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Frag die Puppe!

Mittwoch, 30. November 2016

Medieninformation Nr. 198/2016

Das Quality and Usability Lab der TU Berlin erforscht die Kommunikation mit einer interaktiven Figur in der Krankenpflege / 1,65 Millionen Euro Förderung

Dieses lustige Knautschgesicht soll künftig bei der Altenpflege helfen. In ihm steckt ganz viel Informatik.
Lupe

71 Prozent aller zu pflegenden Personen in Deutschland werden zu Hause betreut – sei es von einem Pflegedienst oder von pflegenden Angehörigen. Eine Sorge, die immer mitschwingt – was passiert, wenn gerade kein Pflegedienst oder kein Angehöriger anwesend ist? Eine interaktive Puppe, die Audio-, Video- und andere Signale sowohl von der zu pflegenden Person als auch von den Pflegenden aufnehmen, analysieren und weiterleiten kann, soll hier Fortschritte bringen.

Eine Kooperation von acht Partnern aus Wissenschaft, Wirtschaft und dem Gesundheitswesen wird für dieses Projekt jetzt vom Bundesforschungsministerium mit insgesamt 1,65 Millionen Euro gefördert. Einer der wissenschaftlichen Partner des Projektes ist das Quality and Usability Lab von Prof. Dr. Sebastian Möller der TU Berlin. „Unsere Expertise konzentriert sich auf die emotionale Spracherkennung und den Einsatz von Crowdee“, sagt Dr. Tim Polzehl vom Quality and Usability Lab. Crowdee ist eine mobile App, die in Echtzeit Aufgaben (Mikrojobs) an einen registrierten Personenkreis (Crowdees) verteilt, und der Spracherkennung somit immer dann weiterhalfen kann, wenn diese fehlschlägt.

Beispiel: Ein Patient ist allein zu Haus und die Sensoren haben ungewöhnlich lange keine Signale empfangen. Daraufhin spricht die Puppe den Patienten an. Die Antwort wird von einer zentralen Steuerung digital analysiert: Ist der Patient verängstigt, klingt seine Tonhöhe anders als normalerweise. „Für diese Spracherkennung haben wir spezielle Algorithmen entwickelt, die Rückschlüsse auf den Zustand des Patienten zulassen, ob vielleicht ein Notfall vorliegt“, erläutert Dr. Tim Polzehl. Diese Informationen werden je nach Situation dem Pflegepersonal oder den Angehörigen weitergeleitet. Diese können dann entscheiden, welche Maßnahmen ergriffen werden sollen. „Langfristig könnte man unter bestimmten Voraussetzungen auch darüber nachdenken, dass die Steuerung direkt den Notarzt informiert“, so Polzehl

Während die digitale Spracherkennung schon weit fortgeschritten ist, birgt die emotionale Spracherkennung oftmals noch manche Probleme. „Wir wissen aber, dass ein Mensch in vielen Situationen oft sehr wohl entscheiden könnte, wie ängstlich zum Beispiel der Sprecher war. Deshalb setzen wir hier das von uns entwickelte Crowdee-System ein. In unserem Beispiel könnten die Crowdees Menschen sein, die Erfahrung in der Sprachanalyse haben. Diese erhalten eine anonymisierte Audio-Datei des Patienten und können sofort entscheiden, wie reagiert werden muss: Notfall oder nicht.“

Ein zweiter Forschungsschwerpunkt der TU Berlin in diesem Projekt liegt in der Kommunikation mit der pflegenden Person. „Sie kommen zu Ihrem dementen Vater in die Wohnung und wollen wissen, ob der heute schon aufgestanden ist. Diese Frage richten Sie an die Puppe, die sie an die registrierten Crowdees weiterleitet, die dann zum Beispiel folgende Frage bekommen: War Herr X heute schon auf dem Balkon oder haben Sie seine Schritte gehört? Über das Crowdee-System können die Verteilung und die Antwort der Frage in Sekundenschnelle erfolgen.“ Ziel wäre es, die Puppe so zu programmieren, dass sie selbstständig erkennt: An wen richtet sich die Frage sinnvollerweise: Können das die Nachbarn beantworten oder eher der behandelnde Arzt? „Das ist aber noch Zukunftsmusik“, weiß Tim Polzehl: „In dem ersten Stadium des Projekts ermitteln wir gemeinsam mit den Partnern, welche Daten können wir überhaupt sinnvoll erheben, welche Sensoren brauchen wir dafür, welche Zustände können wir damit sicher erkennen und welche Datenschutz- und Persönlichkeitsrechte sind davon betroffen.“

Katharina Jung

Weitere Informationen erteilt Ihnen gern:

Dr. Tim Polzehl
TU Berlin
Fachgebiet Quality and Usability Lab
Tel.: 030/835358227

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