Digitale Technologien können dazu beitragen, Krankheiten frühzeitig zu erkennen und rechtzeitig gesundheitserhaltende Maßnahmen einzuleiten. Darüber hinaus ermöglichen sie eine zielgenauere Diagnose und Therapie im Krankheitsfall. Sie unterstützen auch bei der Rehabilitation im Anschluss an einen operativen Eingriff. Anhand eines konkreten Anwendungsfalls entwickeln die Wissenschaftler*innen des Zukunftslabors Gesundheit eine Physiotherapie-App. Mithilfe dieser App können Patient*innen, die an der Schulter operiert wurden, gezielte Übungen zuhause durchführen und dadurch den Genesungsprozess aktiv vorantreiben.
Die behandelnden Therapeut*innen wählen zunächst Übungen für ihre Patient*innen aus und fügen sie über eine leicht bedienbare Internetseite zur App hinzu. Sie können auch Hinweise zur Übung und die Anzahl der Wiederholungen vermerken. Die Patient*innen installieren zuhause ein Gerät, das aus einer Kamera und einem Mini-Computer besteht. Auf dem Computer ist die App installiert, mit der sie die Physiotherapie-Übungen durchführen. Die Kamera erfasst die Bewegungen der Patient*innen. Ein Algorithmus gleicht ab, ob die Bewegungen korrekt ausgeführt werden, indem er die Position der Gelenke analysiert. Die Patient*innen erhalten grafische Hinweise darüber, ob sie die Übungen korrekt ausführen (Zielhöhe, Tempo, Winkel).
Wir testeten die Physiotherapie-App mit elf Proband*innen. Dabei stellten wir fest, dass noch ein paar technische Details verbessert werden können. Dazu zählt z. B. die Erkennung von Übungen, die frontal zur Kamera ausgerichtet sind. Diese werden aktuell noch nicht ausreichend von der App erkannt. Wir erhielten von den Proband*innen außerdem hilfreiche Verbesserungsvorschläge für die Gebrauchsanweisung, die wir für die Inbetriebnahme der Kamera erstellt hatten.
Um die Oberfläche der App optisch nutzerfreundlicher zu gestalten, passten die Wissenschaftler*innen das Design an: Zum einen gestalteten sie das Menü ansprechender. Zum anderen integrierten sie zwei grafische Balken, die während der Übungen das Tempo und die Zielhöhe einblenden. Zudem fügten sie Counter hinzu, die kurz vor Beginn der Übung auf den Start hinweisen („Bring dich in Startposition!“). Außerdem erweiterten die Wissenschaftler*innen die Auswertung am Ende des Durchlaufs (grafische Aufbereitung der Genauigkeit und der erreichten Punkte pro Übung, Tipps für das nächste Mal). Zudem optimierten sie Hintergrundberechnungen, die für die Auswertung der Übungen erforderlich sind (z. B. Winkel, Schnelligkeit).
Im kommenden Jahr werden die Wissenschaftler*innen die Erfassung frontal ausgeführter Übungen verbessern und die Auswertung der durchgeführten Übungen weiter anpassen.
Die Wissenschaftler*innen des Zukunftslabors Gesundheit möchten ihr Wissen über Datenanalytik und Sensorik an Fachpersonal, Studierende und interessierte Bürger*innen weitergeben. Deshalb entwickeln sie Online-Kurse für verschiedene Zielgruppen.
Dieses Jahr fokussierten sich die Wissenschaftler*innen auf die Durchführung der beiden Online-Kurse, die sie in den vergangenen Jahren entwickelt hatten. Im Kurs „Das lernende Gesundheitswesen: So lernt es“ erhalten die Teilnehmer*innen ein Verständnis über Daten im Kontext des Gesundheitswesens. Sie lernen unterschiedliche Arten von Daten und deren Einsatzzweck in der Gesundheitsversorgung und in der Forschung kennen. Der Kurs „Patientennahe Sensorsysteme in der Pflege“ gibt den Teilnehmer*innen einen Einblick in verschiedene Biosignale, dazugehörige Sensortechnik und entsprechende Auswertungsmethoden.
Um nicht nur Fachkräfte, sondern auch interessierte Bürger*innen anzusprechen, nutzten wir verschiedene Kanäle und Maßnahmen für die Bewerbung der Kurse. Wir nahmen u. a. Kontakt zum Kultusministerium auf, wandten uns an Schulen, präsentierten die Kurse auf Veranstaltungen und veröffentlichten Informationen auf Social-Media-Plattformen.
Darüber hinaus hatten die Wissenschaftler*innen in den letzten Jahren einen dritten Online-Kurs entwickelt. Der Kurs „Das Lernende Gesundheitssystem in Aktion“ fokussiert die praktische Datenauswertung und Datenmodellierung zur Wissenserzeugung. Diesen Kurs führten die Wissenschaftler*innen dieses Jahr zum vierten Mal durch. Er war z. B. Bestandteil einer internationalen Summer School in Porto. Daran nahmen Studierende aus Finnland, Portugal und Deutschland teil, die sich in den Bereichen Interoperabilität von Daten und Systemen, Datenschutz und Datensicherheit sowie Datenanalytik und entscheidungsunterstützende Systeme weiterbildeten. In Porto wurde der Kurs hybrid angeboten – Präsenzveranstaltungen kombiniert mit eigenständigen Online-Phasen.
Im Anschluss evaluierten die Wissenschaftler*innen das Kurskonzept, indem sie die Teilnehmer*innen um Feedback baten. Zwei Drittel der Teilnehmer*innen gaben an, dass die Diskussionen im Rahmen des Kurses ihren Lernerfolg unterstützten. Zudem fanden sie den Kurs gut gegliedert, sodass sie den Inhalten problemlos folgen konnten. Insbesondere die Lernvideos trafen auf viel Zuspruch. Die Teilnehmer*innen schlugen gleichzeitig eine Verbesserung des Diskussionsforums vor, das sie teilweise zu unübersichtlich fanden. Die Evaluationsergebnisse werden die Wissenschaftler*innen des Zukunftslabors Gesundheit dazu nutzen, den Kurs zu verbessern.
Darüber hinaus begannen die Wissenschaftler*innen damit, einen weiteren Online-Kurs zu entwickeln. Hierbei soll es um die Grundlagen der Datenmodellierung mit openEHR (open Electronic Health Record) gehen. Dies ist ein Standard für die Modellierung von Gesundheitsdaten, um sie in elektronischen Patientenakten zu verwalten. Der Kurs adressiert insbesondere Studierende der Medizininformatik und verwandter Studiengänge sowie berufstätige Personen, die im Rahmen ihrer Arbeit Daten mit openEHR modellieren sollen.
Im kommenden Jahr werden die Wissenschaftler*innen einen zusätzlichen Kurs zum Thema Sensorik entwickeln. Des Weiteren werden sie die bestehenden Kurse erneut durchführen, evaluieren und weiterentwickeln.
