Pervasive Computing Systems: Informatik für medizinische Diagnostik und Versorgung

Digitale Innovationen ermöglichen es, den Gesundheitszustand von Patientinnen und Patienten schnell, flexibel und ortsunabhängig zu erheben. „Wir haben zum Beispiel ein Gassensor-System entwickelt, das – eingebaut in ein Stirnband – die Zusammensetzung und Menge der ausgeatmeten Luft analysiert und über eine eventuelle Atmungsstörung mit verminderter Sauerstoffversorgung Auskunft gibt, ohne dass Betroffene dafür in ein Schlaflabor gehen müssen“, sagt Michael Beigl. Der Informatiker ist einer der Sprecher des KIT-Zentrums Health Technologies (KITHealthTech), in dem mehr als 150 Forschende verschiedener Disziplinen zusammenarbeiten, um die Forschung zur Digitalisierung der Medizin zum Nutzen der Gesellschaft zu beschleunigen und konkrete Anwendungen zu ermöglichen.

Mit seinem Team am PCS arbeitet Beigl an der Entwicklung von Hardware und Sensorsystemen, die ärztlichem Personal und Pflegepersonal unter anderem dabei hilft, Aktivitäts- und Gesundheitsdaten ihrer Patientinnen und Patienten schneller, präziser und auch aus der Ferne zu beurteilen. Durch Einsatz von ubiquitärem Computing, also allgegenwärtigen Sensoren in tragbaren Geräten, lassen sich verschiedene Bioparameter wie Herz- und Atemfrequenz oder der Sprech- und Schluckmodus erheben. Solche Wearables machen es möglich, Patientinnen und Patienten im Zuge von E-Health und Telemedizin zu Hause zu betreuen und ihren Gesundheitszustand aus der Ferne zu überwachen. „Dahinter steckt sehr viel Technik, wir setzen zum Beispiel Maschinelles Lernen ein und geben der Künstlichen Intelligenz (KI) die Aufgabe, nach einer Künstlichen Intelligenz zu suchen, die optimal für das Wearable-Gerät ist. Die KI generiert also hier die KI“, sagt Beigl. KI ermöglicht beispielsweise eine optimierte Auswertung von Bildern infizierter Wunden als Grundlage für Diagnostik und Therapie oder hilft bei der Krebsdiagnose. Der Wissenschaftler arbeitet eng mit medizinischen und psychologischen Fachleuten in Kliniken sowie mit namhaften Technologiezulieferern zusammen. „Wir machen Grundlagenforschung und bauen Systeme, um sie schnell in die Praxis zu bringen“, betont er.

Ein wichtiger Forschungsbereich sind die Nutzenden-Akzeptanz und die Mensch-Maschine-Interaktion. Diese spielen auch eine Rolle bei Entwicklungen am PCS, die sich für die Industrie nutzen lassen. So lasse sich mithilfe spezieller Wearables bei der Arbeit an einem Produktionsleitstand die Aufmerksamkeit durch ein Vibrationssignal auf bestimmte Bildschirmregionen lenken, erklärt Beigl. In die Professur PCS ist die Forschungsgruppe TECO integriert, die mit weltweit führenden Partnern der Hard- und Softwareindustrie kooperiert. Beigl ist Koordinator des Big Data Zentrums Smart Data Innovation Lab SDIL, das vom Bundesforschungsministerium gefördert wird, und des Smart Data Solution Center Baden-Württemberg, das den Forschungstransfer in kleine und mittlere Unternehmen voranbringt. (afr)

Expertenmails mit Prof. Michael Beigl:

• Michael Beigl: Nationaler IT-Gipfel – von Big Data zu Smart Data (17.11.2015)

Der Presseservice des KIT stellt gerne den Kontakt zwischen den Medien und Prof. Michael Beigl her.

Fotonachweis:
Foto Sensor: Magali Hauser, KIT
Porträt Prof. Michael Beigl, PCS: Magali Hauser, KIT