Hybride Symptomerfassung bei Post-COVID-Syndrom
Die Vielfältigkeit der Symptome des Post-COVID-Syndroms wie Depressionen, Fatigue (Erschöpfungssyndrom), kognitive Beeinträchtigungen und Kreislaufbeschwerden erschweren dessen Diagnose. Neue Ansätze der Diagnostik sind daher notwendig, um Post-COVID-Erkrankungen besser zu differenzieren.
Zur ganzheitlichen und interdisziplinären Symptomerfassung erweitert das im Projekt TeleDiag@Smart forschende Team das interaktive und auf Künstlicher Intelligenz (KI) beruhende System ADELE. Ziel ist, dass Patientinnen und Patienten eigenständig und kontinuierlich eine Vielzahl von Zustandsbeschreibungen und Symptomen über das System erfassen – per Spracheingabe sowie durch passives Monitoring der Vitalparameter. Das System leitet die Daten dann nahtlos an das Gesundheitspersonal zur Analyse weiter. Diese Art der Symptomerfassung ermöglicht präzise Diagnosen. So lassen sich frühzeitig adäquate Therapien einleiten und die Lebensqualität der Patientinnen und Patienten verbessern. Das Forschungsteam setzt partizipative und qualitative Methoden im klinischen und häuslichen Kontext ein, um sicherzustellen, dass die entwickelten Lösungen den Bedürfnissen des Gesundheitspersonals und der Patientinnen und Patienten entsprechen.
Die neuartige Datenbasis und deren übersichtliche Darstellung ermöglichen dem medizinischen Fachpersonal eine präzise diagnostische Einordnung der Patientinnen und Patienten als Grundlage für gezielte Behandlungsansätze.