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Frühwarnsystem für Menschen mit Diabetes: KI erkennt Unterzuckerungen beim Autofahren
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In einer Studie konnte ein deutsch-schweizerisches Forschungsteam erfolgreich ein von ihm entwickeltes KI-Modell testen, das anhand des Fahrverhaltens und der Bewegungen von Kopf und Augen erkennt, wenn Menschen mit Diabetes beim Autofahren Unterzuckerungen drohen.
Erleben Menschen mit Diabetes bei kognitiv und motorisch anspruchsvollen Aufgaben wie dem Autofahren Unterzuckerungen (Hypoglykämien), kann dies zu gefährlichen Situation führen. Der Nutzen bisher entwickelter Methoden zur frühen Erkennung einer Unterzuckerung ist durch lange Diagnosezeiten, Invasivität, begrenzte Verfügbarkeit und hohe Kosten eingeschränkt. Eine kürzlich im Fachmagazin NEJM AI publizierte Studie von Forschenden der Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU) in Zusammenarbeit mit dem Inselspital Bern, der Eidgenössischen Technische Hochschule (ETH) Zürich und der Universität St. Gallen eröffnet einen neuen Weg, Unterzuckerungen während des Autofahrens zu erkennen.
Für ihre Studie sammelten die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler Daten von 30 Menschen mit Diabetes, während diese ein echtes Fahrzeug steuerten. Für jede Person wurden die Daten einmal bei normalem Blutzuckerspiegel und einmal bei Unterzuckerungen aufgezeichnet. Zu diesem Zweck wurden die Testpersonen von den im Auto anwesenden medizinischen Fachkräften gezielt in einen Zustand niedrigen Blutzuckers versetzt. Die gesammelten Daten umfassten Fahrsignale wie zum Beispiel die Geschwindigkeit des Fahrzeugs sowie Kopf- und Blickbewegungsdaten, beispielsweise die Geschwindigkeit der Augenbewegungen.
Kopf- und Blickbewegungsdaten von Menschen mit Diabetes reichen aus, damit KI Unterzuckerungen beim Autofahren erkennt
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