Potenziale der KI in der Pflege: Sturzprävention durch smarte Analyse

In der Altenpflege bietet eine Computer Vision-KI (CV) ein immenses Potenzial, die Patientenversorgung zu transformieren und die Abläufe im Gesundheitswesen zu optimieren. Es geht darum, Stürze zu verhindern, den Dokumentationsaufwand zu reduzieren und Behandlungskosten messbar zu senken.

Um die umfängliche Vorteile dieser transformativen Technologie zu nutzen, ist es entscheidend, ihre Wirksamkeit und ihren Einfluss KPI-basiert zu messen.

Wie sieht also eine Erfolgsmessung im KI-Zeitalter für die Pflege aus?

Modellqualität: Ein Fundament für zuverlässige Erkenntnisse

Die Qualität des KI-Modells ist das Herzstück jeder erfolgreichen CV-AI-Anwendung. Die KI-Modelle von LINDERA werden gegen Goldstandardsysteme wie GAITRite und Vicon strengen Validierungstests unterzogen, um ihre Genauigkeit und Zuverlässigkeit bei der Beurteilung von Gangmustern und der Identifizierung potenzieller Sturzrisiken sicherzustellen.

KPIs für die Modellqualität:

• Genauigkeit: Der Prozentsatz der AI-generierten Ganganalysen, die mit den Beurteilungen aus Goldstandardsystemen übereinstimmen.
  
  
• Präzision: Die Fähigkeit des AI-Modells, Gangmuster korrekt zu identifizieren, die auf ein Sturzrisiko hinweisen.
  
  
• Sensitivität: Die Fähigkeit des AI-Modells, alle Gangmuster zu erkennen, die ein Sturzrisiko darstellen.

Systemqualität: Nahtlose Integration für verbesserte Effizienz

Ein gut gestaltetes und integriertes CV-AI-System ist für einen reibungslosen Datenaustausch und die Patientenverwaltung unerlässlich.

Das System von LINDERA lässt sich nahtlos in bestehende elektronische Patientenakten (EHRs) integrieren, sodass Pflegekräfte mühelos auf Ganganalysedaten zugreifen und diese neben anderen Patienteninformationen nutzen können.

KPIs für die Systemqualität:

• Benutzerfreundlichkeit: Die Benutzerfreundlichkeit und Navigation des CV-AI-Systems für Fachkräfte und Senioren.
  
  
• Integration: Die nahtlose Integration des CV-AI-Systems mit EHRs und anderen Gesundheitstechnologien.
  
  
• Datengenauigkeit: Die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der von dem System gesammelten und gespeicherten Ganganalysedaten.

Wirtschaftliche Kriterien: Kostensenkungen, Entlastung und messbare Pflegequalität

Das ultimative Ziel der KI-Implementierung in der Alten- und Gesundheitspflege besteht darin, die Patientenergebnisse zu verbessern, Kosten zu senken und das Gesamterlebnis der Gesundheitsversorgung zu verbessern.

Die CV-AI-Lösungen von LINDERA zielen darauf ab, dies durch eine Kombination von Sturzrisiko-Reduzierung, vereinfachte intelligente Ganganalyse für die Pflege und Gesundheitswesen und reduzierter Arbeitsbelastung von Pflegekräften zu erreichen.

KPIs für die wirtschaftlichen Auswirkungen:

• Sturzreduzierung: Der Prozentsatz der durch AI-gestützte Ganganalyse und Risikobewertung verhinderten oder reduzierten Stürze.
  
  
• Verkürzung der Beurteilungszeit: Die durchschnittliche Zeitersparnis pro Ganganalyse durch automatisierte Datenerfassung und -analyse.
  
  
• Nutzung der Zeit von Fachkräften: Der Anteil der Zeit, die Fachkräfte dank AI-gestützter Effizienzsteigerungen höheren Aufgaben widmen können.
  
  
• Kosteneinsparungen: Die Gesamteinsparungen, die durch reduzierte Stürze, verringerte Zeit für Fachkräfte und verbesserte Patientenergebnisse erzielt werden.

Entlastung von Fachkräften: Erweitern von Fähigkeiten und Vereinfachen von Routinen

Ein wichtiger Aspekt des LINDERA Ansatzes besteht darin, Pflegekräften die Arbeit zu erleichtern und effizienter zu gestalten.

Unsere intelligente und KI-gestützte Anwendungen und Lösungen sollen benutzerfreundlich sein und müssen sich nahtlos in ihre bestehenden Arbeitsabläufe integrieren, wodurch der Bedarf an spezialisierter Expertise minimiert und ihre Zeit für kritische Entscheidungsfindung freigesetzt wird.

KPIs zur Unterstützung von Fachkräften:

• Benutzerzufriedenheit: Das Maß der Zufriedenheit hinsichtlich der Benutzerfreundlichkeit, Wirksamkeit und des Gesamteindrucks des AI-Systems.
  
  
• Reduzierte Arbeitsbelastung: Die Verringerung der Zeit, die Fachkräfte für eine manuelle Datenerfassung und Analyse aufwenden.
  
  
• Verbesserte Patientenversorgung: Die verbesserte Qualität der Patientenversorgung, die von Pflegekräften durch AI-gestützte Entscheidungsfindung und Arbeitsoptimierung bereitgestellt wird.

Indem wir bei LINDERA diese KPIs kontinuierlich überprüfen, stellt wir sicher, dass unsere CV-AI-Lösungen nicht nur die Bedürfnisse der Patienten erfüllen, sondern auch Fachkräfte dabei unterstützen, außergewöhnliche Pflege zu leisten und die Komplexität von Versicherungsanforderungen zu bewältigen.