Validierung von KI-Modellen zur Messung der körperlichen Aktivität nach einem Schlaganfall (CaRRAT)

Das Forschungsteam entwickelt Algorithmen mit künstlicher Intelligenz, die von Beschleunigungsmessern gesammelte Informationen nutzen, um die Position einer Person zu erkennen, etwa ob eine Person liegt, sitzt oder steht, und die Bewegungen der Person, etwa ob sie Schritte macht oder aufsteht.

Die Position des Sensors beeinflusst die Genauigkeit des Modells und die Akzeptanz der Methode. Das Forschungsteam entwickelt daher Algorithmen für vier verschiedene Standorte.

Der Zweck der Forschung besteht darin, die Algorithmen zu entwickeln und zu überprüfen, ob sie unterschiedliche Positionen und Bewegungen bei Menschen, deren Bewegung durch einen Schlaganfall beeinträchtigt ist, und durch den Aufenthalt in einer Krankenhausumgebung (z. B. bei Verwendung eines Profilierungsbetts) genau erkennen.

Das Forschungsteam plant, zwischen 34 und 50 Teilnehmer zu rekrutieren, die aufgrund eines Schlaganfalls ins Krankenhaus eingeliefert werden. Nach der Einwilligung nach Aufklärung werden die Teilnehmer gebeten, eine einmalige Beurteilung mit einem Mitglied des Forschungsteams und einem Stationsphysiotherapeuten durchzuführen. Die Teilnehmer werden gebeten, die vier Sensoren zu tragen und eine Reihe von Körperhaltungen einzunehmen, bis zu sechs Minuten lang zu gehen und in einer Minute so oft zu stehen, wie sie sich dazu in der Lage fühlen.