Die beiden chronischen Volkskrankheiten Bluthochdruck und Typ-II-Diabetes betreffen Millionen Menschen in Deutschland und ihre Prävalenz steigt stetig. Beide Erkrankungen lassen sich durch Lebensstiländerungen gut therapieren, doch es fehlen personalisierte, geschlechtssensible Therapieansätze, um die Wirksamkeit von Verhaltensinterventionen zu steigern. Wie bei vielen Krankheiten, gibt es auch hier geschlechterspezifische Unterschiede im verlauf und Wirkung der Therapie, die bis heute wenig untersucht wurden.
Das Projekt „gEndurance“ zielt darauf ab, gendersensible Therapieempfehlungen für Patient:innen mit Bluthochdruck und Typ-II-Diabetes zu entwickeln und somit die gesundheitliche Situation zu stabilisieren und die Lebensqualität der betroffenen Personen zu verbessern. Dazu werden mithilfe einer Smartwatch und einer Telemonitoring-Plattform neben physiologischen Daten auch individuelle und sozio-kulturelle Faktoren erfasst. Mittels maschinelles Lernen und weiteren Methoden der Künstlichen Intelligenz werden diese Daten analysiert, um geschlechterspezifische Differenzen zu identifizieren und darauf basierend individualisierte Interventionen abzuleiten. Dabei kommen evidenzbasierte Verhaltensmodelle wie das Behavior Change Wheel zum Einsatz. Ein zentraler Bestandteil des Projekts ist die Entwicklung eines Demonstrators, der in einem Pilotversuch getestet und evaluiert wird. Gamification-Elemente sollen die Motivation der Nutzer:innen erhöhen und sie langfristig bei der Verhaltensänderung unterstützen. Über den gesamten Projektverlauf hinweg werden ethische, rechtliche und soziale Implikationen (ELSA) berücksichtigt, um die Akzeptanz und Nutzungsbereitschaft zu steigern. „gEndurance“ hebt sich durch seinen multiperspektivischen Forschungsansatz und die Integration von KI-gestützten Analysen von bestehenden Lösungen ab und leistet einen signifikanten Beitrag zur geschlechtssensiblen Medizin. Langfristig soll das Projekt dazu beitragen, die medizinischen Versorgungskosten für Patient:innen mit Hypertonie und Typ-II-Diabetes durch smarte, zielgruppenspezifische Gesundheitslösungen zu reduzieren.
Das DFKI bringt ihre Kompetenzen im Bereich Maschinelles Lernen, Gendered Research, faire KI-Systeme und Interaktions- und UX Design mit ein. Ein Schwerpunkt liegt in dem Interaktions- und Interfacedesign für alle Komponenten im Vorhaben. Einen weiteren Schwerpunkt der Arbeiten bildet das Design, die Umsetzung und die Evaluierung der maschinellen Lernverfahren für eine geschlechtsspezifische Analyse der vorliegenden Daten. Dabei werden die Unterscheide der verschiedenen Ansätze erforscht, da diese neben dem Mehrwert im Projekt auch darüber hinaus wertvolle Einsicht bieten im Hinblick auf die Generalisierbarkeit und Einsetzbarkeit in anderen Domänen. Weitere Analysekomponenten, die ebenfalls in Händen des DFKI liegen, sind ergänzende statistische Analysen (z.B. für Übersichten und Signifikanztests) sowie auch die Umsetzung von intelligenten Verfahren für die automatische Analyse der Freitextangaben (wie etwa im Tagebuch), um die Informationen in die Gesamtanalyse einbinden zu können.
Partner
- Institut für Sozialforschung und Sozialwirtschaft e.V. (iso) - Koordinator
- Institut für Allgemeinmedizin, Goethe Universität Frankfurt (IFA)
- Institut für Medizininformatik, Goethe Universität Frankfurt (IMI)
- Qurasoft GmbH
