? Fortschritte Entwicklung Intelligente Sensorik und Aktorik im Forschungsprojekt ReduSys

Wir freuen uns, weitere Fortschritte teilen zu können: die prototypische Entwicklung eines innovativen Drucksensorsystems zur frühzeitigen Erkennung und Prävention von Dekubitus als Anwendungsbeispiel. Angestrebt wird perspektivisch ein Digitaler Zwilling von Menschen, Patientenzimmern, Pflegeprozessen und Gebäude und die Integration/Erweiterung von digitalen Gebäudefunktionen und Gebäudemodellen.

Dekubitus ist eine Krankheit, die zur Entstehung von Druckgeschwüren bis hin zu absterbendem Gewebe führen kann und infolge von zu hohem oder langem konstanten Druck auf eine Hautpartie entsteht. Das unauffällige, kontinuierliche und kontaktlose Sensorsystem soll dabei Echtzeitinformationen über die Druckverteilung von Patienten*innen in Liegepositionen im Patientenbett übermitteln. Detektiert das System einen Umlagerungsbedarf, wird eine Meldung an die Pflegekräfte gesendet.

Zur Realisierung wird eine Systemmatrix bestehend aus beliebig vielen Einheiten an Drucksensoren (16 Sensoren pro Einheit) auf der Matratze des Patientenbetts angebracht. Die Sensoren können dabei den Druck, den Patient*innen beim Liegen auf dem Patientenbett auf die Sensoren ausüben, aufnehmen. Durch die Vielzahl und Lage der Sensoren kann daraus eine GUI-Heatmap visualisiert werden, die das aktuelle Druckmuster beim Liegen veranschaulicht. Verharrt eine Person zu lange in derselben Position oder überschreiten die Druckwerte die festgelegten Grenzwerte, so wird ein Signal an die Pflegekräfte gesendet, um somit eine bedarfsgerechte Umlagerung zu erzielen.

Neben den medizinisch-pflegerischen Vorteilen wird durch die bewusst nachhaltig konzipierte Systemarchitektur (z.B. durch Modularität, Optimierung hinsichtlich Langlebigkeit und Robustheit etc.) eine Wiederverwertbarkeit des Sensorsystems für weitere Patientenbetten, wie auch unterschiedliche Aufbauten sichergestellt und damit „e-Waste“ reduziert.

Im Rahmen des Projekts ReduSys wurde dem Projektpartner OTH Regensburg unter anderem die Aufgabe der Prozesssimulation zugeteilt. Im Anwendungsfall bedeutet dies im ersten Schritt konkret sowohl das Tracking der Laufwege des Pflegepersonals auf der Station als auch die Ergonomie hinter den Bewegungen der Pflegenden innerhalb eines Patientenzimmers. Somit können potenzielle Schwachstellen bezüglich der Laufwege bzw. Ergonomie identifiziert und im Laufe des Projekts zum Teil behoben werden. Derartige Bewegungsabläufe können mithilfe von MoCap Systemen aufgezeichnet werden.

Um ein geeignetes MoCap System für die Aufnahme der Bewegungen des Pflegepersonals auszuwählen, wurde ein Vorversuch mit einem IMU (Inertial Measurement Unit) basierendem MoCap-System durchgeführt. Dabei wurden in Abstimmung mit Pflegepersonal des Forschungspartners Schön Klinik Bad Aibling Harthausen gezielt beispielhafte Tätigkeiten im täglichen Pflegeablauf ausgewählt, die innerhalb des Laboraufbaus inklusive unserer neuen Errungenschaft – einem eigenen Patientenbett – im OTH Regensburg Building Lab imitiert und mit MoCap aufgenommen werden konnten.

Hierbei gilt ein großer Dank dem Team des Biomechaniklabor der OTH Regensburg unter der Leitung von Prof. Dr.-Ing. Sebastian Dendorfer, die uns das Motion Capture System bereitgestellt sowie softwareseitig unterstützt haben.

Im nächsten Schritt werden die aufgenommenen Bewegungsdaten innerhalb einer Prozesssimulation auf Machbarkeit getestet – dazu jedoch bald mehr…

ReduSys Workshop zu Anwendungsszenarien und Systemdesign: Systematische Ableitung des detaillierten Systemdesigns von ReduSys aus Anwendungsszenarien und realen Patientenverläufen

Als Teil der technischen Entwicklungsphase haben die ReduSys-Projektpartner in einem intensiven Workshop gemeinsam an der Feinintegration der ReduSys-Systemkomponenten in die ReduSys-Anwendungsfälle gefeilt.
 
Im Rahmen des Projektes ReduSys sind seit Projektbeginn unterschiedliche Szenarien entstanden, die sich für eine Erprobung der Technologien im Anwendungsfalles des Projektes (Rehabilitationsprozess in der Schön Klinik Bad Aibling) eignen. Die Szenarien wurden auf Basis der praktischen klinischen Erfahrungen und einer Literaturrecherche der wissenschaftlichen Mitarbeiter*innen der Schön Klinik erstellt. In den Folgemonaten wurden die Szenarien in Zusammenarbeit mit den weiteren Projektpartnern sowie Pflegefachpersonal erweitert und modifiziert.

Daraus sind insgesamt zwei komplexe Anwendungsszenarien entstanden, in welchen die ReduSys-Kerntechnologien mit unterschiedlichen Schwerpunkten und zu unterschiedlichen Zeiten des Rehabilitationsprozesses zum Einsatz kommen: innovative Sensorik und Digitaler Zwilling (OTH), Robotik (Devanthro), klinisches Informationssystem (Cliniserve) und Gamification und Augmented/Virtual Reality (TUM).

Anwendungsszenario 1: Von der Intensivstation in die Frührehabilitation

Anwendungsszenario 2: Von der Stroke Unit in die weiterführende Rehabilitation

Dabei wird sich jeweils an zwei Patientenverläufen orientiert, die einen realen Rehabilitationszyklus in der Schön Klinik abbilden. Parallel dazu werden vom Projektpartner Katholische Universität Eichstätt Ingolstadt projektindividuelle Studien-Designs entwickelt welche Systemdesign und Anwendungsfall gerecht werden und eine aussagekräftige Testung/Validierung der ReduSys-Entwicklungen im realen klinischen Umfeld ermöglichen.

ReduSys dankt dem gesamten Projektteam für das großartige Engagement!

ReduSys: Adaptive Digitalisierung der Pflege | Start in die Entwicklungsphase mit dem 2. Konsortialtreffen

ReduSys startet in die Entwicklungsphase! Nach einer intensiven Phase der kollaborativen Definition von Nutzungsszenarien startet das Projekt nun in die erste Entwicklungsphase. Das Konsortialtreffen bei Cliniserve in München diente den Projektpartnern zum gemeinsamen Überprüfen der ersten Lösungsansätze sowie einem Diskurs unter den Partnern und mit dem Fördergeber bzw. Projektträger.

In ReduSys entwickeln sechs hochkarätige Partner aus Industrie und Forschung anwendungsorientierte Lösungen zur Verbesserung der Patientenbetreuung und des pflegerischen Umfelds durch u.a. kontaktlose Vitalparametererfassung, digitale Pflegeassistenz und selektiv eingesetzte Robotik.