KI erkennt Blutzuckerspiegel im Auto

Eine Studie der Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU) in Zusammenarbeit mit dem Inselspital Bern, der ETH Zürich und der Universität St. Gallen zeigt eine neue Methode auf, einen niedrigen Blutzuckerspiegel (Hypoglykämie) während des Autofahrens zu erkennen.

Anhand eines neuartigen Modells basierend auf maschinellem Lernen (ML), werden das Fahrverhalten und die Kopf- und Blickbewegungen überwacht und mit zuvor aufgezeichneten Daten abgeglichen. Diese Daten stammen von 30 Diabetiker*innen, welche während der Studie ein Fahrzeug steuerten und von im Auto anwesenden medizinischen Fachkräften gezielt in einen Zustand der Hypoglykämie gebracht wurden. Das Verhalten der Autofahrer*innen während dieser Phase wurde mit einer Phase bei normalem Blutzuckerspiegel abgeglichen. Die KI “lernte” anschließend daraus, wann Diabetiker*innen in den niedrigen Blutzuckerspiegel geraten und es gefährlich wird. 

„Diese Technologie könnte als Frühwarnsystem im Auto dienen und die Person am Steuer in die Lage versetzen, die notwendigen Vorkehrungen zu treffen, bevor Hypoglykämie-Symptome ihre Fähigkeit sicher zu fahren beeinträchtigen“, sagt Simon Schallmoser, Doktorand am Institute of AI in Management der LMU und einer der beteiligten Forscher.

Professor Stefan Feuerriegel, Leiter des Institute of AI in Management und Projektpartner, erklärt: „Diese Studie zeigt nicht nur das Potenzial von KI zur Verbesserung der individuellen Gesundheitsversorgung, sondern auch ihre Rolle bei der Sicherheit im öffentlichen Straßenverkehr.“

Wann und wie dieses System in Zukunft in Autos zum Einsatz kommt, ist noch nicht bekannt.

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