Die Pflege (tod)kranker Patienten ist ein essentieller Bestandteil des Gesundheitswesens und für alle Beteiligten mit großen Herausforderungen verbunden. Um das damit betraute Pflegepersonal möglichst effektiv unterstützen zu können, ist eine sorgfältige Analyse der Belastungen und Arbeitsumstände geboten. Durch die Ermittlung relevanter Problematiken und deren Ursachen wird es möglich, praktische Lösungen zu erarbeiten.
Die Klinik III für Hämatologie, Onkologie und Palliativmedizin (ZIM III) hat gemeinsam mit dem Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung Rostock (IGD) eine Studie durchgeführt, um Belastungen des palliativen Pflegepersonals zu identifizieren, Ursachen zu untersuchen und Lösungsstrategien zu entwickeln.
Mit Hilfe von Befragungen, Wearables (sensorbestückte kleine Geräte, die als Teil der Kleidung getragen werden können – beispielsweise Smartwatches), Smartphones und einer Reihe weiterer Informationsquellen wie beispielsweise der Überwachung der Telefonanlage wurden Pflegekräfte der Palliativstation bei Ihrer alltäglichen Arbeit begleitet und eine Vielzahl potentiell relevanter Parameter erfasst. Anschließend wurden die gesammelten Daten ausgewertet und Handlungsempfehlungen abgeleitet.
Für die Analyse der Sensordaten entwickelte das Team von Dr. Mario Aehnelt vom IGD ein neuronales Netzwerk, das akkurat Stress- und Entspannungsphasen der Pflegenden ermittelte. Für die Zukunft bedeutet das ein Werkzeug, um durch entsprechende Maßnahmen die Belastung des sowieso schon stark geforderten Pflegepersonals gezielt reduzieren zu können.
(Quellen: ZIM III, IGD)
Im Folgenden finden Sie eine beispielhafte Darstellung, die das Ergebnis der KI-gestützten Datenanalyse demonstriert.
Nach dem Auswählen einer der Datensätze wird der Verlauf der gemessenen Hautleitfähigkeit angezeigt. Drücken Sie auf „Scan“, um die ermittelten Stressphasen angezeigt zu bekommen.
KI im Gesundheitswesen
Der Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) in der Gesundheitsbranche birgt ein erhebliches Potential – sowohl im Bereich der Patientenversorgung als auch für den Arbeitsalltag und die Entwicklung innovativer Forschungsmethoden.
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