Sensorgestützte Schwangerschaftsvorsorge im häuslichen Umfeld (SMART Start)

Ressortforschung im Handlungsfeld „Digitalisierung“, Förderschwerpunkt „Digitale Innovationen“

Mithilfe innovativer Sensortechnik sollen Schwangere unterstützt und eine verbesserte Vorsorge insbesondere im häuslichen Umfeld gewährleistet werden.

Motivation

In der Schwangerenbetreuung bieten sensorische Anwendungen (wie Ultraschall oder Kardiotokografie sowie maternale und fetale Herzfrequenzmessungen) großes Potenzial, um die Sicherheit von Kind und Mutter zu gewährleisten. Insbesondere einfachere Bedienungen, gesenkte Kosten und ein stetiges Weiterentwickeln der Hardware haben dazu beigetragen, die Anwendungen in den vergangenen Jahren attraktiver zu machen. Zugleich besteht im Bereich Geburtshilfe jedoch in einzelnen Landesteilen eine flächendeckende Unterversorgung. Schwangere müssen weite Anfahrtswege in Kauf nehmen. Mithilfe sensorbasierter Anwendungen, die im häuslichen Umfeld eingesetzt werden, soll dieses Problem angegangen und das Gesundheitssystem entlastet werden. Der aktuelleMarkt für diese Anwendungen ist außerdem durch hohes kommerzielles Interesse geprägt, ohne dass bisher jedoch die wissenschaftliche Qualität und Grundlage gewährleistet sind. Diesem Problem widmet sich das Projekt „SMART Start“.

Ziele und Vorgehen

Ziel des Projekts ist es, die Vorsorge für Schwangere zu verbessern. Innovative Sensorik, die im häuslichen Umfeld – dem dann sogenannten Smart Home – eingesetzt wird, soll helfen, die Schwangeren besser und gezielter zu betreuen. Mittels einer Health-App werden die Sensorik- und Gesundheitsdaten gespeichert und verarbeitet. Es soll ein gesamtheitliches Smart-Home-Konzept entwickelt werden, das unter anderem das Einbinden von Messungen aus der regulären Schwangerschaftsvorsorge wie etwa die Werte zur Herzfrequenz oder Urinuntersuchungen vorsieht. Diese Daten sollen durch Messungen etwa der Schlafqualität und des Bewegungsverhaltens erweitert werden und dazu beitragen, die seelische Gesundheit zu verbessern. Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens werden eingesetzt, um die aus den Sensoren gewonnenen Daten zu analysieren und daraus konkrete Handlungsempfehlungen abzuleiten. Begleitend sollen dabei unter anderem Fragestellungen zur Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse der KI-Methoden und zur Ethik betrachtet werden. Eine anschließende gesundheitsökonomische Evaluation soll die entstehenden Kosten des Systems beziffern.

Perspektiven für die Praxis

Das übergeordnete Ziel des Projekts besteht darin, die Versorgungssituation für Schwangere zu verbessern und die Möglichkeiten sensorischer Anwendungen effektiv einzusetzen. Dazu soll die medizinische Versorgung vermehrt in den häuslichen Bereich verlagert und der Informationsgewinn gezielt gefördert werden. So könnte die Anzahl der notwendigen Arzt- und Krankenhausbesuche verringert werden, was zugleich eine geringere Belastung für die Schwangeren bedeutet. Zudem würde das Gesundheitssystem entlastet werden, was an anderer Stelle wiederum eine bessere Versorgung Schwangerer erlaubt. Der Fortschritt im Rahmen des Projekts wird dokumentiert, die Ergebnisse in geeigneten wissenschaftlichen Journalen veröffentlicht und auf nationalen und internationalen Kongressen präsentiert. Andere Kliniken sollen die Ergebnisse ebenfalls zeitnah praktisch nutzen können. Möglicherweise kann ein solches Smart-Home- System später auch für die Diagnostik und Therapie von Krebs-, Herzkreislauf- oder neurologischen Erkrankungen angepasst und genutzt werden. Bei den Erkrankungen müssen ebenfalls immer wieder Vitalparameter gemessen werden, sodass derartige Überwachungen auch stärker in den häuslichen Bereich verschoben werden könnten.

Fakten zum Projekt

Projektleitung

Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-
Nürnberg
Prof. Dr. Björn Eskofier
Carl-Thiersch-Straße 2b
91052 Erlangen

Projektlaufzeit

01.03.2020 bis 31.08.2022

Projektbeteiligte

• Universitätsklinikum Erlangen

Das Projekt ist Teil des Forschungsschwerpunkts „Digitale Innovationen“ für die Verbesserung der patientenzentrierten Versorgung im Gesundheitswesen.

Ansprechperson

Dr. Mario Paterno

DLR Projektträger

projekttraeger-bmg@dlr(dot)de