Sensorik und KI im modernen Patientenmonitoring
Pflegenotstand: Wie Hypros die Arbeitsbelastung lindert und Risiken frühzeitig erkennt
Tobias Gebhardt
Der Personalmangel in der Pflege stellt Kliniken vor immer größere Herausforderungen. 2023 blieben rund 35.000 Stellen unbesetzt, und die Prognosen der Bundesagentur für Arbeit zeigen, dass der Fachkräftebedarf bis 2049 um mindestens 280.000 steigen könnte. Die zunehmende Arbeitsbelastung führt dazu, dass kritische Situationen wie nächtliche Stürze oder Orientierungslosigkeit von Patientinnen nicht sofort erkannt werden. Die sensorbasierte Lösung von Hypros kann diese Risiken minimieren und das Pflegepersonal entlasten.
Tobias Gebhardt
Tobias Gebhardt ist ein erfahrener Unternehmer im Bereich IoT und Digital Health. Seit April 2024 ist er CEO von Hypros, einem Unternehmen, das innovative Lösungen für das Gesundheitswesen entwickelt. Zuvor leitete er von 2019 bis 2024 als CEO die GWA Hygiene, welche 2024 mit Hypros fusioniert ist und nun Standorte in Lübeck und Stralsund hat. Tobias Gebhardt besitzt einen Master in Innovationsmanagement, welchen er an der University of Southern Denmark erlangt hat.
Der Personalmangel in der Pflege stellt Kliniken vor immer größere Herausforderungen. 2023 blieben rund 35.000 Stellen unbesetzt, und die Prognosen der Bundesagentur für Arbeit zeigen, dass der Fachkräftebedarf bis 2049 um mindestens 280.000 steigen könnte. Die zunehmende Arbeitsbelastung führt dazu, dass kritische Situationen wie nächtliche Stürze oder Orientierungslosigkeit von Patientinnen nicht sofort erkannt werden. Die sensorbasierte Lösung von Hypros kann diese Risiken minimieren und das Pflegepersonal entlasten.
Tobias Gebhardt
Tobias Gebhardt ist ein erfahrener Unternehmer im Bereich IoT und Digital Health. Seit April 2024 ist er CEO von Hypros, einem Unternehmen, das innovative Lösungen für das Gesundheitswesen entwickelt. Zuvor leitete er von 2019 bis 2024 als CEO die GWA Hygiene, welche 2024 mit Hypros fusioniert ist und nun Standorte in Lübeck und Stralsund hat. Tobias Gebhardt besitzt einen Master in Innovationsmanagement, welchen er an der University of Southern Denmark erlangt hat.
Tobias Gebhardt
Seit der Gründung der Universität im Jahr 1456 ist die medizinische Fakultät fester Bestandteil der Hochschullandschaft. Heute bildet die Universitätsmedizin Greifswald (UMG) mit 21 Kliniken und Polikliniken, 19 Instituten und weiteren zentralen Einrichtungen ein leistungsstarkes Netzwerk. (Bild: Universitätsmedizin Greifswald)
Einsatz in der Universitätsmedizin Greifswald
Der Sensor zum Patientenmonitoring wird kabellos an der Zimmerdecke montiert. (Bild: Hypros)
Die Sensortechnologie für die Raumüberwachung wird bereits erfolgreich und kontinuierlich in der Universitätsmedizin Greifswald eingesetzt und trägt dort zur Optimierung der Patientenüberwachung und zur Entlastung des Pflegepersonals bei.
Das in Greifswald eingesetzte Sensorsystem basiert auf dem Patientenmonitoring, einer kabellosen, batteriebetriebenen Sensoreinheit, die an der Zimmerdecke montiert wird. Die kompakte, kameralose Box enthält mehrere Sensortechnologien, die verschiedene Parameter erfassen. Bewegungssensoren dokumentieren Aktivitäten im Raum, während Wärmebildsensoren das Wärmeprofil im Sichtfeld registrieren.
