Gefährliche Unterzuckerung: KI warnt beim Autofahren Sandra Piontek, 17.02.2024 08:51 Uhr
Ein neu entwickeltes Tool soll anhand des Fahrverhaltens und der Bewegungen von Kopf und Augen niedrige Blutzuckerspiegel erkennen. Eine Hypoglykämie kann gerade bei kognitiv anspruchsvollen Tätigkeiten gefährlich werden. Autofahrer:innen könnten mittels KI in Zukunft frühzeitig gewarnt und somit die Unfallgefahr minimiert werden.
Niedrige Blutzuckerwerte stellen eine der gefährlichsten Komplikationen bei Diabetes dar. Anfänglich macht sich diese durch Schwitzen, Zittern, Schwäche und fehlendem klaren Denkvermögen bemerkbar. Betroffene die zu dem Zeitpunkt kognitiv und motorisch anspruchsvollen Aufgaben nachgehen, sind gefährdet, da die Unfallgefahr steigt. Ein Beispiel ist die akute Unfallgefahr beim Autofahren.
Eine kürzlich im Fachmagazin „NEJM AI“ publizierte Studie von Forschenden der LMU in Zusammenarbeit mit dem Inselspital Bern, der ETH Zürich und der Universität St. Gallen könnte nun Abhilfe schaffen. Denn die Ergebnisse eröffnen einen neuen Weg, eine Hypoglykämie während des Autofahrens zu erkennen. Und zwar nur anhand des Fahrverhaltens und der Bewegung von Kopf sowie Augen.
Für ihre Studie wurden Daten von 30 Diabetiker:innen analysiert, während diese ein Fahrzeug steuerten: bei normalem Blutzuckerspiegel und bei Hypoglykämie. Unter medizinischer Kontrolle wurden die Proband:innen im Auto gezielt in einen Zustand niedrigen Blutzuckers versetzt. Dabei beobachtete man Fahrsignale wie zum Beispiel die Geschwindigkeit des Fahrzeugs sowie Kopf- und Blickbewegungsdaten inklusive der Geschwindigkeit der Augenbewegungen.
Forscher:innen konnten anhand der gesammelten Daten anschließend ein neuartiges Modell entwickeln, welches basierend auf maschinellem Lernen, hypoglykämische Phasen automatisch sicher erkennen kann. Das Faszinierende: Es reichten routinemäßig erfasste Daten zum Fahrverhalten sowie Kopf- und Blickbewegungen. „Diese Technologie könnte als Frühwarnsystem im Auto dienen und die Person am Steuer in die Lage versetzen, die notwendigen Vorkehrungen zu treffen, bevor Hypoglykämie-Symptome ihre Fähigkeit sicher zu fahren beeinträchtigen“, so der beteiligte Forscher Simon Schallmoser, Doktorand am Institute of AI in Management der LMU.
Das neu entwickelte ML-Modell schnitt auch dann gut ab, wenn nur Kopf- und Blickbewegungsdaten verwendet wurden, was für zukünftige selbstfahrende Autos von entscheidender Bedeutung ist. „Diese Studie zeigt nicht nur das Potenzial von KI zur Verbesserung der individuellen Gesundheitsversorgung, sondern auch ihre Rolle bei der Sicherheit im öffentlichen Straßenverkehr“, so Professor Stefan Feuerriegel, Leiter des Institute of AI in Management und Projektpartner.