Potential Supervisor: Daniel Fürstenau
Level: Master thesis

Background

Die Digitalisierung der Pflege eröffnet neue Möglichkeiten zur Prävention und Reduktion von Stürzen durch intelligente Assistenzsysteme. Aktuelle Forschung zeigt, dass KI-basierte Ansätze klassische Sturzrisiko-Assessments übertreffen können, gleichzeitig jedoch hohe Anforderungen an Datenqualität und Datenschutz stellen. Basierend auf den Studienergebnissen eines dreijährigen konsortialen KI-Pflegeprojekts an der Charité untersucht diese Arbeit die Entwicklung eines digitalen Sturzmonitorings und diskutiert, ob ein Klick-Dummy oder ein funktionsfähiger Prototyp als geeigneter Entwicklungsstand anzusehen ist.

References

Nanevski I, Jäger S, Schulte-Althoff M, Behnke E, Fürstenau D, Biessmann F
The Potential of AI in Nursing Care: Multicenter Evaluation in Fall Risk Assessment
J Med Internet Res 2025;27:e71034
URL: https://www.jmir.org/2025/1/e71034 
DOI: 10.2196/71034

Nanevski I, Mohebi M, Jäger S, Otte K, Schulte-Althoff M, Prasser F, Fürstenau D, Biessmann F
Evaluating the Quality of Synthetic Data in Health Care
Preprint; 2025
DOI: https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-6320382/v1