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
Anschließend entwickelten sie ein neuartiges Modell basierend auf Künstlicher Intelligenz (KI), das hypoglykämische Phasen automatisch sicher erkennen kann, und zwar allein anhand der routinemäßig erfassten Daten zum Fahrverhalten und den Kopf- und Blickbewegungen. „Diese Technologie könnte als Frühwarnsystem im Auto dienen und die Person am Steuer in die Lage versetzen, die notwendigen Vorkehrungen zu treffen, bevor Hypoglykämie-Symptome ihre Fähigkeit sicher zu fahren beeinträchtigen“, sagt Simon Schallmoser, Doktorand am Institute of AI in Management der LMU und einer der an der Untersuchung beteiligten Forscher.
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Das neu entwickelte KI-Modell schnitt auch dann gut ab, wenn es nur Kopf- und Blickbewegungsdaten zur Verfügung hatte, was für zukünftige selbstfahrende Autos von entscheidender Bedeutung sein kann, so die Forschenden. Professor Dr. Stefan Feuerriegel, Leiter des Institute of AI in Management und Projektpartner, erklärt: „Diese Studie zeigt nicht nur das Potenzial von KI zur Verbesserung der individuellen Gesundheitsversorgung, sondern auch ihre Rolle bei der Sicherheit im öffentlichen Straßenverkehr.“
von Redaktion Diabetes-Anker
mit Materialien der Ludwig-Maximilians-Universität München
