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Projekt

PYSA

Pflegedokumentation mit Hybridem Sprachassistenten

  • Laufzeit:

Eine umfassende und korrekte Dokumentation ist essenziell für eine bedarfsgerechte Pflege. Heute angewandte Systeme und Prozesse in der Pflegedokumentation sind vielerorts zeitaufwändig und fehleranfällig, denn meist können Pflegefachpersonen nicht kontinuierlich bei der Pflege dokumentieren und müssen ihre Protokolle händisch im Computer nachtragen.

Für eine verbesserte Pflegedokumentation entwickeln Forschende im Projekt PYSA einen auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierenden Sprachassistenten für das Smartphone. Der KI-Assistent generiert aus Spracheingaben strukturierte Dokumentationseinträge, die direkt in die vorhandenen Bestandssysteme der jeweiligen Pflegeeinrichtung übertragen werden. Dies ermöglicht eine kontinuierliche Dokumentation direkt während der Pflege.

Eine besonderer Herausforderung im Umgang mit KI und Sprache wird die Berücksichtigung verschiedener Dialekte und Akzente sein, da Pflegekräfte in Deutschland zunehmend aus dem Ausland gewonnen werden und heutige Spracherkennungssysteme hier oftmals keine hochqualitativen Ergebnisse liefern kann.

Die neue PYSA-KI-Lösung wird in Kooperation mit mehreren Pflegeeinrichtungen in den Praxisalltag eingeführt und im Rahmen einer Wirksamkeitsstudie getestet, evaluiert und auf Grundlage der daraus gewonnenen Erkenntnisse weiterentwickelt. Der KI-Assistent soll auch interaktiv auf Basis der vorhandenen Pflegedaten auf Fragen antworten können. Dafür wird im lernenden System das Feedback der Anwenderinnen und Anwender kontinuierlich integriert.

Das System nutzt selbstlernende, speziell für die Pflege optimierte KI-Modelle, die offline auf Smartphones ausgeführt werden. So können auch Pflegeheime ohne flächendeckendes WLAN PYSA nutzen. PYSA kann für stationäre und ambulante Pflege sowie im Krankenhaus eingesetzt werden und fördert eine bedarfsgerechte Pflege, entlastet das Pflegefachpersonal und kann damit nachhaltig die Attraktivität des Pflegeberufs erhöhen.

Das DFKI ist mit den Bereichen COS und SLT an dem Projekt beteiligt. Schwerpunkte der Arbeiten sind die Spracherkennungsadaption für Pflegeanwendungen, die Erforschung Individualisierbarer Interaktiver Dialogstrategien, sowie Expertenwissen und Erklärbarkeit.

Partner

  • voize GmbH
  • CFGG - Forschungsgruppe Geriatrie der Charité-Universitätsmedizin Berlin
  • Connext Communication GmbH
  • Kleeblatt Pflegeheime gGmbH
  • Evangelisches Johannesstift Altenhilfe gGmbH

Fördergeber

BMBF - Bundesministerium für Bildung und Forschung

16SV8850

BMBF - Bundesministerium für Bildung und Forschung

Publikationen zum Projekt

Tim Polzehl; Vera Schmitt; Nils Feldhus; Joachim Meyer; Sebastian Möller

In: Proceedings of the 18th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications - HUCAPP,. International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications (VISIGRAPP-2022), Pages 267-278, ISBN 978-989-758-634-7, SciTePress, 2023.

Zur Publikation

Carlos Franzreb; Tim Polzehl

In: DAGA 2023 - 49. Jahrestagung für Akustik. Deutsche Jahrestagung für Akustik (DAGA-2023), 49. March 6-9, Hamburg, Germany, Pages 1413-1416, ISBN 978-3-939296-21-8, DEGA e.V, 2023.

Zur Publikation

Daniel Fernau; Stefan Hillmann; Nils Feldhus; Tim Polzehl; Sebastian Möller

In: Proceedings of the 23rd Annual Meeting of the Special Interest Group on Discourse and Dialogue. Annual SIGdial Meeting on Discourse and Dialogue (SIGdial), Pages 135-145, ACL, 2022.

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