CARES

Projektbeschreibung

Das internationale Forschungsprojekt CARES – „Community Access & Remote Empowerment for Self-care“ – befasst sich mit der Entwicklung eines integrierten, KI-gestützten Systems zur kontinuierlichen Erfassung und Analyse gesundheitsbezogener Daten.

Im häuslichen Umfeld werden mithilfe moderner Sensoren und medizinischer Messgeräte unter anderem Herzfrequenz, Blutdruck, Sauerstoffsättigung, Körpergewicht, Schlaf, körperliche Aktivität und Bewegungsmuster erfasst. Dabei entwickelt der Partner Localino (Schmallenberg) einen neuartigen Tracking-

Sensor der z.B für die Bewegungs- und Aktivitätserfassung verwendet werden kann.

Der kanadische Partner HealthEspresso (Toronto) wird alle Informationen über seine App-Plattform zusammengeführen und visualisieren.

Statistische Verfahren und Methoden des maschinellen Lernens sollen Zusammenhänge zwischen Vitalwerten, Bewegung und Alltagsverhalten erkennen. Darauf aufbauend werden Gesundheitsindikatoren und Vorhersagemodelle entwickelt.

Die Universität Siegen übernimmt dabei insbesondere die Entwicklung geeigneter Prädiktionsmodelle sowie die Auswahl und Implementierung dafür verwendbarer Machine-Learning-Algorithmen.

Langfristig soll das entwickelte System dazu beitragen, gesundheitliche Veränderungen frühzeitig sichtbar zu machen, Präventionsmaßnahmen zu unterstützen und eine stärker personalisierte und wohnortnahe Gesundheitsversorgung zu ermöglichen.

Schwerpunkte des Projekts

• kontinuierliche Erfassung von Vital-, Aktivitäts- und Bewegungsdaten

• Verknüpfung medizinischer Messgeräte mit Bewegungs- und Lokalisierungssensoren

• sichere Zusammenführung und Visualisierung gesundheitsbezogener Daten

• Entwicklung statistischer Trendanalysen und geeigneter Gesundheitsindikatoren

• Einsatz künstlicher Intelligenz zur Erkennung gesundheitlicher Veränderungen

• Entwicklung kurz-, mittel- und langfristiger Vorhersagemodelle

• Unterstützung von Prävention und gesundheitlichem Selbstmanagement