Master Data Science HSLU - Gesundheit_Studentenprojekte
ZUCKERSÜSSE TECHNOLOGIEN
Näher dran an smarter Blutzuckermessung

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Data Science und Gesundheit Daten helfen uns, gesund zu werden – und zu bleiben

Wenn wir Daten smart nutzen, können wir Behandlungen wirksamer, einfacher und individueller gestalten. Drei wegweisende Projekte aus unserem Masterstudiengang Applied Information and Data Science zeigen, wie das genau geht.

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Fastlinks: 
Diabetes-Test | Reha nach Schlaganfall | Chatbot für Ältere  
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Diabetes-Test

Können Smartwatches vor einer Unterzuckerung warnen?

Rund eine halbe Million Menschen in der Schweiz leiden unter Diabetes. Um nicht in eine gefährliche Unterzuckerung zu geraten, messen Betroffene regelmässig ihren Blutzucker, bis anhin über Blutentnahme oder am Körper befestigte Geräte. Inwiefern können aber Smartwatch und Co. – Geräte, die viele sowieso Tag und Nacht tragen – eine Unterzuckerung erkennen? Die Applied Data Science Absolventin Yasmine Mohamed trainierte dafür maschinelle Lernmodelle mit Gesundheitsdaten aus der Apple Watch, aus Glukose-Messgeräten und Tagebucheinträgen von Patientinnen und Patienten. Das Resultat: Die daraus entstandenen Algorithmen könnten nicht-invasiv vor einer Unterzuckerung warnen. Integriert in Smartwatches bieten sie Diabetes-Betroffenen ein zusätzliches Tool, damit die chronische Krankheit sie so wenig wie möglich in ihrem Alltag belastet.

Yasmine Mohamed Portrait

«Smartwatches sind weit verbreitet und sammeln eine große Menge an Gesundheitsdaten. Anhand dieser Daten können wir maschinelle Lernmodelle trainieren, um Veränderungen zu erkennen, die auf eine Hypoglykämie hinweisen, und die Nutzer warnen.» (Yasmine Mohamed)

Yasmine Mohamed Case Design

«Die Art der Daten war eine Herausforderung, da Hypoglykämien glücklicherweise nicht häufig auftreten. Das bedeutete, dass es für jeden Datenpunkt, der eine Hypoglykämie darstellte, 100 andere gab, die nicht auftraten. Dieses Ungleichgewicht erschwert die Modellierung.» (Yasmine Mohamed)

 

Möchten Sie gerne mehr über die Arbeit von Yasmine erfahren? Das ganze Interview finden Sie hier.

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Reha nach Schlaganfall

Können Sensordaten die Heilung beschleunigen?

Ein Hirnschlag verändert das Leben von heute auf morgen. Umso wichtiger ist eine umfassende Unterstützung, um so gut wie möglich wieder in den Alltag zurückzufinden. Applied Data Science Masterabsolvent Daniele Buson ist begeistert von SmartVNS, einem am Ohr tragbaren Hirnstimulator, welcher im Alltag getragen wird und die Genesung beschleunigen kann. Daniel entwickelt eine Lösung, mit der die Unmengen an Daten aus den physischen Geräten digital verwertbar und auf einer Plattform für die Behandlung nutzbar werden. Schlaganfall-Betroffene profitieren so von modernster neurowissenschaftlicher Reha für zu Hause – individuell abgestimmt, professionell begleitet und kostenschonend. 

Daniele Buson_ Applied Data Science Masterabsolvent

Daniele, wie bist du bei deiner Masterarbeit vorgegangen?

«Um diese digitale Lösung zu entwickeln, ging ich in zwei Schritten vor: Alles beginnt mit dem Verständnis des Problems und der Erfassung der Bedürfnisse aller Beteiligten. Sobald die Bedürfnisse klar sind, wird die Lösung durch iteratives Programmieren und regelmässigen Austausch mit den Stakeholdern entwickelt. So stellte ich sicher, dass die Lösung sowohl Patient:innen als auch Therapeut:innen anspricht.»

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Chatbot für Ältere

Wie kann ein Chatbot ältere Menschen unterstützen?

Wer sich im Alter einsam und sozial isoliert fühlt, kann oder möchte nicht immer gleich therapeutische Hilfe in Anspruch nehmen und sich dem Umfeld gegenüber öffnen. Aktuelle KI-Sprachassistenten können die Emotionen von Menschen immer besser verstehen und diese in ihren Bedürfnissen unterstützen. So auch das von Dr. Guang Lu und mehreren Applied Data Studierenden entwickelte Chatbot-System. Das Neue daran: Es kombiniert regelbasierte, abrufbasierte und generative Antworten, aus denen jeweils die beste ausgewählt wird – vereint in einem Chatbot. So kann der Chatbot je nach Gesprächsbereich entweder automatisch mit vordefinierten Sätzen antworten, die zum Gesprächskontext und den Emotionen der älteren Menschen passen, oder mit Hilfe der trainierten NLP-Modelle intelligent Sätze und passende Emotionen generieren. 

Dr. Guang Lu, wie ist die Idee zu diesem Chatbot entstanden?

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Die Projektidee entstand während der COVID-19-Pandemie, als ich beobachtete, wie viele Menschen, insbesondere ältere Menschen, zu Hause isoliert waren und mit großen psychischen Problemen zu kämpfen hatten.

Inwiefern wurden die Bedürfnisse von Seniorinnen und Senioren abgeholt?

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Die Seniorenorganisationen in der Region Luzern, wie Viva Luzern, Spitex Kriens und Luzern60Plus, waren eng in das Projekt eingebunden. Es wurden mehrere Co-Creation-Workshops durchgeführt, um Vorlieben und Feedback der Nutzergruppen in das Chatbot-Design einfließen zu lassen.

Was ist der nächste Schritt für das Projekt?

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Unser Ziel ist es, den Chatbot zu einem digitalen Begleiter mit umfassenderen Funktionen zu entwickeln. Um dieses Projekt zu ermöglichen, beantragen wir Drittmittel bei der Velux-Stiftung und Innosuisse.

Das Projektteam

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Interessiert am MSc in Applied Data Science and AI? Besuchen Sie unseren Info-Event. Wir freuen uns auf Sie!

Kontaktieren Sie uns gerne bei Fragen rund ums Studium:
Tel.: +41 41 228 41 30
E-Mail: master.dai@hslu.ch 

Weiterführende Links zum Programm:
→ Generalistisches Ausbildungsprofil
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