Herzinsuffizienz an der Stimme erkennen
Bei Herzinsuffizienz beschränkt sich die Datenerfassung häufig noch auf episodische und analoge Daten. Die kontinuierliche Erhebung digitaler Gesundheitsdaten im Alltag mit neuen klinisch relevanten Parametern (z.B. der Stimme als sog. “Stimm-Biomarker”) können Monitoring und Prognoseabschätzung auf eine neue, individualisierte Ebene heben und so zu einer hochwertigeren Versorgung beitragen.
Ziel des Projekts ist die Entwicklung des neuartigen Sensorsystems UNISONO. Es kombiniert einen im Ohr tragbaren Sensor zur Erfassung physiologischer Körpersignale mit Spracherkennung. Neben einer kontinuierlichen Messung von Vitalparametern – Körpertemperatur, Herzfrequenz, Sauerstoffsättigung und Atemfrequenz – verfügt der Sensor über einen Sprachassistenten, der durch Gespräche mit Nutzenden zusätzliche Daten erfasst. Die gesammelten Daten bilden digitale Fingerabdrücke, die eine KI-gestützte klinische Phänotypisierung von Menschen mit Herzinsuffizienz erlauben. Die Forschenden wollen so einen wichtigen Beitrag zu einer besseren Behandlung und Früherkennung von Krankheitsverschlechterungen leisten. Perspektivisch wollen sie so Krankenhausaufenthalte reduzieren.
Im Projekt werden neuartige Stimm- Biomarker und digitale klinische Phänotypen entwickelt, die als Indikatoren für Herzinsuffizienz dienen. Dadurch bringt UNISONO die durch KI-gestützte Erhebung von Daten aus dem Alltag in die zentrale Gesundheitsversorgung und klinische Forschung.