Fahren Diabetiker mit niedrigen Zuckerwerten Auto, kann es schnell gefährlich werden – und nicht immer wissen Betroffene um ihre Hypoglykämie. Ein KI-Modell soll das nun frühzeitig an Kopf- und Augenbewegung erkennen.
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. Der Nutzen bisher entwickelter Methoden zur Erkennung einer Hypoglykämie ist durch lange Diagnosezeiten, Invasivität, begrenzte Verfügbarkeit und hohe Kosten eingeschränkt. Eine kürzlich im Fachmagazin NEJM AI publizierte Studie der Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU) in Zusammenarbeit mit weiteren Forschern eröffnet einen neuen Weg, eine Hypoglykämie während des Autofahrens zu erkennen.
Für ihre Studie sammelten die 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.
Anschließend entwickelten sie ein Modell basierend auf maschinellem Lernen, das hypoglykämische Phasen automatisch sicher erkennen kann – und zwar allein anhand der routinemäßig erfassten Daten zum Fahrverhalten und Bewegungen. „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“, sagt Simon Schallmoser, Doktorand am Institute of AI in Management der LMU und einer der beteiligten Forscher.
Das ML-Modell schnitt auch dann gut ab, wenn nur Kopf- und Blickbewegungsdaten verwendet wurden, was für zukünftige selbstfahrende Autos von entscheidender Bedeutung ist. Prof. 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.“
Dieser Beitrag basiert auf einer Pressemitteilung der Ludwig-Maximilians-Universität München. Die Originalstudie haben wir euch hier und im Text verlinkt.
Bildquelle: Max De Angelo, Unsplash
