Wirksamkeit des AI-Supporters bei der Reduzierung von Harnwegsinfektionen

Hintergrund: Während Taiwan medizinisch Fortschritte macht, ist die Alterung der Bevölkerung zu einer großen Herausforderung geworden, die zu einem Anstieg der Zahl der Behinderten führt. Der Mangel an Pflegekräften stellt einen kritischen Engpass bei der Bereitstellung von Langzeitpflege dar. Das Windelwechseln, eine tägliche und arbeitsintensive Aufgabe für Pflegekräfte, erfordert Beugebewegungen, die das Risiko von Muskel-Skelett-Verletzungen bergen. Infolgedessen ist die Entwicklung automatisierter Pflegetechnologien zwingend erforderlich. Der „AI Supporter“, ein intelligenter Roboter für das Ausscheidungsmanagement, nutzt die auf künstlicher Intelligenz basierende visuelle Erkennung, um betroffene Bereiche autonom zu erkennen und zu reinigen, gefolgt vom Trocknen und Wechseln der Windel, wodurch die Belastung des Pflegepersonals verringert und die Pflegequalität verbessert wird.

Ziel: Diese Studie zielt darauf ab, die Wirksamkeit des „AI Supporter“ bei der Verringerung der Inzidenz von Harnwegsinfektionen und inkontinenzbedingter Dermatitis bei inkontinenten Patienten zu bewerten und außerdem seine Kosteneffizienz zu untersuchen.

Methoden: Diese Forschung verwendet ein experimentelles (zwei Gruppen) und ein Längsschnittdesign und nutzt sowohl praktische als auch zufällige Stichprobenstrategien. Für die Studie, die von November 2024 bis Oktober 2025 in einer stationären Langzeitpflegeeinrichtung in Zentraltaiwan geplant ist, werden voraussichtlich 60 weibliche Probanden rekrutiert, die seit mehr als drei Monaten ans Bett gefesselt sind und an Harn- und/oder Stuhlinkontinenz leiden. Die Teilnehmer werden den AI Supporter über einen Zeitraum von 14 Tagen zeitweise nutzen. Zu den Messinstrumenten gehören routinemäßige Urinanalysen, Bewertungsskalen für inkontinenzbedingte Dermatitis, Beurteilung von Dekubitus, Messungen des Haut-pH-Werts, Arbeitszeiten von Pflegekräften sowie Kostenanalysen im Zusammenhang mit Windeln und dem AI Supporter. Als wichtigste Analysemethode werden Generalized Estimating Equations (GEE) verwendet, wobei die statistische Signifikanz bei p < 0,05 definiert ist.

Erwartete Ergebnisse: Es wird erwartet, dass der AI Supporter das Auftreten von Harnwegsinfektionen und inkontinenzbedingter Dermatitis bei Patienten erheblich reduziert und gleichzeitig die Arbeitsbelastung des Pflegepersonals verringert und die damit verbundenen Kosten senkt.