Obwohl das Interesse und Engagement für die eigene Gesundheit in der Bevölkerung insgesamt steigt, ist es für die Einzelnen oft schwer, entsprechende Maßnahmen im Alltag umzusetzen. Bestehende Angebote werden derzeit oft nur von Personen genutzt, die ohnehin ein gutes Gesundheitsverhalten zeigen. Ziel des Projektes ist es, ein KI-basiertes, lernendes Assistenzsystems zu entwickeln, das gesundes Alltagsverhalten unterstützt. Hierzu werden Daten aus Wearables und Smartphones ausgewertet, um den Nutzenden - basierend auf Situationsanalysen, Verhaltensmodellen und digitalem Zwilling (virtuelles Abbild eines Menschen) - Vorschläge für gesundheitsförderliches Verhalten zu unterbreiten. Durch sensorgestützte Beobachtung und Modellierung von Situationen und Verhaltensmustern soll ein Erfahrungsschatz zwischen Nutzenden und KI geschaffen werden, der als gemeinsame Kommunikationsebene. Durch neuartige, KI-basierte Strategiemodellierung sollen aus vielen Nutzerdaten individuelle Entscheidungshilfen und Empfehlungen für Anwendungsszenarien wie gesunde Ernährung, Bewegung im Alltag sowie Unterstützung im Alter gegeben werden. Mit dem neuen Assistenzsystem wird es möglich, personalisierte, adaptive Verhaltensempfehlungen zu geben, die einen Bezug zu relevanten Erlebnissen der Menschen haben und leicht umsetzbar sind.
Partner
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg – Lehrstuhl für Digital Health & Lehrstuhl Digitale Gesellschaft Universität Duisburg-Essen - Institut für Informatik und Wirtschaftsinformatik - paluno - The Ruhr Institute for Software Technology Bodymed AG Interactive Wear AG
Prof. Dr. Paul Lukowicz
