ETAP

Evaluation von teilautomatisierten Pflegeprozessen in der Langzeitpflege am Beispiel von KI-basiertem Bewegungsmonitoring

Im Projekt ETAP entwickeln und untersuchen wir KI-Lösungen, sowie deren Anwendung und möglichen Entlastungseffekte für Pflegekräfte im Pflegealltag. Der Fokus liegt auf der automatischen Sturzerkennung, Sturzrisikoabschätzungen und Dokumentation von Bewegungen der Bewohner:innen von Pflegeeinrichtungen. Diese Aufgaben werden durch moderne Algorithmen des Maschinellen Lernens, inklusive Convolutional Neural Networks (CNNs), Long short-term memory Netzen (LSTMs) und Hidden Markov Modellen, erreicht und in einen Co-Creation Prozess in den Langzeitpflegealltag integriert.

Die Webseite des ETAP-Projektes finden Sie hier: https://www.etap-projekt.de/

 

Kontaktpersonen am CSL: Yale Hartmann (Ansprechpartner), Dr. Hui Liu (Planung) und Prof. Dr. Tanja Schultz (Leitung)