KIADEKU
Personalisierte, evidenzbasierte Dekubitusversorgung in der Pflege durch KI–Unterstützung
Im Forschungsprojekt KIADEKU wird versucht ein KI-System zur Bilderkennung eines Dekubitus und einer Inkontinenz Assoziierter Dermatitis (IAD) zu entwickeln. Aufgrund visueller Ähnlichkeit ist die Unterscheidung beider Wundarten im klinischen Setting oft herausfordernd. Fehlbeurteilungen können dabei zu Therapieverzögerungen führen.
Durch die Verwendung einer KI gestützten Bildanalyse-Applikation, sollen Pflegefachpersonen in der Beurteilung und Dokumentation von Dekubitalulcera und IADs unterstützt und personalisierte, evidenzbasierte Pflegeinterventionen ermöglicht werden.
Zunächst soll eine Ist-Analyse der Versorgungssituation beider Wundarten erfolgen und zusammen mit bereits bestehenden Leitlinien ein Standard of Care entwickelt werden. Zum Trainieren der KI werden über 10.000 Wundfotos analysiert und mit spezifischen Zielgrößen (Wundmerkmalen) annotiert. Die Ergebnisse sollen dann in eine bestehende App, in Form eines Demonstrators integriert und dessen Einsatz im klinischen Setting evaluiert werden. Im Mittelpunkt der Evaluation steht die Perspektive der Pflegefachpersonen sowie die Patient*innenwahrnehmungen.
Dieses Forschungsprojekt wird im Konsortium mit den Stabstelle Entwicklung und Forschung Pflege sowie dem Institut für Künstliche Intelligenz in der Medizin des UK Essen und der Sciendis GmbH durchgeführt und wird durch das BMBF (Förderkennziffer 16SV8814) im Rahmen der Bekanntmachung „Repositorien und KI-Systeme im Pflegealltag nutzbar machen“/Modul 2“ gefördert. Die Laufzeit des Projektes beläuft sich auf drei Jahre (03/2022 - 02/2025).
