Ist der Blutzuckerwert zu niedrig, bergen kognitiv und motorisch anspruchsvolle Aufgaben ein hohes Risiko für Patientinnen und Patienten selbst, aber auch für die Mitmenschen, wie z.B. beim Autofahren. Anzeichen der Hypoglykämie können unter anderem Schwitzen, Zittern, Herzklopfen, Schwindel, aber auch Verwirrung, verschwommenes Sehen und Ermüdung sein. Bisher entwickelte Methoden zur Erkennung von Hypoglykämie sind kostenintensiv, begrenzt verfügbar und benötigen lange Diagnosezeiten.
Doch das Forschungsteam der LMU hat in Zusammenarbeit mit dem Inselspital Bern, der ETH Zürich und der Universität St. Gallen ein KI-basiertes Verfahren entwickelt, dass eine Hypoglykämie während des Autofahrens erkennen kann.
Kontrollierte Hypoglykämie
Für die Studie sammelten die Forschenden Daten von 30 Diabetikerinnen und Diabetikern während des Autofahrens. Zunächst erfassten sie die Daten mit normalem Blutzuckerspiegel und einmal bei Hypoglykämie. Hierfür versetzten medizinische Fachkräfte die Testpersonen gezielt in einen Zustand niedrigen Blutzuckers. Die gesammelten Daten umfassten unter anderem die Geschwindigkeit des Fahrzeugs, Kopf- und Blickbewegungsdaten inkl. die Geschwindigkeit der Augenbewegungen.
Auf Basis dieser Daten entwickelte das Forschungsteam ein auf maschinellem Lernen (ML) basiertes Modell, dass hypoglykämische Phasen sicher erkennen kann. „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“, erläutert Simon Schallmoser, Doktorand am Institute of AI in Management der LMU und einer der beteiligten Forscher.
Auch für selbstfahrende Autos geeignet
Auch beim Test, bei dem nur Kopf- und Blickbewegungsdaten zugrunde gelegt wurden, schnitt das ML-Modell gut ab. Dies ist insofern wichtig, dass auch in selbstfahrenden Autos das Frühwarnsystem für eine Hypoglykämie noch funktionieren kann, auch wenn die Fahrerin oder der Fahrer die Geschwindigkeit nicht mehr beeinflussen. Professor 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.“
Quelle: LMU
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