Projekte
Im BMBF-Förderprogramm “Repositorien und KI-Systeme im Pflegealltag nutzbar machen” forschen Projekte aus ganz Deutschland zu innovativen Lösungen der Künstlichen Intelligenz für das Anwendungsfeld Pflege. Innovative Anwendungen der Künstlichen Intelligenz sollen Pflegekräfte und pflegende Angehörige unterstützen sowie die Selbstbestimmung und die Lebensqualität pflegebedürftiger Menschen verbessern. Erfahren Sie hier mehr über die aktuellen Projekte im Förderprogramm.
Das Gesamtziel des Verbundes ist die Vereinfachung des Datenzugangs für Pflegepersonal sowie für KI-Forschende im Anwendungsfall Sturzprävention. Es soll dabei ein dezentrales Datenrepository pflegerischer Behandlungsdaten zur Verfügung gestellt und eine leitlinienkonforme KI-basierte pflegerische Sturzprävention über mehrere Einrichtungen hinweg entwickelt und verprobt werden.
Partizipative Entwicklung eines KI-Models, welches auf Grund von Routinedaten ein Delirrisiko vorhersagen kann. Das Modell wird mit einem eigenen Datensatz aus retrospektiven Daten trainiert und validiert. Ein weiterer Schritt ist die Testung mit prospektiven Daten und die Nutzung dieser Vorhersagen in der klinischen Praxis durch dessen Visualisierung in der Patient*innenakte.
Ziel von PFLIP ist die fachliche Definition eines Pflege-Kerndatensatzes und der Aufbau eines intersektoralen Pflegedaten-Repository zur Bereitstellung einer einheitlich nutzbaren Datenbasis für die Pflegeversorgung und Forschung. Basierend auf dem Repository soll als Anwendungsbeispiel eine KI-Applipkation individuelle Sturzrisiken und -präventionsmaßnahmen für Bewohner*innen bewerten und vorschlagen können.
Das Projekt EPWUF-KI hat das Ziel, die Versorgungsqualität und den Heilungsverlauf von DFS-Betroffenen mit chronischen Wunden zu verbessern und die ambulante Pflege zu entlasten. Hierfür wird eine hybride Systemlösung entwickelt, die aus einer sensorbasierten Entlastungshilfe, einer Smartwatch-App, einer Webschnittstelle und einer mobilen Applikation zur Wunddokumentation und KI-basierten Wundvermessung besteht.
KIADEKU entwickelt ein KI-System, das aus Bilddaten einer Wunde zwischen einem Dekubitus und einer Inkontinenz-assoziierten Dermatitis unterscheiden kann. Das KI-System zielt auf die Reduktion von Fehldiagnosen sowie die automatisierte Erfassung von Wundkriterien ab. Aufwändige Dokumentation soll erleichtert und das Fachpersonal bei der Auswahl von evidenzbasierten Interventionen unterstützt werden.
Im Projekt PfleDaKi soll eine Plattform geschaffen werden, um Daten aus verschiedenen pflegerelevanten Quellen wie beispielsweise Medizingeräten, Pflegedokumentationssystemen oder elektronischen Geräten (z.B. Smartwatches) zu verknüpfen und Entwicklern von KI-Anwendungen zu Forschungs- und Entwicklungszwecken zur Verfügung zu stellen. Dabei sollen sowohl technische Fragestellungen als auch pflegewissenschaftliche und ethische Aspekte thematisiert werden.
PYSA entwickelt einen auf KI basierenden Sprachassistenten für das Smartphone. Pflegekräfte können so Dokumentation frei und interaktiv am Smartphone einsprechen. Ein KI-Assistent generiert strukturierte Dokumentationseinträge, die über standardisierte Schnittstellen in etablierte Bestandssysteme übertragen werden. Die KI-Lösung wird in Kooperation mit Pflegeeinrichtungen im Praxisalltag eingeführt und im Rahmen einer Wirksamkeitsstudie entwickelt.
ViKI pro entwickelt ein evidenzbasiertes, selbstlernendes System, um Pflegefachpersonen bei der Planung, Organisation und Gestaltung von Pflegeprozessen zu unterstützen. Das hybride KI-System soll Pflegekräfte pflegewissenschaftlich fundiert bei Entscheidungen unterstützen. Dieser innovative Ansatz zielt langfristig auf eine Verbesserung der Pflegequalität in der stationären Langzeitpflege ab.