Körperliche Belastungen, die über einen längeren Zeitraum durch körperliche Arbeit entstehen, können zur Entwicklung von Muskel-Skelett-Erkrankungen führen. Insbesondere im Gesundheitswesen und hier explizit in der Pflege ist das Risiko für Muskel-Skelett-Erkrankungen im Vergleich zu anderen Berufsgruppen besonders hoch. In dieser Dissertation wurde ein Konzept zur körperlichen Entlastung des Pflegepersonals durch kooperative Roboterassistenz entworfen. Dieses Konzept wurde entwickelt, um auf Basis einer sensorischen Belastungseinschätzung eine kraftbasierte Unterstützung in verschiedenen Phasen ausgewählter Pflegetätigkeiten direkt am Pflegebett anzubieten. In mehreren Laborstudien konnte unter Einbezug der Pflegepraxis gezeigt werden, dass das Assistenzsystem zu einer signifikanten Verringerung der körperlichen Belastung führt. Die Ergebnisse dieser Arbeit unterstreichen das Potenzial robotischer Assistenzsysteme zur Entlastung von Pflegefachpersonen im klinischen Alltag.
Physical strain caused by physical work over a long period of time can lead to the development of musculoskeletal disorders. The risk of musculoskeletal disorders is particularly high in the healthcare sector and specifically in nursing compared to other occupational groups. In this dissertation, a concept for the physical relief of nursing staff through cooperative robot assistance was developed. This concept was developed to offer force-based support in various phases of selected care activities directly at the care bed on the basis of a sensory load assessment. In several laboratory studies involving nursing practice, it was shown that the assistance system leads to a significant reduction in physical strain. The results of this work underline the potential of robotic assistance systems to relieve nursing staff in everyday clinical practice.
von Christian Buj ; Meret Preuß ; Maximilian Mörsdorf ; Anke Schmidt ; Denise Guckel ; Daniel Dumitrescu ; Franziska Klein ; Lisa Straetmans-Oehme ; Marco Eichelberg ; Andreas Hein
Mantas, John Digital Health and Informatics Innovations for Sustainable Health Care Systems 1st ed. Amsterdam : IOS Press, Incorporated, 2024 (2024), Seite 741-745 1 online resource (2088 pages)
GMS Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie [Köln] : Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS), 2005 20(2024), Seite 1-12 Online-Ressource
Das Innovationstempo im Medizinsektor unterstützt unser Bestreben, ein langes, gesundes und selbstbestimmtes Leben zu führen. Das Frailty-Syndrom steht dem jedoch entgegen. Häufig leiden Betroffene an Mangelernährung. Daten über Verzehrverhalten, körperlichen Aktivität, Körperzusammensetzung und über die Fäzes der Betroffenen werden, trotz der erwähnten Innovationsgeschwindigkeit, meist retrospektiv im persönlichen Gespräch auf Papier erfasst. Derartige Erhebungen unterliegen jedoch Limitationen, z.B. durch kognitive Einschränkungen der Betroffenen. Daher wurden ein digitales Ernährungstagebuch entwickelt. Durch eine Anpassung der Software an die Bedürfnisse der Betroffenen versetzt es diese in die Lage, ihr Verzehrverhalten selbstständig zu protokollieren. Weiterhin wurde ein KI-basierter Eingabemodus entwickelt, um die Erfassung weiter zu vereinfachen. Zur Erfassung der Fäzes wurde eine Methode entwickelt, welche diese mithilfe von Kameras automatisiert erfasst.
The pace of innovation in the medical sector supports our efforts to lead a long, healthy and self-determined life. However, frailty syndrome stands in the way of this. Those affected often suffer from malnutrition. Despite the speed of innovation mentioned above, data on eating habits, physical activity, body composition and the faeces of those affected is usually collected retrospectively in personal interviews on paper. However, such surveys are subject to limitations, e.g. due to the cognitive limitations of those affected. A digital nutrition diary was therefore developed. By adapting the software to the needs of those affected, it enables them to record their eating habits independently. An AI-based input mode was also developed to further simplify the recording process. Furthermore, a method was developed to automatically record faeces using cameras.
