Erster klinischer Einsatz des RAI-Sensorsystems zur Früherkennung von Infektionen
- peter87581
- 30. Jan.
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Resmonics hat sein RAI-Sensorsystem zur Früherkennung von Risiken für Atemwegsinfektionen offiziell im realen Krankenhausbetrieb eingeführt. Das System wird in Zusammenarbeit mit dem Kantonsspital Baden AG (KSB) und dem Health Innovation Hub Aargau implementiert.
Das Projekt ist ein wichtiger Meilenstein bei der Umsetzung von fast einem Jahrzehnt Forschung in die klinische Anwendung. Nach einer erfolgreichen ersten Validierungsphase des MVP ist die Initiative nun in die nächste Phase übergegangen, in der der Schwerpunkt auf der Bereitstellung und Integration für klinische Teams liegt.
Im Gegensatz zu invasiven Diagnosemethoden wie Abstrichen oder Bluttests – oder indirekten Überwachungsansätzen wie der Abwasserüberwachung – bietet das RAI-System eine kontinuierliche, nicht-invasive Überwachung direkt im Pflegeumfeld. Mithilfe akustischer KI analysiert der Sensor Hustenaktivitäten und andere Klangmuster, um frühe Anzeichen für Infektionsrisiken und eine Verschlechterung des Zustands von Patienten zu erkennen, bevor es zu einer klinischen Eskalation kommt.
In der ersten Phase der Studie arbeiteten die Sensoren im passiven Analysemodus und sammelten Daten, ohne aktives Feedback zu geben. Das Projekt ist nun in die zweite Phase eingetreten, in der das System durch eine visuelle Farbanzeige aktiv auf ein erhöhtes Infektionsrisiko hinweist und damit die bestehenden Infektionspräventionsmaßnahmen um eine objektive Überwachungsebene ergänzt.
Der Sensor ist als Plug-and-Play-Lösung konzipiert, die passiv im Hintergrund arbeitet und sich ohne komplexe IT-Integration in bestehende klinische Arbeitsabläufe einbinden lässt. Die Geräte sind derzeit in ausgewählten Bereichen des KSB installiert, darunter stark frequentierte Zonen wie Wartebereiche und Krankenstationen.
Da Gesundheitssysteme weiterhin mit Infektionsdruck und Personalmangel zu kämpfen haben, gewinnen skalierbare und nicht-invasive Überwachungslösungen zunehmend an Bedeutung. Dieser Einsatz ist ein wichtiger Schritt bei der Skalierung akustischer KI-Lösungen im Gesundheitswesen.
