KIPos

Ziel von KIPos ist die Verbesserung der postoperativen Versorgung herzchirurgischer Patient*innen durch ein KI-basiertes, interaktives Unterstützungssystem. Das pflegerische und ärztliche Personal soll entlastet sowie Ablauf und Qualität der Behandlung durch ineinandergreifende Konzepte verbessert werden. Durch KI-getriebene Analyse der Raumsensorikaufnahmen und patientenbezogenen Daten auf der Intensiv- und Überwachungsstation werden konkrete Behandlungsabläufe antizipierend erkannt. Eine interaktive Visualisierung der korrespondierenden Informationen führt zu einer Versorgungsverbesserung. Zusätzlich kann Patient*innen und Angehörigen ein besseres Verständnis für den Gesundheitszustand nach dem Eingriff vermittelt werden, da der Genesungsprozess in geeigneter Weise kommuniziert wird.

Die Interaktion mit dem KI-gesteuerten Unterstützungssystem wird berührungslos erfolgen.  Neben einem sterilen und ergonomischen Arbeitsablauf ermöglicht dies KIPos, das medizinische Personal zu jeder Zeit während der klinischen Routine zu unterstützen, ohne die Aufmerksamkeit vom Patienten abzuziehen.

Das Teilvorhaben der Fraunhofer HHI Forscher verfolgt zwei Kernziele, welche mittels intelligenter Computer Vision bzw. maschinellem Lernen umgesetzt werden sollen. Zum einen sollen die postoperativen, bildbasierten Patientendaten (RGB, HSI) analysiert werden, um dem medizinischen Fachpersonal automatisiert nützliche und nachvollziehbare Ergebnisse bereitzustellen. Der Fokus liegt dabei auf zwei Bereichen: Zum einen werden Videodaten (RGB, HSI) analysiert, um aus den kontaktlos erfassten Daten relevante Vitalparameter zu extrahieren. Zum anderen werden verschiedene Bildmodalitäten ausgewertet, um Veränderungen im Zeitverlauf zu erkennen und anatomische und histologische Veränderungen im Vergleich zu früheren Aufnahmen automatisch zu erkennen und darzustellen.

Das zweite Kernziel ist die Implementierung einer berührungslosen Erfassung der Benutzereingaben, mit der ein Perceptual Interface zu den Patientendaten, -Analysen und Geräten wie den Bedside Monitor mittels einer kooperativen berührungslosen Interaktion umgesetzt werden kann. Dazu werden die Forscher den Interaktionsbereich am Patientenbett mit einer 2D-Kamera erfassen und mit Methoden des maschinellen Sehens und Lernens analysieren. Ziel ist es, ein besseres Verständnis der aktuellen Arbeitssituation in Echtzeit zu gewinnen. Konkret soll dies eine berührungslose und damit sterile und ergonomische Interaktion mit medizinischen Geräten ermöglichen. Darüber hinaus soll das Perceptual Interface die Mitarbeiter durch die berührungslose Erkennung bestimmter Arbeitsabläufe, wie z.B. des Leg-Raise-Tests, proaktiv unterstützen. 

Beide Ziele sollen das Personal unterstützen und eine effiziente, ergonomische und zufriedenstellende Arbeitsbewältigung unter Einhaltung wichtiger hygienischer Anforderungen erlauben und die Entscheidungsfindung bzgl. nachfolgender Behandlungsschritte zuverlässiger und Reaktionszeiten kürzer zu gestalten.

• Digital Health Lab der Universitätsklinik Düsseldorf
• Fraunhofer HHI
• AICURA Medical
• Evangelische Hochschule Ludwigsburg

Weitere Informationen über die Partner und unsere Aktivitäten finden Sie auf unserer KIPos-Projekt-Website.

• Video-based Blood FLow Analysis
• Hyperspectral Image Analysis
• Contact-free Human-Computer Interaction
• Pose and Gesture Analysis