MOND

Projekttitel: MOND - Mobiles, smartes Neurosensorsystem für die Detektion und Dokumentation epileptischer Anfälle im Alltag

Fördernde Institution: Bundesministerium für Gesundheit

Projektlaufzeit: 04/2020-09/2022

Projektleitung: Prof. Dr. Dr. med. habil. Dr. phil. Dr. theol. h.c. Eckhard Nagel

Ansprechpartner*inne: Dr. Michael Lauerer, Alexandra Spaic, Alisa Bader

Die Zielsetzung des Projekts „MOND“ ist die konzeptionelle Entwicklung eines alltagstauglichen, mobilen, smarten Neurosensorsystems mit KI-basierter Auswertmethodik, um epileptische Anfälle automatisch zu erkennen und zu dokumentieren. Durch das System sollen Vitaldaten, wie Herzrate, Körpertemperatur, Sauerstoffsättigung, Atemrate sowie zusätzlich EEG-Daten erfasst werden und für die ärztliche Anamnese sowie zur Optimierung der Patientensicherheit dokumentiert werden. Exakt aufgezeichnete Biosignale zum Zeitpunkt des Anfalls helfen bei der Klassifizierung von Epilepsie-Erkrankungen, bei einer optimalen Dosierung von Medikamenten oder bei der Entwicklung von Systemen zur Frühwarnung. Zur Datenerfassung wird mobile, am Ohr getragene Sensorik eingesetzt. Mithilfe von Methoden der KI soll starken Signalstörungen oder Verfälschungen von Messergebnissen durch Muskel- und Bewegungsaktivität (Augenbewegung, Sprechen, Gehen) begegnet werden. Durch den Multisensor-Ansatz in Verbindung mit KI-Methoden können neue Versorgungsformen zur Verbesserung von Diagnose und Therapie von Menschen mit Epilepsie gewährleistet werden.

Darüber hinaus werden im Projekt neben den Aspekten zur Technik, auch jene zur Benutzerfreundlichkeit, zur Prozess- und Datensicherheit und zur Nutzung in der klinischen Praxis behandelt. Das IMG ist für die Integration der neuen, sensorbasierten Technologien in die bestehende Systemlandschaft, die Telematikinfrastruktur sowie in den Versorgungsprozess zuständig. Aufgabe des IMG ist es außerdem, das System auf seine gesundheitsökonomischen Implikationen zu analysieren. Dies geschieht durch die Identifikation, Quantifizierung und Bewertung des Ressourcenkonsums in einem micro-costing-Ansatz.