Active Assisted Living – wie smarte Technologien das Leben im eigenen Zuhause erleichtern können.   

28. März 2024

Lesedauer:

5 Minuten

Im Use Case „Intelligente Assistenz“ werden Active Assisted Living (AAL)-Anwendungen mit Daten entwickelt, die in einem sogenannten SmartLivingNEXT Dataspace sicher aufgehoben und einfach verfügbar sind. So reichen intelligente Stromzähler aus, um aus Stromschwankungen Pflege- und Assistenzbedürfnisse der Bewohnerinnen und Bewohner zu erkennen. Damit sinkt der technologische Aufwand digitaler AAL-Anwendungen erheblich.

Intelligente Assistenz

„Generelles Ziel des Use Cases ist es, Bürgerinnen und Bürgern eine Hilfestellung zu bieten, um möglichst lange und selbstbestimmt zuhause zu wohnen,“ beschreibt Bruno Ristok, Geschäftsführer von C&S Computer und Software GmbH und Projektleitung des Use Case „Intelligente Assistenz“ die Motivation und die gesamtgesellschaftliche Rolle seines Forschungsbereichs. 

Dazu werden in den kommenden zweieinhalb Projektjahren intelligente Assistenz-Services auch in Haushalten von Future Living® Berlin & Dudopark Saarbrücken zum Einsatz kommen. Der Vorteil: die Wohnungen kommen weitestgehend mit bereits vorhandenen Installationen und Sensoren aus, eine aufwändige technische Um- oder Nachrüstung ist nicht erforderlich. Das Forscherteam ergänzt die vorhandene Technologie mit einem intelligenten Stromzähler, der in der Lage ist, Stromschwankungen zu erkennen und deren Muster zu analysieren. Pflegebedürftige Menschen werden so nicht mit der Notwendigkeit konfrontiert, die Bedienung neuer Geräte zu lernen. Für Sie bleibt es vollständig bei der gewohnten Umgebung. 

Im Rahmen von SmartLivingNEXT möchten wir den vom Menschen ausgelösten Stromverbrauch in der Wohnung analysieren und zu einem „Still-Alive“ Service ausbauen

Bruno Ristok, Geschäftsführer von C&S Computer und Software GmbH und Projektleitung des Use Case „Intelligente Assistenz“
Stromverbrauch und Mustererkennung als Schlüssel zur Bedarfsermittlung 

„Im Rahmen von SmartLivingNEXT möchten wir den vom Menschen ausgelösten Stromverbrauch in der Wohnung analysieren und zu einem „Still-Alive“ Service ausbauen“, so Bruno Ristok. „Auf Basis dieses Services und in Verbindung mit weiterer Sensorik, können sich ergänzende Funktionen, wie z.B. ein Pflegebedürftigkeitsprofil ableiten lassen.“ 

Assistenzbedürfnisse können über Stromverbrauch und Mustererkennung abgeleitet werden. 

Aus dem Zusammenspiel des vom Menschen ausgelösten Stromverbrauchs und einem daraus abgeleiteten Verhaltensmuster, ergibt sich die Möglichkeit, beginnende Veränderungen im Grad der Pflegebedürftigkeit, Sturzrisiken oder Assistenzbedürfnisse aufzuzeigen. Das kann eine wertvolle Ergänzung für pflegerisch-medizinische Interventionen sein.

Use Case „Intelligente Assistenz“ im Praxistest innerhalb des SmartlivingNEXT Datenraums

Ein Problem in diesem Bereich ist allerdings die Heterogenität der eingesetzten Technologien und sensorischen Systeme. Obwohl sie in der Regel heute schon nutzerzentriert – also auf die Bewohnerinnen und Bewohner – ausgerichtet sind, können sie in den meisten Fällen keine Interoperabilität gewährleisten. Selbstlernende Systeme, die über einen geteilten Datenraum nicht nur Daten zur Verfügung stellen, sondern diese vielfältigen Daten auswerten, sind bis dato nicht Standard.

Entscheidend dabei ist, dass die Daten in ihren jeweiligen Ursprungssystemen verbleiben und unter strikter Kontrolle der Datenbesitzenden stehen.

Michael Schidlack, Principal Researcher der Forschungsvereinigung Elektrotechnik beim ZVEI e. V. und Konsortialleitung im SmartLivingNEXT Leitprojekt 

An dieser Stelle setzt das Gesamtkonzept von SmartLivingNEXT an, das einen geteilten, souveränen und sicheren Datenraum, den SmartLivingNEXT Dataspace, entwickelt. „Die im Use Case „Intelligente Assistenz“ erhobenen Daten werden in SmartLivingNEXT nach SENSE WoT-Standard gelabelt und fließen über den universellen Zugangspunkt (SmartLivingNEXT Dataspace) in unser Datenökosystem ein“, erklärt Michael Schidlack, Principal Researcher der Forschungsvereinigung Elektrotechnik beim ZVEI e. V. und Konsortialleitung im SmartLivingNEXT Leitprojekt. „Entscheidend dabei ist, dass die Daten in ihren jeweiligen Ursprungssystemen verbleiben und unter strikter Kontrolle der Datenbesitzenden stehen.“ Auf diese Weise können sicher verwahrte und geteilte personenbezogene Daten zusammen mit Wohnungs- und Wohngebäudedaten für das Training von KI-basierten, intelligenten AAL-Anwendungen entwickelt werden. Ein Ansatz mit hohem Innovationspotenzial, der sich im Use Case „Intelligente Assistenz“ der Praxistauglichkeit unterziehen lassen muss.  

Das eigene Zuhause als intelligent vernetzter und sicherer Gesundheitsstandort  

Durch die Kombination von intelligenten Sensoren, gelabelten Daten, und dem SmartLivingNEXT Dataspace kann das vertraute Wohnumfeld zu einem digital vernetzten Gesundheitsstandort werden, in dessen Mittelpunkt die individuellen gesundheitsspezifischen Bedürfnisse des Einzelnen stehen.  AAL-Anwendungen wie der Use Case „Intelligente Assistenz“ können eine wichtige Rolle für das deutsche Gesundheits- und Sozialsystem spielen, um die Versorgung älterer und pflegebedürftiger Menschen zu verbessern. Das gelingt umso besser, je einfacher sich die AAL-Technik in ein universelles Smart-Living-Datenökosystem integrieren und mit relevanten Smart-Living-Daten weiterentwickeln lässt.

Artikel im Audio-Format:

Redaktion:

Tatijana

 Milovic

Kategorie:

Leitprojekt

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