Anhand des Fahrverhaltens und der Bewegungen von Kopf und Augen erkennt ein neu entwickeltes Tool niedrige Blutzuckerspiegel beim Autofahren. Diabetiker sollen vor Unterzucker am Steuer gewarnt werden - bald auch als Frühwarmsystem in autonomen Fahrzeugen.
Niedrige Blutzuckerwerte (Hypoglykämie) sind eine der gefährlichsten Komplikationen bei Diabetes und stellen ein hohes Risiko bei kognitiv und motorisch anspruchsvollen Aufgaben dar, beispielsweise beim Autofahren.
Bisherige Methoden zur Erkennung einer Hypoglykämie waren aufgrund langer Diagnosezeiten, invasiver Verfahren, begrenzter Verfügbarkeit und hoher Kosten nur eingeschränkt nützlich. Ein Team aus Forschenden der LMU München, des Inselspital Bern, der ETH Zürich und der Universität St. Gallen hat jetzt einen neuen Weg entwickelt, Hypoglykämie während des Autofahrens zu erkennen und ie Fahrer entsprechend zu warnen.
Für ihre Studie sammelten die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler Daten von 30 Diabetikern, während diese ein echtes Fahrzeug steuerten. Für jede Person wurden die Daten einmal bei normalem Blutzuckerspiegel und einmal bei Hypoglykämie aufgezeichnet. Zu diesem Zweck wurden die Testpersonen von den im Auto anwesenden medizinischen Fachkräften gezielt in einen Zustand niedrigen Blutzuckers versetzt. Die gesammelten Daten umfassten Fahrsignale wie zum Beispiel die Geschwindigkeit des Fahrzeugs sowie Kopf- und Blickbewegungsdaten, beispielsweise die Geschwindigkeit der Augenbewegungen.
»Diese Technologie könnte als Frühwarnsystem im Auto dienen und die Person am Steuer in die Lage versetzen, die notwendigen Vorkehrungen zu treffen, bevor Hypoglykämie-Symptome ihre Fähigkeit sicher zu fahren beeinträchtigen.« |
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Simon Schallmoser, Doktorand am Institute of AI in Management der LMU |
Anschließend entwickelten sie ein neuartiges Modell basierend auf maschinellem Lernen (ML), das hypoglykämische Phasen automatisch sicher erkennen kann, und zwar allein anhand der routinemäßig erfassten Daten zum Fahrverhalten und den Kopf- und Blickbewegungen.
Das neu entwickelte ML-Modell schnitt auch dann gut ab, wenn nur Kopf- und Blickbewegungsdaten verwendet wurden, was für zukünftige selbstfahrende Autos von entscheidender Bedeutung ist. Professor Stefan Feuerriegel, Leiter des Institute of AI in Management und Projektpartner, erklärt: »Diese Studie zeigt nicht nur das Potenzial von KI zur Verbesserung der individuellen Gesundheitsversorgung, sondern auch ihre Rolle bei der Sicherheit im öffentlichen Straßenverkehr.« (uh)