Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB

NurseEye: Datenschutzfreundliche Sturzdetektion und Alarmierung für die Pflege

NurseEye: Datenschutzfreundliche Sturzdetektion und Alarmierung für die Pflege

Motivation

Die Menschen in Deutschland werden immer älter. 2050 soll Schätzungen zufolge ein Drittel unserer Bevölkerung 65 Jahre oder älter sein. Der ohnehin schon kaum zu deckende Bedarf an Betreuungs- und Pflegekräften wächst damit stetig und rasant weiter an. Moderne Technologien sollen zukünftig das Personal in Krankenhäusern und Pflegeheimen dabei unterstützen, Flure und Verkehrswege besser im Auge zu behalten. Gleichzeitig stellen diese Orte für die Privatsphäre einen besonders sensiblen Bereich dar, weshalb besonderer Wert auf den Datenschutz gelegt werden muss. An dieser Problematik setzt der Prototyp NurseEye an. Er erkennt mithilfe automatischer Videoauswertung Stürze und Personen auf dem Boden und greift gleichzeitig nur minimalst in die Privatsphäre des Betroffenen ein. Er besteht aus einer Kamera, die mit einem Display verbunden ist und an der Gefahrenstelle hängt und einer App, die auf mobilen Endgeräten, wie beispielsweise den Smartphones der Mitarbeiter installiert werden kann.

Obwohl die kamerabasierte Notfallerkennung besondere Anstrengungen im Bereich Datenschutz erfordert, ist sie effizienter als ihre Alternativen. Sensoren im Boden oder am Körper sind kostspielig in der Installation, erfassen nicht alle Personen und ermöglichen keine Beurteilung der Unfallstelle aus der Ferne. Außerdem ist es möglich, andere Verfahren zur Notfallerkennung, wie zum Beispiel Rauchmelder oder Notfallknöpfe in einzelnen Zimmernin, in NurseEye zu integrieren.

Ablauf

Hat NurseEye einen Notfall erkannt, wird eine Benachrichtigung an die Smartphones der räumlich nahen Mitarbeiter geschickt. Sobald eine Pflegekraft die Notfallmeldung bestätigt hat, bekommt sie Zugriff auf die erfassten Videodaten, um eine erste Lageeinschätzung durchführen zu können. Bei diesem Schritt sind die Videodaten noch anonymisiert und es sind keine Personen zu erkennen. So können arbeitsaufwendige Fehlalarme komplett ausgeschlossen werden und führen auch nicht zu einem Eingriff in die Privatsphäre des Betroffenen.

Bestätigt die Pflegekraft einen Notfall, aktiviert NurseEye einen Videochat zwischen der gestürzten Person und dem alarmierten Mitarbeiter. Dieser kann beruhigend auf die gestürzte Person einwirken und versichern, dass Hilfe auf dem Weg ist. Auch hierbei wird durch den implementierten Datenschutz verhindert, dass die Mitarbeiter den Videostrom in irgendeiner Form auf dem Handy speichern können. Im Sinne der Transparenz wird auf dem Display, das für den Videochat genutzt wird, im Bereitschaftsmodus die Verarbeitung der aktuellen Videodaten angezeigt.

Moderne Technologien können zukünftig in Krankenhäusern und Pflegeheimen das Personal dabei unterstützen, Flure und Verkehrswege im Auge zu behalten, um in Notfällen sofort zu reagieren.

 

Publikationen

 

2017
Krempel, Erik; Birnstill, Pascal; Beyerer, Jürgen: 
A privacy-aware fall detection system for hospitals and nursing facilities. In: European journal for security research 2 (2017), Nr.2, S.83-95.
2015
Birnstill, Pascal; Krempel, Erik: 
2015
Bretthauer, Sebastian; Krempel, Erik; Birnstill, Pascal: