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Das BZPD – Bayerisches Zentrum Pflege Digital hat in Kooperation mit der cosinuss GmbH ein neues Forschungsprojekt namens V-IDENT gestartet, das darauf abzielt, eine zuverlässige und sichere Identifikation von Patienten und Patientinnen anhand ihrer Vitaldaten zu ermöglichen. Unter der Leitung von Prof. Dr. Katja Bochtler wird eine Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt, die Vitaldaten wie die Herzfrequenz oder das Blutvolumen nutzt und in diesen nach biometrischen Mustern sucht, um festzustellen, ob es sich bei der Untersuchung um die richtige Person handelt. Das Projekt wird im Rahmen des Verbundforschungsprogramms (BayVFP) der Förderlinie „Digitalisierung“ mit rund 173.300 Euro gefördert.
Risiken durch mobiles Erfassen von Vitaldaten
Vitaldaten wie Puls, Blutdruck, Temperatur und Blutsauerstoff können mit Monitoringgeräten mobil aufgezeichnet werden. Ein Beispiel hierfür sind Im-Ohr-Sensoren, die in Krankenhäusern oder Rehaeinrichtungen verwendet werden. Es kann bei diesen Sensoren jedoch zu Verwechslungen kommen, was ein erhöhtes Sicherheitsrisiko für Patientinnen und Patienten nach sich zieht. Wenn ein Patient oder eine Patientin einen Sensor im Ohr trägt, der eigentlich für eine andere Person bestimmt ist, werden die erhobenen Daten falsch zugeordnet. Zwar gibt es bereits Ansätze, eine Person anhand ihrer biometrischen Daten, beispielsweise über Gesichtserkennung, zu identifizieren. Allerdings sind solche Lösungen aufgrund des technologischen Fortschritts und der Verfügbarkeit generativer KI nicht mehr sicher. So können Deep Fakes die Gesichtserkennung von biometrischen Identifikationssystemen überlisten.
Sicherheit der Patienten und Patientinnen im Fokus
V-IDENT setzt daher auf eine andere Art der Identifizierung: über die Im-Ohr-Sensoren selbst. Das Ziel des Forschungsprojekts ist die Entwicklung einer KI-basierten Lösung, die mittels optisch erhobener Messwerte von Vitaldaten die eindeutige Identität eines Patienten oder einer Patientin sicherstellen soll. Vitalparameter sind so individuell, dass sie zur Benutzerauthentifizierung genutzt werden können. Im Gegensatz zu sichtbaren biologischen Merkmalen sind sie schwerer von außen zugänglich und damit sicherer vor Angriffen. Bisher gibt es keine marktreifen Systeme, die die Identität eines Patienten oder einer Patientin anhand von Vitalparametern sicher prüfen. Das soll sich mit der von V-IDENT angestrebten Lösung ändern.
„Wir nutzen in dem Forschungsprojekt KI für eine präzise patientenindividuelle Zuordnung medizinischer Geräte und steigern damit die Patientensicherheit erheblich“, sagt Projektleiterin Prof. Dr. Katja Bochtler zu V-IDENT.
Die Projektdauer endet im Januar 2027. Projektpartner ist die cosinuss GmbH, die für die technische Umsetzung des Vorhabens verantwortlich ist und die bereits entwickelten Hard- und Softwarelösungen mitbringt. Die cosinuss GmbH setzt außerdem die KI-Methoden zur biometrischen Identifizierung um und integriert diese in die cosinuss Health Platform. Projektträger ist die VDI/VDE Innovation + Technik GmbH.
Über das BZPD – Bayerisches Zentrum für Pflege Digital
Das BZPD – Bayerisches Zentrum Pflege Digital der Hochschule Kempten ist eine anwendungsorientierte, interdisziplinäre Forschungseinrichtung an der Schnittstelle zwischen Wissenschaft und Industrie. Seine Hauptaufgaben umfassen die Begleitung, Konzipierung und Evaluation innovativer digitaler Technologien, die zur Entlastung der pflegenden Akteure in der privaten Häuslichkeit beitragen. http://www.hs-kempten.de/bzpd
Über die Förderlinie „Digitalisierung“
Die Förderung zielt auf industriegeführte Verbundprojekte der Forschung und Entwicklung neuer und verbesserter Digitalisierungstechnologien und/oder -verfahren für innovative Produkte ab.
Prof. Dr. Katja Bochtler
katja.bochtler@hs-kempten.de
https://kefis.fza.hs-kempten.de/de/forschungsprojekt/765-v-ident
Beispielhafte Darstellung von Vitaldatenmonitoring
KI-generiert
Adobe Stock/Taufink
Criteria of this press release:
Journalists, Scientists and scholars
Information technology, Nutrition / healthcare / nursing
transregional, national
Research projects
German
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KI-generiert
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