In einem Projekt im Rahmen des Zentrums für Digitale Diagnostik (ZDD) forscht das Fraunhofer IESE gemeinsam mit den Projektpartnern an einem Ökosystem für Gesundheitsdaten im ländlichen Raum.
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Der Mangel an Ärztinnen und Ärzten in ländlichen Räumen ist ein gravierendes Problem in unserer Gesellschaft. Eine schnelle und regelmäßige medizinische Versorgung von akut oder chronisch Erkrankten ist daher oft mit großem Aufwand für die Betroffenen verbunden. Im schlimmsten Fall werden gesundheitliche Probleme nicht früh genug erkannt oder die Ausbreitung von Infektionskrankheiten wird nicht rechtzeitig eingedämmt. Eine telemedizinische digitale Versorgung dieser Patientinnen und Patienten scheitert häufig an der Verfügbarkeit der für eine medizinische Entscheidungsfindung notwendigen Diagnostik.
Im Projekt »Neighborhood Diagnostics« soll diesen Herausforderungen durch ein Digitales Ökosystem begegnet werden. Im Kern des Digitalen Ökosystems steht die Kombination aus Wearables, Smart Medical Devices und Gesundheitsstationen, um potenziell relevante Gesundheitsdaten wie beispielsweise die Herzfrequenz, die Gehstabilität oder Sturzereignisse zu erfassen. Ziel ist es, diese Daten zur Diagnose von Krankheiten zu nutzen und dadurch entweder einen Arzttermin oder eine Labordiagnostik für den Patienten oder die Patientin anzufragen. Auf diese Weise soll schnell und unkompliziert Klarheit über Krankheitsbilder und ansteckende Krankheitsverläufe geschaffen werden. Im Projekt soll außerdem eine vollständig automatisierte Gesundheitsstation entwickelt werden, die professionelle medizinische Diagnostik in dünn besiedelten Regionen kosteneffizient ermöglichen soll. Die Gesundheitsstation bildet dabei den gesamten Prozess von Probenentnahme, Probenvorbereitung und Durchführung von diagnostischen Tests auf dem Probematerial automatisiert ab. Ausgelöst durch das ärztliche Fachpersonal ─ z.B. nach telefonischer Sprechstunde ─ sucht die zu behandelnde Person zu einer beliebigen Zeit eine Gesundheitsstation auf. Dort werden automatisch Proben entnommen und auf die relevanten diagnostischen Parameter untersucht. Die Ergebnisse werden den zu versorgenden Personen und dem ärztlichen Fachpersonal digital zur Verfügung gestellt, sodass verbesserte Behandlungsentscheidungen getroffen werden können.
Fraunhofer-Institut für Experimentelles Software Engineering IESE