Neues KI-Tool erkennt Hypoglykämie beim Autofahren – LMU Forscher präsentieren innovative Lösung für Diabetiker

Ein Team von Forschern der Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU) hat in Zusammenarbeit mit dem Inselspital Bern, der ETH Zürich und der Universität St. Gallen ein neu entwickeltes Tool vorgestellt, das niedrige Blutzuckerspiegel (Hypoglykämie) beim Autofahren erkennen kann. Dieses Tool basiert auf einem KI-Modell, das ausschließlich das Fahrverhalten sowie die Bewegungen von Kopf und Augen analysiert.

Niedrige Blutzuckerwerte stellen beim Autofahren eine der gefährlichsten Komplikationen bei Diabetes dar und erhöhen das Risiko bei kognitiv und motorisch anspruchsvollen Aufgaben wie dem Autofahren. Bisherige Methoden zur Erkennung einer Hypoglykämie sind jedoch mit langen Diagnosezeiten, Invasivität, begrenzter Verfügbarkeit und hohen Kosten verbunden.

Um dieses Problem zu lösen, sammelten die Forscher Daten von 30 Diabetikern, während diese ein reales Fahrzeug lenkten. Die Daten wurden sowohl bei normalem Blutzuckerspiegel als auch bei Hypoglykämie aufgezeichnet. Dazu wurden die Testpersonen gezielt von medizinischen Fachkräften in einen Zustand niedrigen Blutzuckers versetzt. Die gesammelten Daten beinhalteten Fahrsignale wie die Geschwindigkeit des Fahrzeugs sowie Daten zu Kopf- und Blickbewegungen, wie beispielsweise die Geschwindigkeit der Augenbewegungen.

Basierend auf diesen Daten entwickelten die Forscher ein KI-Modell, das mittels maschinellem Lernen hypoglykämische Phasen allein anhand der routinemäßig erfassten Daten zum Fahrverhalten sowie den Kopf- und Blickbewegungen sicher erkennen kann. Simon Schallmoser, Doktorand am Institute of AI in Management der LMU und einer der beteiligten Forscher, erklärt, dass diese Technologie als Frühwarnsystem im Auto dienen könnte. Dadurch wäre die Person am Steuer in der Lage, die erforderlichen Maßnahmen zu ergreifen, bevor Symptome einer Hypoglykämie ihre Fahrsicherheit beeinträchtigen.

Besonders bemerkenswert ist, dass das neu entwickelte KI-Modell auch dann gut abschnitt, wenn lediglich Kopf- und Blickbewegungsdaten verwendet wurden. Dies ist von großer Bedeutung für zukünftige selbstfahrende Autos. Professor Stefan Feuerriegel, Leiter des Institute of AI in Management und Projektpartner, betont, dass diese Studie nicht nur das Potenzial von KI zur Verbesserung der individuellen Gesundheitsversorgung aufzeigt, sondern auch deren Rolle bei der Sicherheit im öffentlichen Straßenverkehr.

Die Forscher sind optimistisch, dass ihr neu entwickeltes Tool in Zukunft einen wichtigen Beitrag zur Vermeidung von Unfällen aufgrund von Hypoglykämie leisten kann. Durch die rechtzeitige Erkennung niedriger Blutzuckerwerte könnten Diabetiker besser geschützt und das Unfallrisiko deutlich reduziert werden. Es bleibt zu hoffen, dass diese vielversprechende Technologie bald ihren Weg in die Autos von Menschen mit Diabetes findet und zu einer sichereren Straßenverkehrsumgebung beiträgt.

Schlagwörter: NEJM AI + Inselspital Bern + ETH

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  • 8. Februar 2024