KongressberichtWas taugen Pflegeroboter wirklich?

Wir müssen uns mit der Digitalisierung in der Medizin befassen, da waren sich die Experten bei den 18. Münchner Aids und Covid Tagen einig. Bis Pflegeroboter wirklich zur Entlastung der Pflegenden eingesetzt werden können, wird es noch einige Zeit dauern.

Im Rahmen einer Studie wird ein Roboter in einer Pflegeeinrichtung erprobt.

Beim Blick in die Publikumsmedien könnte man den Eindruck gewinnen, Pflegeroboter wie “Paro” und “Pepper” stehen in jeder Klinik und jedem Altenheim und übernehmen dort wichtige Aufgaben.

Doch tun sie das wirklich? Wie ist der tatsächliche Stand der Entwicklung? Mit diesen Fragen befasste sich der Vortrag von Professor Martin Müller, Technische Hochschule Rosenheim.

“Im Kontext der Pflege und Gesundheitsversorgung lassen sich drei Kategorien von Robotern unterscheiden”, erklärte Müller. Das sind einmal sozial-interaktive Roboter, die als Begleiter oder Gefährten dienen.

Ein Beispiel dafür ist die kleine, weiße Kuschel-Roboter-Robbe “Paro”, die in japanischen Altenheimen sehr häufig verwendet wird. Die Roboter-Robbe kann mit den Wimpern klimpern und schnurren, wenn man sie streichelt. Dadurch soll Paro dazu beitragen, Angstzustände bei Demenz-Patienten zu lindern.

Des Weiteren gibt es Rehabilitationsroboter, die helfen, spezielle Bewegungen – z.B. des Knies – zu trainieren. Sie werden als Mobilitätshilfen sowohl ambulant als auch stationär eingesetzt.

Deutlich komplexer und in der Herstellung schwieriger als die Rehabilitationsroboter sind die Telepräsenz- und Assistenzroboter, die als Anwesenheitsersatz, Interaktions-medium und zur Unterstützung pflegerischer Handlungen dienen sollen.

Status quo – ernüchternde Daten

In einer Studie aus dem Jahr 2015 wurden 107 Roboter untersucht, die ältere Menschen unterstützen sollten [1]. Aus ihren Ergebnissen schlussfolgerten die Autoren, dass es noch längere Zeit dauern wird, bis Roboter in der Lage sein werden, den Älteren in ihrem Alltag zu assistieren und so ihre Unabhängigkeit zu erhalten.

Auch drei Jahre später fiel das Fazit eines Scoping-Reviews mit 19 Studien ernüchternd aus [2]: “Von 13 robotischen Systemen waren drei kommerziell verfügbar. Ein Bezug zur Lebenswelt der Nutzenden sowie ein Nachweis von Wirksamkeit fehlen. Die Geräte sind bislang weit davon entfernt, in die breite praktische Anwendung überführt zu werden.”

Eine ähnlich negative Bilanz zogen die Autoren eines systematischen Reviews und Metaanalyse. Sie verglichen sechs verschiedene sozial-interaktive Roboter mit echten Tieren, Spielzeug oder der Standardversorgung anhand von neun kontrollierten Studien [3].

Auch hier zeigte sich bei den Endpunkten Depression, Angst, Agitation, Apathie und Gedächtnisleistung keine Überlegenheit der Roboter. Zudem war die Qualität der Studien nur niedrig bis moderat.

Praktikabilität ungenügend

Ein vom BMBF gefördertes Projekt hat das Ziel, einen humanoiden zweiarmigen Assistenzroboter (KoBo) für die intuitive haptische Interaktion mit dem Menschen zu entwickeln. KoBo wurde in einem Pilotprojekt für ältere und eingeschränkte Menschen im 3. und 4. Lebensabschnitt getestet.

Wie Müller berichtete, besteht eine grundsätzliche Akzeptanz von Senioren, Bewohnern eines Pflegeheims oder Pflegepersonen mit einem humanoiden Roboter zu kommunizieren.

“Dabei müssen beide Seiten lernen, mit dem jeweils anderen umzugehen. So erkennt etwa der Roboter nicht unbedingt, ob der Mensch gerade zu Interaktionen bereit ist oder nicht”, so Müller.

Die wichtigste Erkenntnis sei jedoch, dass der technische Stand hinsichtlich Praktikabilität in der Nutzung derzeit noch nicht ausreichend ist. Die nächsten Schritte bestehen daher laut Müller in der Weiterentwicklung der Technologie in eine “pflegerelevante” Richtung.

Zudem sollten Evaluations- und Implementierungskonzepte entwickelt werden und erst in einem übernächsten Schritt seien Wirksamkeitsstudien durchzuführen.

“Don‘t believe the hype”

“Es gibt eine bedenkliche Diskrepanz zwischen dem tatsächlichen Entwicklungsstand und der öffentlichen Wahrnehmung”, erklärte Müller. Daraus entstehe ein deutlicher Innovationsdruck. Zudem bemängelte der Experte für Pflegemanagement einen “unreflektierten Optimismus in Politik, Gesellschaft und Wissenschaft” – dabei sei ein Scheitern durchaus möglich.

Er forderte eine hochwertige, pflegewissenschaftlich geleitete Forschung mit adäquaten Designs, die tatsächlich vorhandene Probleme behandelt. Müllers Prognose lautet: “Innerhalb der nächsten 15 Jahre werden wir keinen funktionierenden Roboter haben, der physisch, verbal und interaktiv agieren oder reagieren kann.”