Ein Passiv-Infrarot-Sensor (PIR) erkennt Bewegungen, und ein Time-of-Flight-Sensor misst Entfernungen. Zusätzlich erfasst ein thermischer Sensor Temperaturveränderungen, und weitere Sensoren analysieren Faktoren wie Helligkeit, Geräuschpegel und Luftqualität.
Die Sensortechnologie für die Raumüberwachung wird bereits erfolgreich und kontinuierlich in der Universitätsmedizin Greifswald eingesetzt und trägt dort zur Optimierung der Patientenüberwachung und zur Entlastung des Pflegepersonals bei.
Das in Greifswald eingesetzte Sensorsystem basiert auf dem Patientenmonitoring, einer kabellosen, batteriebetriebenen Sensoreinheit, die an der Zimmerdecke montiert wird. Die kompakte, kameralose Box enthält mehrere Sensortechnologien, die verschiedene Parameter erfassen. Bewegungssensoren dokumentieren Aktivitäten im Raum, während Wärmebildsensoren das Wärmeprofil im Sichtfeld registrieren.
Ein Passiv-Infrarot-Sensor (PIR) erkennt Bewegungen, und ein Time-of-Flight-Sensor misst Entfernungen. Zusätzlich erfasst ein thermischer Sensor Temperaturveränderungen, und weitere Sensoren analysieren Faktoren wie Helligkeit, Geräuschpegel und Luftqualität.
Der Sensor zum Patientenmonitoring wird kabellos an der Zimmerdecke montiert. (Bild: Hypros)
Installation – DSGVO-konform und ohne bauliche Maßnahmen
Vor der Installation der Lösung hat der Datenschutz die Freigabe erteilt.
Die Montage erfolgt unkompliziert: Die Rückplatte wird an der Zimmerdecke befestigt, anschließend wird die Sensoreinheit eingeschoben. Da keine Verkabelung notwendig ist, ist auch keine zusätzliche Abnahme durch den Brandschutz erforderlich. Die Datenübertragung erfolgt über die bestehenden Access Points von HPE Aruba Networking.
Übertragung über BLE
Der Sensor fungiert als Datensammler, der über Bluetooth Low Energy (BLE) kommuniziert. Die erfassten Informationen werden per BLE übertragen. Bestehende Access Points mit BLE-Antennen können für den Datentransfer genutzt werden, sodass keine zusätzliche Infrastruktur erforderlich ist.
Durch die Sensorauswahl und diverse Optimierungen ist das System energieeffizient. Die Sensoren sind batteriebetrieben. Die Batterielaufzeit hängt von den ausgewählten Use Cases ab, die der Kunde bei sich im Einsatz hat.
Erfassung und Analyse der Sensordaten
Die erfassten Sensordaten werden auf einem Server verarbeitet und mit KI-gestützten Algorithmen analysiert. Die künstliche Intelligenz identifiziert präzise Bewegungsmuster, wie das Verlassen des Bettes oder einen möglichen Sturz. Diese Daten fließen sowohl in ein Dashboard ein, wo die vielfältigen Parameter im Zeitverlauf angezeigt werden, als auch in eine App, die dem medizinischen Personal hilft, die Patientensituation schnell und genau einzuschätzen.
Nachtbetrieb und Reaktionsfähigkeit
Besonders in der Nacht, wenn die Verfügbarkeit von Pflegepersonal eingeschränkt ist, liefert die Sensorlösung wichtige Informationen. Unruhige Bewegungen oder ungewöhnliche Aktivitätsmuster werden frühzeitig erkannt, sodass gezielt und schnell darauf reagiert werden kann, bevor es zu kritischen Situationen kommt.
Einbeziehung von Umweltfaktoren
Neben der Bewegungsanalyse bezieht das System auch Umweltfaktoren wie Geräuschpegel und Lichtverhältnisse in die Bewertung ein. Auf dieser Grundlage können Störungen im Tag-Nacht-Rhythmus identifiziert werden. Dadurch werden Risiken wie beispielsweise Verwirrtheitszustände (Delir) frühzeitig erkannt und minimiert.
