Wirtschaft
Eine bahnbrechende neue Software, basierend auf maschinellem Lernen, kann Menschen mit Diabetes während der Autofahrt vor Unterzuckerung warnen und somit das Unfallrisiko mindern. Die Software verwendet ausschließlich bereits im Auto vorhandene Sensordaten und wurde in einer aktuellen Studie erfolgreich unter realen Bedingungen getestet.
2024-02-02 11:00:23Unterzuckerung während der Autofahrt kann für Menschen mit Diabetes gefährlich sein, da niedrige Blutzuckerwerte die Konzentration und Reaktionsfähigkeit beeinträchtigen und das Unfallrisiko erhöhen können. Eine aktuelle Studie unter der Leitung des Inselspitals, Universitätsspital Bern, und der Universität Bern hat gezeigt, dass eine neue Software, die auf maschinellem Lernen basiert, vor Unterzuckerung am Steuer warnen kann. Die Software verwendet ausschließlich Daten von Sensoren, die in modernen Autos bereits vorhanden sind.
Obwohl die Medizin bedeutende Fortschritte gemacht hat, bleibt die Unterzuckerung für Menschen mit Diabetes mellitus eine große Herausforderung. Niedrige Blutzuckerwerte beeinflussen die Konzentration und Reaktionsfähigkeit und können Symptome wie Schwindel, Sehstörungen und Ohnmacht verursachen. Besonders im Straßenverkehr, wo schnelle und komplexe Entscheidungen erforderlich sind, kann dies gefährlich sein. Autofahrerinnen und -fahrer sind stark auf den Verkehr konzentriert und können daher Anzeichen einer Unterzuckerung übersehen.
Menschen mit Diabetes wird geraten, vor jeder Autofahrt ihren Blutzucker zu überprüfen. Eine einzelne Messung reicht jedoch nicht aus, um vorherzusagen, ob während der Fahrt plötzliche Unterzuckerungen auftreten. Kontinuierliche Glukosemesssysteme (CGM-Systeme) sind in dieser Hinsicht effektiver, da sie den Glukosegehalt im Unterhautfettgewebe alle fünf Minuten messen. Allerdings können diese Systeme den aktuellen Blutzuckerwert bis zu zwanzig Minuten verzögert anzeigen, was zu einer potenziellen Fehleinschätzung führen kann. Aus diesem Grund wurde eine neue Software entwickelt, die Unterzuckerungen anhand von Fahr- und Blickdaten während der Autofahrt diagnostizieren kann.
In einer Pilotstudie mit einem Fahrsimulator wurde die Methode des Forscherteams getestet und erwies sich als erfolgreich. Um die Übertragbarkeit auf die Realität zu prüfen, wurde die Software in einer Studie unter realen Bedingungen getestet. Dabei wurden 30 Personen mit Typ-1-Diabetes mellitus auf einer Teststrecke gefahren und gezielt in eine leichte oder schwere Unterzuckerung versetzt. Die Software konnte Unterzuckerungen mit einer hohen Sicherheit erkennen, indem sie Veränderungen im Fahr- und Blickverhalten analysierte. Die Studie zeigte auch, dass viele Teilnehmende das Ausmaß ihrer Unterzuckerung unterschätzten und trotzdem weiterfuhren.
Neben der Erkennung von Unterzuckerungen könnte die Software auch andere gesundheitliche Einschränkungen erkennen, die das Fahrverhalten beeinflussen, zum Beispiel Alkoholkonsum. Weitere Untersuchungen sind jedoch noch erforderlich, um dies zu bestätigen.
(Quelle:Inselspital Bern Bearbeitet mit ChatGPT)
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