Hilfreiche Apps und Leitfäden

Die Infektiologie ist laut Prof. Janne Vehreschild, Köln, ein ideales Feld für die Digitalisierung und Personalisierung. Denn neben klaren klinischen Krankheitszeichen, stehen z.B. etablierte Biomarker sowie Leitlinien auf hoher Evidenzstufe und definierte Pathologien in der Bildgebung zur Verfügung.

Zudem sind bakteriologische oder virologische Befunde oft bereits in strukturierter, elektronischer Form verfügbar [4]. So gibt es mittlerweile zahlreiche nützliche Apps, wie etwa der Antiinfektiva-Leitfaden des Universitätsklinikums Leipzig (App “Antibiotika – Antiinfektiva”).

Dieser enthält diagnostische Hinweise und Empfehlungen sowohl für die Therapie als auch die Prophylaxe mit Antibiotika bzw. Antiinfektiva. Die Deutsche Gesellschaft für Infektiologie (DGI) hat darüber hinaus einen freien, webbasierten Leitfaden verfasst, der Handlungsempfehlungen zu den 25 häufigsten, im Krankenhaus behandelten Infektionen, gibt (https://infektiopedia.de).

Digitalisierung ist in vollem Gange

Künstliche Intelligenz (KI) wird bereits zur Diagnosestellung eingesetzt. So ist die App “Ada – Deine Gesundheitshelferin” für Patienten konzipiert, die nach der Eingabe von Symptomen Diagnose- und Therapievorschläge erhalten.

Wie Vehreschild berichtete, wird von dieser App derzeit auch eine Variante für medizinisches Fachpersonal erstellt (diagnostic decision support system, DDSS). In einer prospektiven Beobachtungsstudie lieferte DDSS eine gute Entscheidungshilfe bei Patienten, die aufgrund einer Dyspnoe in die Notaufnahme kamen [5].

Allerdings zeigte der DDSS-Prototyp einige Limitationen, etwa bei der diagnostischen Genauigkeit. Diese Einschränkungen sollen nun als Basis für die Weiterentwicklung der App genutzt werden. Ein Problem beim Training einer KI ist Vehreschild zufolge, dass Ärzte in den allermeisten Fällen viele unterschiedliche Aspekte berücksichtigen. Das einer KI zu “erklären” sei schwierig.

Insgesamt appellierte der Mediziner dafür, sich aktiv mit der Digitalisierung zu beschäftigen. “Die Digitalisierung ist in vollem Gange, große Firmen wie Apple oder Google haben weitreichende Applikationen in der Pipeline oder schon im Einsatz”, erklärte Verheschild.

Zusätzlich sei es wichtig, dass medizinische Interessen vertreten würden – “mit dem Ziel, auf eine menschliche, qualitätsorientierte und transparente Medizin hinzuwirken”, so Verheschild.

Cybersicherheit und Datenschutz

“Hackerangriffe auf Kliniken sind ein Riesenproblem, da diese nicht von Anfang an auf Cybersicherheit hin konzipiert wurden”, konstatierte Philipp Kellmeyer, Freiburg. So fand etwa im Jahr 2020 ein Ransomware-Angriff (Erpressersoftware) auf die Uniklinik Düsseldorf statt und 2021 ein Cyberangriff auf das Klinikum Wolfenbüttel.

Laut dem Bundesamt für IT-Sicherheit hätte der Angriff auf die Düsseldorfer Uniklinik bereits mit einem Grundschutz verhindert werden können.

Doch die Cybersicherheit und der Datenschutz sind in Deutschland auf keinem besonders guten Stand, bemängelte der Neurologe. Außerdem würden zunehmend medizinische Daten von nicht-medizinischen Organisationen bzw. großen Firmen wie Google, Apple oder Amazon verarbeitet.

Im Falle von Google erfuhr dies die Öffentlichkeit durch einen Whistleblower, der bekannt machte, dass ein amerikanischer Gesundheitsdienstleister (Ascension) nicht-anonymisierte medizinische Daten von bis zu 50 Millionen US-Amerikanern weitergegeben hatte [6].

Die Daten zu anonymisieren scheint auch keine einfache Lösung zu sein, denn wie Kellmeyer darlegte, reichen schon geringfügige Zusatzinformationen aus, um die Daten zu dekodieren und so die Identität des Patienten zu entschlüsseln.

Dass Gesundheitsdaten derzeit in riesigen Mengen und in unterschiedlichen Bereichen erzeugt und gesammelt werden, stellt für die Behörden eine große Herausforderung dar.

Nicht nur in Arztpraxen und Kliniken fallen Diagnose- und Therapiedaten an, auch Verbraucher erzeugen Gesundheitsdaten mittels Apps und Wearables. Das vom BMBF geförderte Verbundprojekt DaDuHealth befasst sich mit dem Datenzugang und der Datennutzung in der medizinischen Versorgung und im Bereich Consumer-Health.

Es fragt unter anderem nach den rechtlichen Rahmenbedingungen für die Datennutzung und soll letztlich Handlungsempfehlungen für einen verantwortungsvollen Umgang mit gesundheitsrelevanten Daten geben.

Literatur

  1. Bedaf S et al. Assistive Technology 2015; 27:2, 88-100
  2. Buhtz C et al. ZEFQ 2018; 137: 1-8
  3. Pu L et al. Gerontologist 2019; 9;59(1): e37-e51
  4. Vehreschild JJ et al. DMW 2019; 144:442-446
  5. Timiliotis J et al. JMIR Form Res 2022; 6(3):e29943
  6. The Guardian vom 13. November 2019
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