Die Machine-Learning-Plattform Vertex AI
Das KI-gestützte Patienten-Monitoring-System basiert auf Google Cloud Vertex AI, einer Machine-Learning-Plattform zur Analyse von Sensordaten in Echtzeit. Die KI-Modelle wurden mit großen Datenmengen trainiert und basieren auf einem speziell entwickelten Videomodell, das die Position von Patient*innen sowie ihre Aktivitäten im Raum erfasst. Indem das System Bewegungsabläufe mit vordefinierten Szenarien vergleicht, kann es normale Bewegungen von kritischen Situationen unterscheiden und so unnötige Alarme reduzieren.
Vertex AI bietet zudem die Möglichkeit, verschiedene Modellversionen parallel zu testen und zu optimieren. Dadurch kann das System an unterschiedliche Anforderungen und Klinikbedürfnisse angepasst und weiterentwickelt werden.
Das Dashboard zeigt die Übersetzung von in Sensordaten in Bilddaten. Ziel ist es, datenbasierte Entscheidungen zu unterstützen und Abläufe effizienter zu gestalten. (Bild: Hypros)
Datenhoheit und Speicherung
Die erfassten Sensordaten werden bei Hypros zentral gesammelt und ausgewertet. Aktuell erfolgt die Speicherung auf Servern in einem zertifizierten Rechenzentrum in Deutschland, jedoch kann die Lösung auch als On-Premises-Installation direkt in der jeweiligen Einrichtung betrieben werden.
Zu Beginn eines neuen Kundenprojekts erfolgt die Trainingsphase. Unterschiede in der Patientenmobilität und der Bettenbelegung – etwa zwischen Intensiv- und Normalstation – fließen bereits zu Beginn in das Training des KI-Modells ein.
Was passiert, wenn Anomalien entdeckt werden?
Durch die Anbindung der BLE-Sensoren an bestehende Kliniksysteme und Alarmserver können Warnmeldungen in Echtzeit übermittelt werden. Ein Alarm wird ausgelöst, sobald eine Anomalie außerhalb des vordefinierten „Normalverhaltens“ festgestellt wird.
Dadurch erhält das Pflegepersonal gezielte Benachrichtigungen, die es ermöglichen, schneller auf kritische Situationen zu reagieren. Versorgungslücken werden reduziert und die Patientensicherheit erhöht.
Erweiterte Einsatzmöglichkeiten der BLE-Sensorlösung
Die BLE-Sensorlösung wird bereits in Forschungsprojekten getestet, um weitere Einsatzmöglichkeiten zu identifizieren. Neben der Erkennung von Delir-Einflussfaktoren sind andere Anwendungen wie die Prozessüberwachung möglich. So kann das System beispielsweise erfassen, ob eine Reinigungskraft den Raum wie geplant betreten und Desinfektionsmittel verwendet hat.
Durch die Kombination verschiedener Sensordaten ermöglicht die Lösung präzisere Analysen, die über herkömmliche optische oder radarbasierte Systeme hinausgehen.
Über Hypros – Innovation in Healthcare
- Unternehmenssitz: Stralsund & Lübeck, Deutschland
- Schwerpunkt: IoT- und KI-Lösungen für das Gesundheitswesen
- Technologie-Fokus: Sensorik, Echtzeit-Lokalisierung (RTLS), Datenanalyse und Prozessoptimierung in Kliniken
- Verwaltete Assets: Über 30.000 medizinische Geräte in Echtzeit getrackt
- Überwachte Fläche: Mehr als 1,8 Millionen Quadratmeter in Gesundheitseinrichtungen
- Internationale Präsenz: NosoEx-Projekte und weitere Lösungen in Krankenhäusern in 17 Ländern realisiert
- Produktportfolio: Asset Tracking, Handhygiene-Monitoring (NosoEx), Bettenmanagement, Temperaturüberwachung, kontaktloses Patientenmonitoring, Alarmmanagement
- Unternehmensziel: Digitalisierung im Gesundheitswesen durch eine führende IoT- und KI-Plattform vorantreiben
