Patienten-Monitoring im Alltag

Sensoranzug für Schlaganfallpatienten

8. Dezember 2016, 15:12 Uhr | Nicole Wörner
41 Sensoren erfassen jede Bewegung. Bart Klaassen mit dem INTERACTION-Anzug
© University of Twente

Für eine lückenlose Überwachung von Schlaganfallpatienten im Alltag und in ihrem eigenen Zuhause könnte künftig ein an der University of Twente entwickelter Sensoranzug sorgen. Ausgestattet mit 41 Sensoren erfasst, verarbeitet, speichert und versendet er bei Bedarf alle Bewegungsdaten des Patienten.

Menschen, die einen Schlaganfall überleben, haben oft mit körperlichen Schäden zu kämpfen – auch nach dem eigentlichen Rehabilitationsprozess. Um Patienten dauerhaft ein möglichst reibungsloses tägliches Leben zu ermöglichen, hat Bart Klaassen von der University of Twente zusammen mit einem internationalen Team den Sensoranzug namens „Interaction“ entwickelt.

Der Anzug beinhaltet 41 Sensoren,…

...die auf unterschiedlichen Körperteilen aufsetzen, beispielsweise Sensoren, die die Muskelkraft messen, Strecksensoren auf dem Rücken und den Händen und Kraftsensoren in den Schuhsohlen. Zudem ist der Anzug mit einem tragbaren Sender ausgestattet, der alle Informationen über das Internet an Datenverarbeitungsserver der University of Twente versenden kann.

Erstmals können Wissenschaftler mit einem derartigen System die vollständigen Bewegungen von Schlaganfall-Patienten in ihrer häuslichen Umgebung analysieren.
Erstmals können Wissenschaftler mit einem derartigen System die vollständigen Bewegungen von Schlaganfall-Patienten in ihrer häuslichen Umgebung analysieren.
© University of Twente

Bei der Entwicklung des Systems nutzten Klaassen und sein Team einen benutzerzentrierten Design-Ansatz: Die Probanden trugen den Anzug über eine Untersuchungsdauer von drei Monaten unter ihrer normalen Kleidung. Auf diese Weise floss das Feedback der betroffenen Patienten direkt in die Entwicklung des Systems ein. 

Im Rahmen seiner Promotion hat Klaassen gezeigt,…

...dass das System in der Praxis funktioniert. »Wir haben unter anderem bewiesen, dass die Übertragung der kompletten Informationen funktioniert und auch effizient ist. Es ist uns gelungen, alle relevanten Bewegungen zu modellieren und die Daten heraus zu filtern, die für den Therapeuten relevant sind. Unser Projekt hat neue Techniken und Methoden geliefert, die es möglich machen, den Patienten über einen längeren Zeitraum hinweg zu monitoren und Abweichungen mit strukturierten klinischen Daten zu erfassen. Momentan führen wir weitere Untersuchungen durch, um den Beweis einer optimalen Begleitung der Rehabilitation durch diese Methoden definitiv zu bestätigen.« 


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