Universit\u00e4t Oldenburg<\/a> haben deshalb einen digitalen Assistenten entwickelt, der Gefahren aufgrund solcher Notf\u00e4lle vorbeugen und auch Menschen mit Vorerkrankungen die Nutzung ihrer Autos erleichtern kann. Er beobachtet den Gesundheitsstatus des Fahrers, erkennt Ver\u00e4nderungen von Kurzatmigkeit bis Herzinfarkt und leitet im Notfall automatisiert Rettungsma\u00dfnahmen ein.<\/p>\n\n\n\nModulares System<\/h3>\n\n\n\n “Existierende Assistenzsysteme wie M\u00fcdigkeits- oder Emergency-Assist-Programme wissen praktisch nichts \u00fcber den Gesundheitszustand des Fahrers”, sagt Mark Busse, Abteilungsleiter Connected Systems Integration bei IAV. “Sie greifen damit in Gesundheitsnotf\u00e4llen nicht oder zu sp\u00e4t ein. Mit dem von uns entwickelten Gesundheitsassistenten stellen wir sowohl die Vitaldaten des Fahrers wie auch Abweichungen vom individuellen Fahrverhalten ins Zentrum der Entscheidung, ob und in welchem Ma\u00df das Fahrzeug einschreitet.”<\/p>\n\n\n\n
Unter dem Namen “The Car That Cares” haben IAV und die Universit\u00e4t Oldenburg diesen digitalen Gesundheitsassistenten bereits in einem handels\u00fcblichen Pkw erfolgreich getestet. Dabei unterst\u00fctzten die Forscher der Universit\u00e4t Oldenburg ihre IAV-Kollegen bei der Sensorik, der Erkennung von medizinischen Notf\u00e4llen und der Bewertung von Medizinprodukten.<\/p>\n\n\n\n<\/video><\/figure>\n\n\n\nDas Sicherheitssystem ist modular aufgebaut und besteht bisher aus einem zertifizierten Brustgurt, der Puls und Atemfrequenz erfasst und einer KI-gest\u00fctzten IAV-Software. Dazu kommt eine intelligente und gesicherte IAV-Cloud-Infrastruktur. In dieser Cloud analysiert eine von IAV entwickelte KI die Gesundheits- und Fahrzeugdaten, aus denen sie ein digitales Fahrerprofil erstellt und relevante Schwellwerte an das Fahrzeug \u00fcbermittelt.<\/p>\n\n\n\n
System ruft selbst\u00e4ndig Hilfe<\/h3>\n\n\n\n Falls die Software Abweichungen der Daten des Fahrers vom Normalzustand erkennt, die zu einem Sicherheitsrisiko werden k\u00f6nnten, werden die Assistenz- und Automatisierungsfunktionen des Fahrzeugs aktiviert. Die Machine Learning Algorithmen seien so trainiert, dass sie on- und offline Anomalien im Gesundheitszustand des Fahrers erkennen, sagen die Forscher. Dazu w\u00fcrden leichte bis schwere Einschr\u00e4nkungen und Notf\u00e4lle wie beispielsweise Atemnot, Herzinfarkt oder Bewusstseinsverlust geh\u00f6ren.<\/p>\n\n\n\n
“Das System reagiert konsequent, aber zugleich angemessen auf die Situation. In leichter Atemnot etwa warnt das System den Fahrer \u00fcber das Infotainment-System und aktiviert bei Bedarf den Spurassistenten und verringert die Geschwindigkeit” so Jens Schulze \u2014 Abteilungsleiter Data Analytics & Fleet Validation bei IAV. “Bei Notf\u00e4llen wie einem Herzinfarkt oder gar einem Bewusstseinsverlust kommt das Fahrzeug sicher am Stra\u00dfenrand zum Halt und setzt einen eCall ab.” Allerdings habe der Fahrer jederzeit die M\u00f6glichkeit, selbst wieder einzugreifen und die eingeleiteten Ma\u00dfnahmen zu stoppen.<\/p>\n\n\n\n
F\u00fcr Neufahrzeuge und zum Nachr\u00fcsten<\/h3>\n\n\n\n Das System aus Brustgurt, Software und Cloud-Anbindung kann sowohl in Neufahrzeuge integriert werden, als auch in die bestehende Softwarearchitektur moderner Serienfahrzeuge eingebunden werden. Das gelte auch f\u00fcr Nutzfahrzeuge, sagen die Entwickler. “The Car That Cares k\u00f6nnte die Vitaldaten von Lastwagen- und Busfahrern beobachten, bei kritischen Ver\u00e4nderungen warnen \u2013 und im Notfall die tonnenschweren Fahrzeuge sicher zum Halten bringen.”<\/p>\n\n\n\n
Im Laufe der Zeit sollen weitere Messsysteme und Sensoren, zum Beispiel zur Bestimmung der Sauerstoffs\u00e4ttigung und der Zuckerwerte, integriert werden. Die abgesicherte Dateninfrastruktur lie\u00dfe sich dabei flexibel gestalten und so auf die Datenschutzbestimmungen des jeweiligen Landes anpassen.<\/p>\n\n\n\n
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