Wissenschaftler entwickeln künstliche Intelligenz und sprechende Roboter, die dabei helfen sollen, Harnwegsinfektionen bei gefährdeten Menschen früher zu erkennen.

Im Rahmen des 1,1 Millionen Pfund teuren Feather-Projekts, das die Gesundheit und das Wohlbefinden verbessern soll, werden spezielle KI und Roboter entwickelt. Das von der School of Informatics geleitete Projekt zielt auch darauf ab, die Zahl der schwerwiegenden Folgen falscher oder verspäteter Diagnosen von Harnwegsinfektionen zu verringern.

Die künstliche Intelligenz und die sozialen Assistenzroboter werden von einem Forscherteam der Universität Edinburgh und der Heriot-Watt-Universität entwickelt und von der britischen Regierung finanziert.

Weltweit sind jedes Jahr 150 Millionen Menschen von Harnwegsinfektionen betroffen, was sie zu einer der häufigsten Infektionsarten macht. Eine frühzeitige Diagnose kann zu einer Behandlung mit Antibiotika führen, aber unbehandelt kann die Krankheit zu Sepsis, Nierenschäden und sogar zum Tod führen.

Die Diagnose kann schwierig sein, da nur eine Laboranalyse, die bis zu 48 Stunden dauern kann, ein eindeutiges Ergebnis liefert. Auch die frühen Anzeichen einer Harnwegsinfektion sind nicht immer leicht zu erkennen, da die Symptome je nach Alter und Gesundheitszustand variieren. Es gibt kein einzelnes Anzeichen für eine Infektion, sondern eine Reihe von Symptomen, zu denen Schmerzen, Temperatur, Häufigkeit des Wasserlassens, veränderte Schlafgewohnheiten und Zittern gehören können.

Harnwegsinfektionen sind bei Menschen, die eine formelle Behandlung erhalten, besonders schwer zu diagnostizieren, und in dieser Gruppe kommt es zu einer erheblichen Überbehandlung mit Antibiotika, da die Ärzte auf die Rückgabe von Laborergebnissen warten.

Um diese Probleme anzugehen, arbeiten die Forscher mit zwei Industriepartnern aus dem Pflegesektor an KI und Robotern. Schottlands nationales Pflegezentrum, Leuchie House, und Blackwood Homes and Care stellen Nutzerdaten zur Verfügung, um den Forschern bei der Entwicklung von Methoden des maschinellen Lernens und von Interaktionen für soziale Hilfsroboter zu helfen, die eine frühere Erkennung einer potenziellen Infektion unterstützen und einen Alarm zur Untersuchung durch einen Arzt auslösen.

Kredit: Universität von Edinburgh

Im Rahmen des Projekts werden über Sensoren kontinuierlich Daten über die täglichen Aktivitäten von Personen in ihrem Zuhause gesammelt, die dazu beitragen könnten, Veränderungen im Verhalten oder im Aktivitätsniveau zu erkennen und eine Interaktion mit einem sozial unterstützenden Roboter auszulösen. Die Feather-Plattform wird diese Datenpunkte kombinieren und analysieren, um potenzielle Infektionssymptome zu erkennen, bevor die Person oder das Pflegepersonal ein Problem bemerkt. Zu den Verhaltensänderungen könnten die Nutzung des Wasserkochers, die Änderung des Gehtempos, die kognitive Funktion durch Interaktion mit einem sozialen Hilfsroboter oder eine Änderung des Schlafverhaltens gehören.

Die KI- und Implementierungsaspekte des Projekts werden von Professor Kia Nazarpour, Dr. Nigel Goddard und Dr. Lynda Webb von der Universität Edinburgh geleitet. Die Aspekte der Mensch-Roboter-Interaktion werden von Professor Lynne Baillie geleitet, die von Dr. Mauro Dragone von der Heriot-Watt University unterstützt wird.

Kia Nazarpour, Projektleiterin und Professorin für digitale Gesundheit an der School of Informatics der Universität Edinburgh, sagte: "Diese einzigartige Datenplattform wird Menschen, Pflegern und Ärzten helfen, die Anzeichen möglicher Harnwegsinfektionen viel früher zu erkennen und die erforderlichen Untersuchungen und medizinischen Tests einzuleiten. Eine frühere Erkennung ermöglicht eine rechtzeitige Behandlung, wodurch sich die Ergebnisse für die Patienten verbessern, die Zahl der Einlieferungen in die Notaufnahme verringert und die Kosten für den NHS gesenkt werden.

"Wir glauben auch, dass dies dazu beitragen wird, die Anzahl der Antibiotika zu minimieren, die zwangsläufig verschrieben werden, während man auf die Laborergebnisse wartet.

Professor Lynne Baillie, Leiterin des Nationalen Robotariums für Mensch-Roboter-Interaktion, unterstützendes Leben und Gesundheit, sagte: "Wir hoffen, dass diese Arbeit einen zusätzlichen strukturierten Unterstützungsmechanismus für Menschen schafft, die unabhängig leben.

"Studien zeigen, dass ein signifikanter Zusammenhang zwischen Delirium und Harnwegsinfektionen bei älteren Erwachsenen besteht, und obwohl es möglich ist, dass Pflegekräfte diese Anzeichen wahrnehmen, sollten wir uns nicht allein auf Beobachtungen verlassen. Wir arbeiten mit den Beteiligten zusammen, um die Interaktion mit dem Roboter und die Datenerfassung für die maschinellen Lernmethoden mitzugestalten, um ein längeres und gesünderes unabhängiges Leben besser zu unterstützen.

"Ein sensibler und unterstützender Umgang mit dieser gefährdeten sozialen Gruppe ist von größter Bedeutung. Indem wir die Technologie im neuen Labor für betreutes Wohnen im Nationalen Robotarium entwickeln, können wir sie in einem realistischen Umfeld der sozialen Betreuung testen."