Optimierung der Versorgung von Patient*innen mit diabetischem Fußsyndrom durch hybride lnteraktionssysteme

Diabetes mellitus, Diabetischer Fuß, Diabetischer Fußsyndrom, hybride Interaktion, Versorgung, Interaktion, Selbstmanagement, Datenplattform

Hochschule Bielefeld

Fachbereich Ingenieurwissenschaften und Mathematik
Fachbereich Gesundheit
Interaktion 1
33619 Bielefeld

Projektbeteiligung

Verbundpartner:
Connext Communication GmbH, Paderborn (Verbundkoordinator)
BitVox connected acoustics GmbH, Bielefeld
Klinik Hospital zum Hl. Geist Geseke
Mitschke Sanitätshaus GmbH, Gütersloh

Weitere Kooperationspartner:
Franziskus Hospital Bielefeld
Heimträger Orpea
Herz- und Diabeteszentrum NRW
Klinikum Bielefeld- Mitte
Malteser Wohnen und Pflegen
PVM GmbH-Patienten Versorgung Management
T&T mediologic Medizintechnik GmbH
UniApo- Apotheke an der Universität Bielefeld
Zentrum für Innovation in der Gesundheitswirtschaft OWL
Diabetologische Schwerpunktpraxis Lage

Laufzeit
15.07.2022 – 14.07.2025

Projektförderung

HIS4DiaPedes wird gefördert durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) in der Förderlinie „Hybride Interaktionssysteme zur Aufrechterhaltung der Gesundheit auch in Ausnahmesituationen“

Kurzbeschreibung

Das Vorhaben HIS4DiaPedes realisiert in einem interdisziplinären und interprofessionellen Konsortium einen hybriden Interaktionsdemonstrator für die optimierte und kontaktlose Versorgung von Patient*innen mit diabetischem Fuß, der sowohl im Alltag der Betroffenen als auch in Ausnahmesituationen einsetzbar ist. Die größte Herausforderung bei Patient*innen mit diabetischem Fuß ist die herabgesetzte Sensibilität, die zu verringertem Schmerzempfinden führt. Folgen sind vor allem schlecht heilende Wunden auf der Fußsohle, die schlimmstenfalls Amputationen erforderlich machen. Da die Patient*innen die Schwere ihrer Krankheit häufig selbst nicht wahrnehmen, ist eine engmaschige Betreuung (eine frühe Diagnostik, Prävention, gezielte Handlungsunterstützung) auch über Distanz und zu jeder Zeit wichtig. Die Aufrechterhaltung der Versorgung dieser Patient*innen in besonderen Situationen wird mit diesem Vorhaben sowohl durch Mensch-Technik-Interaktion als auch mit einer hybriden Interaktion zwischen Patient*in und professionellen Dienstleister*innen gewährleistet. Eine kontaktlose Erfassung von Gesundheitsdaten, eine auf maschinellen Lernverfahren (ML) basierende Datenanalyse und -bereitstellung bilden die Grundlage für die Interaktionsschwerpunkte. Dieses Teilvorhaben fokussiert sich dabei auf die nutzerzentrierte Entwicklung eines Monitoring- und Warnsystems, welches auf Methoden aus dem Bereich Condition-Monitoring oder Anomaliedetektion basiert. Basierend auf automatisiert erzeugten Kenn- und Bewertungsgrößen wird ein digitales Selbstmanagement realisiert, das zusammen mit einem sprachbasierten Dialogsystem und einer virtuellen Assistenz der Patient*in eine Selbstdiagnose ermöglicht. Hinzu kommt die durchgängige Einbeziehung der Nutzer*innen in den Entwicklungsprozess über Bedarfserhebung, Co-Design, Testung und Evaluation, wodurch der medizinisch- sozialwissenschaftliche Anteil abgebildet wird. Dabei kommen qualitative und quantitative Befragungsmethoden zum Einsatz.