E-HealthMedizin

Sensorbasiertes Gesundheits-Monitoring für Senioren?

Alterskrankheiten zu Hause frühzeitig erkennen
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Exemplarisches Apartment mit den verschiedenen Sensoren.
Exemplarisches Apartment mit den verschiedenen Sensoren. Einzelne Räume sind mit Bewegungsmeldern ausgestattet, während die Eingangs- und Kühlschranktüren über Türsensoren verfügen und sich unter der Matratze ein Bettsensor befindet. © NeuroTec/Nature Scientific Reports, Creative Commons Licence
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Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler konnten zeigen, wie Sensoren, die Bewegungsmuster aufzeichnen, dabei helfen können, gesundheitliche Probleme bei älteren Menschen frühzeitig zu erkennen. Damit könnte das Gesundheitssystem entlastet werden.

Davon, im Alter möglichst lange im gewohnten Zuhause verbringen zu können, träumen viele. Die Realität sieht oft anders aus. Doch das könnte sich ändern. In Zukunft könnten Sensoren dazu beitragen, Seniorinnen und Senioren länger ein selbstbestimmtes Leben zu Hause zu ermöglichen und das Gesundheitswesen zu entlasten. Denn wenn in unserem Bewegungsmuster spezifische Veränderungen auftreten, kann dies auf diverse gesundheitliche Probleme hinweisen: Abnahme der Kraft mit Sturzgefährdung, leichte kognitive Störungen, Depression, Schlafprobleme, Atemprobleme, Herzrhythmusstörungen und zunehmende Herzmuskelschwäche sowie etwa Verschlechterung einer COVID-19-Infektion. Bei älteren Personen könnte das systematische Erfassen solcher Veränderungen dazu beitragen, chronische Krankheiten wie Demenz, Parkinson oder Herzerkrankungen frühzeitig festzustellen. Diese altersbedingten Gesundheitsprobleme werden häufig erst spät entdeckt und in ihrem Verlauf nur schlecht erfasst.

Großflächiges, sensorbasiertes Gesundheits-Monitoring

Dies könnte sich künftig mittels eines großflächigen, sensorbasierten Gesundheits-Monitorings ändern lassen, wie ein interdisziplinäres Forschungsteam unter der Leitung von Tobias Nef vom ARTORG Center for Biomedical Engineering Research, und dem emeritierten Professor für Kardiologie Hugo Saner der Universität Bern und Inselspital, Universitätsspital Bern zeigt. Die Forscher/-innen kombinierten eine Vielzahl alltäglicher Bewegungs-und Verhaltensmuster, die mittels Sensoren bei älteren Menschen zu Hause gemessen wurden, zu einem Gesamtbild. „Wir haben mit kontaktlosen Sensoren zu Hause eine umfassende Sammlung an digitalen Messwerten erstellt, welche weite Teile des täglichen Lebens, Verhaltens und der Physiologie erfassen, um gesundheitliche Risiken älterer Menschen frühzeitig zu identifizieren“, erläutert Studienerstautor und Postdoktorand Dr. Narayan Schütz. Dies komme sowohl der Früherkennung als auch der personalisierten Behandlung und der Erforschung neuer Therapieansätze und Medikamente zugute.

1.268 Gesundheitsmesswerte erhoben

Die Forscher/-innen erhoben zunächst 1.268 Gesundheitsmesswerte mit auf ältere Menschen besonders zugeschnittenen, interaktionslosen Sensoren. Das eingesetzte System bestehe aus simplen, kontaktlosen Bewegungsmeldern in jedem Raum, einem Bettsensor unter der Matratze und Türsensoren an der Haustüre sowie am Kühlschrank, so die Wissenschaftler/-innen. Verbunden mit einer Basisstation analysiere es die erfassten Bewegungssignale und könne bei Problemen auch Angehörige oder eine Alarmzentrale informieren. Die so erhobenen Daten werteten die Forscher/-innen anschließend mittels maschinellen Lernens aus.

Interaktionsloses System bevorzugt

„Wir konnten zeigen, dass ein solcher systemischer Ansatz – im Gegensatz zum gängigen Einsatz von einigen wenigen Gesundheitsmesswerten – ermöglicht, altersrelevante Gesundheitsprobleme wie kognitive Beeinträchtigung, Sturzrisiko oder Gebrechlichkeit erstaunlich gut zu erfassen“, sagt Tobias Nef, Professor für Gerontechnologie und Rehabilitation am ARTORG Center und Studien-Co-Letztautor. Im Vergleich zu tragbaren Geräten stoße dieses sensorbasierte Home-Monitoring bei Seniorinnen und Senioren auf Akzeptanz: Wie die interdisziplinäre Forschungsgruppe um Tobias Nef und Hugo Saner in einer über zehnjährigen wissenschaftlichen Zusammenarbeit von Computerwissenschaften, Verhaltensforschung und Medizin nachweisen konnte, fanden ältere Testpersonen in der Schweiz das tägliche Bedienen von mobilen Geräten oft mühsam, und einige konnten diese aufgrund von geschicklichkeits- oder kognitiven Problemen gar nicht handhaben. Insbesondere Personen über 80 präferierten klar ein interaktionsloses System, wie es in der Studie zum Einsatz kam.

Wie Narayan Schütz betont, sei der Datenschutz sichergestellt: „Um den Schutz privater Daten von technischer Seite zu gewährleisten, kommen die höchsten schweizerischen und europäischen Standards für die Sicherheit medizinischer Daten zur Anwendung.“ Zum Schutz der Privatsphäre erstellen die verwendeten Sensoren zudem keine Video- oder Tonaufnahmen, und die Installation sei absolut freiwillig – beides Aspekte, die bei den älteren Studienteilnehmerinnen und –teilnehmern geschätzt würden.

Mögliche digitale Biomarker?

Die Auswertung und Kombination der großen Datenmenge böte auch das Potenzial, mögliche neue altersrelevante digitale Biomarker zu ermitteln: „Zum Beispiel fanden wir Hinweise darauf, dass das Sturzrisiko auch von gewissen Schlafparametern abhängig sein könnte“, erklärt Tobias Nef. Prof. Hugo Saner, der für die klinischen Daten verantwortlich war und Co-Letztautor der Studie ist, betont: „Ein solches System markiert einen Meilenstein in der Früherkennung für alleinlebende Seniorinnen und Senioren bis ins hohe Alter. Wir gehen davon aus, dass es wesentlich dazu beitragen kann, dass ältere Menschen möglichst lange zu Hause leben können, indem Spitaleintritte und Übertritte in Pflegeinstitutionen hinausgezögert oder im besten Fall sogar vermieden werden.“ Die bessere Früherkennung und personalisierte Behandlung typischer Alterserkrankungen würde älteren Menschen nicht nur zu einer besseren Gesundheit verhelfen, sondern auch die Gesundheitskosten senken, so die Wissenschaftler/-innen.

Literatur:
Schütz N, Knobel SEJ, Botros A, et al.: A systems approach towards remote health-monitoring in older adults: Introducing a zero-interaction digital exhaust. npj Digital Medicine, 16. August 2022, DOI: 10.1038/s41746-022-00657-y.

Quelle: idw/Uni Bern

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