KI@Home - Prädiktion von "adverse events" mittels Künstlicher Intelligenz und Ambient Assisted Living-Systeme in der Häuslichkeit von pflegebedürftigen Personen

dc.contributor.authorElmer, Arno
dc.contributor.authorWilke, Marten
dc.contributor.authorHebeiß, Jana
dc.date.accessioned2025-08-04T15:50:22Z
dc.date.available2025-08-04T15:50:22Z
dc.date.issued2023-12-21
dc.description.abstractWesentliches Ziel des Vorhabens war die Entwicklung eines selbstlernenden Systems für den Bereich altersgerechtes Wohnen, das mittels KI-Algorithmen die individuelle Eintrittswahrscheinlichkeit von Ereignissen – insbesondere Gefahrensituationen - vorhersagen kann. Zu diesen Ereignissen gehören Demenz bzw. Depression, erhöhte Sturzgefahr sowie akute Beschwerden. Dazu wurden Prädiktoren mit den Mitteln des Data-Minings identifiziert, mit adaptiven Modellen individuelle Eintrittswahrscheinlichkeiten von Ereignissen vorhergesagt. Das System wurde mit Hilfe von 66 Teilnehmenden trainiert, die aus dem Einzugsgebiet der Projektpartner Pflegewerk und AOK rekrutiert werden. Durch das Projekt versprechen sich die Projektpartner die Möglichkeit, Einsparpotenziale aus der Vermeidung von Notfalleinsätzen und stationären Behandlungen zu erzielen. Darüber hinaus soll die Lebensqualität der Teilnehmenden und deren Verwandten erhöht und positive Auswirkungen auf das Dienstleistungssystem sowie auf die Arbeit der Versorger erzielt werden. Datei-Upload durch TIBger
dc.description.abstractThe main aim of the project was to develop a self-learning system for age-appropriate living that uses AI algorithms to predict the individual probability of events occurring - in particular dangerous situations. These events include dementia or depression, increased risk of falling and acute complaints. For this purpose, predictors were identified using data mining methods and individual probabilities of occurrence of events were predicted using adaptive models.eng
dc.description.versionpublishedVersion
dc.identifier.urihttps://oa.tib.eu/renate/handle/123456789/20668
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.34657/19685
dc.language.isoger
dc.publisherHannover : Technische Informationsbibliothek
dc.relation.affiliationBetter@Home Service GmbH
dc.relation.affiliationDeutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI)
dc.relation.affiliationInstitut für Sozialforschung und Sozialwirtschaft (iso)
dc.relation.affiliationPflegewerk Berlin GmbH
dc.relation.affiliationAOK Nordost (AOK)
dc.relation.affiliationNetz-Werker AG
dc.relation.affiliationCharité - Universitätsmedizin Berlin, Forschungsgruppe Geriatrie (CFGG)
dc.rights.licenseCreative Commons Attribution-NonDerivs 3.0 Germany
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/de/
dc.subject.ddc600
dc.titleKI@Home - Prädiktion von "adverse events" mittels Künstlicher Intelligenz und Ambient Assisted Living-Systeme in der Häuslichkeit von pflegebedürftigen Personenger
dc.title.alternativeJoint final report of the project KI@Home - Prediction of adverse events using artificial intelligence and ambient assisted living systems in the homes of people in need of careeng
dc.title.subtitleVerbundschlussbericht KI@Home
dc.typeReport
dc.typeText
dcterms.event.date01.12.2020-30.11.2023
dcterms.extent13 Seiten
dtf.funding.funderBMWE
dtf.funding.program01MT20006A
dtf.funding.program01MT20006B
dtf.funding.program01MT20006C
dtf.funding.program01MT20006D
dtf.funding.program01MT20006E
dtf.funding.program01MT20006F
dtf.funding.program01MT20006G
dtf.funding.verbundnummer01225198
tib.accessRightsopenAccess

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