VINNIE
Körpernahe Sensorik & Wearables zur Erfassung von Vitaldaten und Ableitung gesundheitsrelevanter Fragestellungen bei psychischen und psychosomatischen Störungen
PfleDaKi
Repositorium zur Datenverwaltung für pflegeunterstützende KI-Anwendungen
Start: 03.2022
Ende: 02.2025
In Pflegeeinrichtungen fallen zahlreiche Daten an – etwa aus Medizintechnik, Sensorik oder Dokumentation. Nur werden diese Daten bislang selten verknüpft betrachtet. Gerade dies birgt jedoch enormes Potenzial. So lassen sich etwa neuartige Methoden entwickeln, um Betroffene zu versorgen und Pflegekräfte zu entlasten.
Im Projekt PfleDaKi wird daher eine Plattform entwickelt, um Daten aus diversen pflegerelevanten Quellen wie Medizingeräten, Pflegedokumentationssystemen und elektronischen Geräten (zum Beispiel Smartwatches), zu verknüpfen. Ziel ist es, Entwickelnden von KI-Anwendungen für Forschungs- und Entwicklungszwecke zugängliche Daten bereitzustellen. Technische Fragen wie die Datenhaltungsform – zentral versus dezentral – und die Harmonisierung heterogener Daten stehen dabei im Fokus. Ebenso werden pflegewissenschaftliche und ethische Aspekte beleuchtet, etwa die Auswirkungen von Unterstützungsmöglichkeiten auf den Pflegealltag und die Interaktion zwischen Pflegenden und Pflegebedürftigen. Eine einfache Anbindung verschiedener Datenquellen wird durch die Nutzung gängiger Standards und gut dokumentierter Schnittstellen erleichtert.
Das FZI ist in diesem Projekt sowohl Konsortialführer, entwickelt aber auch federführend Systeme sowohl zur Anonymisierung als auch zur Anomaliedetektion in den Datenströmen. Für die Anonymisierung werden hierbei bewährte Techniken wie k-Anonymity eingesetzt, die auf Datenstrukturen mit Branchenstandards wie HL7-FHIR aufbauen.
Die Anomaliedetektion ist wichtig, damit die Datensätze für zukünftige KI-Entwickelnde möglichst einfach zu verwenden sind: So werden Auffälligkeiten als Metadaten annotiert und mit dem eigentlichen Datensatz mitgegeben, damit eine Modellentwicklung möglichst robust erfolgen kann. Zur eigentlichen Anomalieerkennung kommen dabei statistische Analysen zum Einsatz, aber auch Deep-Learning-basierte Verfahren.
Ansprechperson
Marc Schroth
Stellvertretender Abteilungsleiter
Bereich: Embedded Systems and Sensors Engineering
- +49 721 9654-754
- schroth@fzi.de
- Hauptsitz Karlsruhe
Forschungsschwerpunkt
Applied Artificial Intelligence
Das Hauptaugenmerk des FZI in diesem Forschungsschwerpunkt liegt auf der praxisnahen Erforschung der Schlüsseltechnologie Künstliche Intelligenz (KI). Innovative KI-Lösungen werden entwickelt und für unserer Partner und Kunden in Anwendungsbereiche wie Mobilität, Robotik, Gesund¬heitstechnik, Logistik, Produktion sowie Ver- und Entsorgung transferiert.
Förderhinweis:
Das Verbundprojekt PfleDaKi wird aufgrund eines Beschlusses des Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt gefördert.
Projektpartner:
Weitere Projekte
just better DATA
Effiziente und hochgenaue Datenerzeugung für KI-Anwendungen im Bereich autonomes Fahren
GenIUs4KMU
Generative KI in der Softwareentwicklung am Beispiel Smart Home
HAL4SDV
Standardisierte Schnittstellen für mehr Geschwindigkeit, Sicherheit und Souveränität in der Fahrzeugentwicklung
Medicar 4.0
Neue Ansätze für eine vernetzte Krankenhauslogistik
FlexTools
Die modulare Toolbox für flexible Robotik kleinerer und mittlerer Automotive-Zulieferer
DisCoBoard
Ein KI Dashboard, das junge Menschen stark macht gegen Desinformation
AMAZING
Automatisierte Modellierung und Analyse durch intelligente Netzalgorithmen und Graphenmethoden
Universal Robots ROS-Treiber
Das FZI entwickelt den ROS-Treiber für Universal Robots.
Tech for Democracy
Deutsch-Israelische Forschungsinitiative zur Digitalen Demokratie