Die fortschreitende Entwicklung und Verbreitung tragbarer und mit Sensorik ausgestatteter Geräte bietet vielfältige neue Möglichkeiten für die persönliche Gesundheitsassistenz. Die unauffällige und kontinuierliche Erfassung gesundheitsrelevanter Vitalparameter ermöglicht durch die lückenlose Datenlage eine Verbesserung herkömmlicher Erkennungsverfahren. Anomalien können schneller erkannt, das Risiko nicht diagnostizierter Erkrankungen reduziert werden.
Das Fraunhofer IGD entwickelt neue Algorithmen und Technologien, mit denen Vitaldaten mittels körpernaher Sensoren erkannt, analysiert und visualisiert werden können.
Dabei greifen die Forscher auf langjährige Erfahrungen im Bereich der intelligenten Sensorfusion sowie Mustererkennung zurück, mit denen sie die Möglichkeiten dieser modernen Sensorik optimal ausnutzen.
Die Algorithmen sind dabei auf verschiedenen Geräten implementierbar (Smartwatches, Smartphones, etc.) und können vielseitig eingesetzt werden.
Die vom Fraunhofer IGD entwickelten Algorithmen ermöglichen es, Vitaldaten über Beschleunigungssensoren stabil und präzise zu erfassen. Neben Smartwatches nutzen wir auch modernste Wearable-Technologien wie Smartpatches (Sensorpflaster) und können Daten zeitgleich an verschiedenen Körperstellen bei höchstmöglichem Tragekomfort erheben.
Durch eine Analyse der ermittelten Vitalparameter, wie z. B. Herzfrequenz, Herzratenvariabilität oder Atemfrequenz, sind Schlafqualität, Stressniveau und Anomalien (z. B. Schlaf-Apnoen, Bewusstlosigkeit) identifizierbar. Anormale Muster werden durch die umfangreiche Erfassung der Daten zügig erkannt und ärztliche Maßnahmen können schneller eingeleitet werden. Auch Therapieerfolge können besser überprüft werden.
Multiple Sensorik und situationsabhängige Algorithmik erhöhen die Robustheit der Erkennung. Die Optimierung der Algorithmen hinsichtlich eines niedrigen Energieverbrauches ermöglicht deutlich längere Laufzeiten der Sensoren im Vergleich zu gängigen Technologien.
Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD