HEADWIND – Ein Hypoglykämie-Warnsystem zur Vermeidung von Unfällen im Strassenverkehr

Hypoglykämien als Unfallrisiko im Strassenverkehr

Unterzuckerungen (Hypoglykämien) können eine schwerwiegende akute Komplikation einer Zuckerkrankheit (Diabetes mellitus) darstellen. Hypoglykämien äussern sich durch eine Verminderung der Konzentration, einer Verlangsamung von Auffassung und Denkprozessen sowie Einschränkungen zahlreicher psychomotorischer Funktionen. Dies ist insbesondere im Strassenverkehr kritisch, wo teilweise komplexe Entscheidungen rasch getroffen werden müssen. Ein Forscherteam bestehend aus Ärzten, Ingenieuren und Sozialwissenschaftlern unter der Leitung der Universitätsklinik für Diabetologie, Endokrinologie, Ernährungsmedizin & Metabolismus (UDEM) der Universität Bern beschreitet einen neuen Weg in der Vermeidung von Hypoglykämieassoziierten Verkehrsunfällen, indem die im-mensen Möglichkeiten der sich rasant entwickelnden Automobilindustrie mit innovativen Ansätzen aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz kombiniert werden.

Erste Pilottests mit dem Fahrsimulator

Unfälle vermeiden dank der laufenden Analyse von Fahrzeugdaten

Das Forscherteam unter der Leitung von Prof. Dr. Christoph Stettler beabsichtigt, Hypoglykämien durch Analyse der vom Fahrzeug während der Autofahrt in Echtzeit gewonnenen Daten zu detektieren. Bereits heute werden während der Autofahrt hunderte von Fahrparametern erfasst. Diese Daten sollen nun genutzt und mittels sogenanntem «maschinellem Lernen» laufend analysiert werden, um Veränderungen des Fahrverhaltens zu erkennen, welche auf eine Hypoglykämie hindeuten. Die Forscher werden in einem ersten Schritt Untersuchungen am Fahrsimulator durchführen, wobei Patienten unter ärztlicher Überwachung in eine Hypoglykämie versetzt werden. In einem nächsten Schritt werden diese Untersuchungen auf abgesperrten Teststrecken in echte Autos auf die Strasse verlagert. Eine grosse Herausforderung dieses Projekts besteht nebst der Datenextraktion und Echtzeitverarbeitung unter Anwendung komplexer mathematischer Algorithmen («machine-learning») insbesondere in der kontrollierten Herbeiführung einer Hypoglykämie im fahrenden Auto, einem Unterfangen, welches von logistischer und medizinischer Seite her sehr aufwändig ist und das eine «Weltpremiere» darstellt. Das Projekt wird vom Schweizer Nationalfonds unterstützt (sinergia-Projekt).

Projektteam: Prof. Dr. Christoph Stettler, Inselspital und Universität Bern (Projektleitung); Prof. Dr. Elgar Fleisch, ETHZ und Universität St. Gallen; Prof. Dr. Markus Laimer, Inselspital und Universität Bern; Prof. Dr. Tobias Kowatsch, ETHZ und Universität St. Gallen; Prof. Dr. Felix Wortmann, ETHZ und Universität St. Gallen; Prof. Dr. Stefan Feuerriegel, ETHZ; Dr. Thomas Züger, Inselspital Bern (Projektkoordinator); Dr Vera Lehmann, Inselspital und Universität Bern; Mathias Kraus, ETHZ; Caterina Bérubé, ETHZ

Projektfinanzierung: Schweizerischer Nationalfonds für Forschung SNF (Sinergia-Programm), UDEM Forschungsfonds (Projektbeitrag), DCB (Infrastrukturbeitrag)