KI in der Pflegepraxis: Wenn die Infrastruktur zur Stolperfalle wird – Erkenntnisse aus dem ETAP-Projekt

von Jenny Wielga (Wissenschaftliche Mitarbeiterin Institut Arbeit und Technik)

Die Pflegebranche steht vor großen Herausforderungen: Hohe Belastungen der Beschäftigten aufgrund zunehmenden Fachkräftemangels und steigenden Versorgungsbedarfs erfordern innovative Lösungen. Künstliche Intelligenz (KI) bietet hier ein großes Potenzial, pflegerische Arbeit zu entlasten und zu unterstützen. Doch begegnet man bei der Entwicklung und Einbindung von KI-Technologien noch großen Herausforderungen. Das Projekt „Evaluation teilautomatisierter Pflegeprozesse in der Langzeitpflege am Beispiel von KI-basiertem Bewegungsmonitoring“ (ETAP)^[1] veranschaulicht, welche Herausforderungen in Bezug auf die Entwicklung und Implementierung von KI-Technologien in der stationären Langzeitpflege bestehen.

Die Ziele des ETAP-Projekts

Ziel des ETAP-Projekts ist, einen Sturzsensor um KI-Dienste für eine bessere Sturzdetektion und Bewegungsmonitoring zu erweitern. Zudem sollte Entlastung in Form einer Teilautomatisierung der Pflegeplanung durch Erfassung der funktionalen Mobilität sowie durch eine Automatisierung von Dokumentationsaufgaben (z. B. Erstellung von Sturz- und Lagerungsprotokollen) erfolgen. Die Einbindung der KI-Dienste sollte dann auf das Belastungserleben der Pflegepersonen untersucht werden, um der Forschungsfrage nachzugehen, ob KI in der Pflege zu einer Be- oder Entlastung des Pflegepersonals führt. Dazu waren drei schriftliche Befragungen des Pflegepersonals geplant: vor Einführung des Systems, um die generelle Belastung durch Stürze zu erheben, kurz nach Einführung des Systems (Gewöhnungsphase) und nachdem das System einige Zeit im Regelbetrieb lief.

Auf einen Blick: 4 Erfolgsfaktoren für KI-Projekte

Das ETAP-Projekt zeigt deutlich, dass Software und Sensoren nur so gut sind wie die Umgebung, in der sie eingesetzt werden. Das sollten Entscheidungsträger vor der Einführung beachten:

1. Infrastruktur ist das Fundament
   Ohne stabiles, flächendeckendes WLAN scheitern modernste KI-Anwendungen. Bevor in teure Sensorik investiert wird, muss die Basis-IT (Access Points, Bandbreite) zwingend geprüft und ggf. aufgerüstet werden.
2. Ressourcen realistisch planen
   Die Einführung ist kein Selbstläufer. Planen Sie Budget und Zeit für die Installation ein. Wichtig: Die Haustechnik benötigt personelle Ressourcen für die Montage und Wartung – dies darf nicht „nebenbei“ geschehen.
3. Akzeptanz durch Zuverlässigkeit
   Nichts senkt die Akzeptanz schneller als Fehlalarme (z. B. durch Rollatoren). Wenn Mitarbeitende genervt Sensoren „ausstöpseln“, wird die Investition nutzlos. Sensibilisierung und schnelle technische Nachjustierung sind in der Startphase entscheidend.
4. Kommunikation ist Key
   Technikentwickler und Pflegepersonal sprechen oft unterschiedliche Sprachen. Einrichtungsleiter müssen als Brückenbauer fungieren, um Erwartungen (Was kann die KI wirklich?) und Realität in Einklang zu bringen.

Das ETAP-System

Abbildung 1: Deckensensor im Bewohnerzimmer – Abbildung: Pantea Kock, DHC Digital HealthCare-Systems GmbH

Das entwickelte System basiert auf einem Sturzsensor, der an der Decke der Bewohnerzimmer angebracht wird (Abbildung 1).

Zu Beginn des Projektes hat der Sensor bereits Stürze erkannt. Die Sturzerkennung erfolgt regelbasiert, das heißt, sobald ein Gegenstand unterhalb einer gewissen Linie registriert wird, wird ein Alarm ausgelöst. Bei einem erkannten Sturz wird ein akustischer Alarm auf mobile Endgeräte oder DECT-Telefone gesendet; gleichzeitig erfolgt eine automatische Dokumentation inklusive Videoaufzeichnung zur besseren Nachvollziehbarkeit. Dabei handelt es sich nicht um eine Klarbildaufzeichnung, sondern es sind lediglich schemenhafte Umrisse einer Person zu erkennen, wie in Abbildung 2 deutlich wird.

Abbildung 2: Bild Videoaufzeichnung Sensor – Abbildung: Pantea Kock, DHC Digital HealthCare-Systems GmbH

Warum das Projekt anders verlaufen ist als geplant

Unterschiedliche Herausforderungen im Projektverlauf führten dazu, dass von den Projektzielen abgewichen werden musste. Von geplanten 250 Sensoren im ambulanten und stationären Setting wurden letztendlich nur 90 Sensoren in stationären Zimmern angebracht. Der ambulante Bereich konnte leider nicht berücksichtigt werden. Auch bei den sieben geplanten KI-Diensten wurden letztlich nur drei entwickelt. Dies hing mit Herausforderungen bei der Datensammlung zusammen. Aufgrund der Verzögerungen bei der Entwicklung der KI-Dienste, konnten diese nicht im Regelbetrieb getestet werden und somit auch nicht in den schriftlichen Befragungen berücksichtig werden. Die Gründe dafür waren vielfältig:

1. Die technische Basis fehlte
   Viele der teilnehmenden Einrichtungen verfügten über kein flächendeckendes, stabiles WLAN-Netz. Die vorhandene technische Ausstattung reichte nicht aus, um die geplanten Systeme zu betreiben. Somit musste die technische Infrastruktur zu Projektbeginn in den Einrichtungen zunächst aufgerüstet werden.
2. Knappe Ressourcen bremsten die Umsetzung
   Das Budget für notwendige Zusatzanschaffungen, z. B. für neue Access Points, um ein flächendeckendes WLAN zu gewährleisten, war im Projektrahmen nicht eingeplant. Die Möglichkeiten von Neuanschaffungen von Seiten der Einrichtungen mussten erst geprüft werden. Auch adäquates Fachpersonal in den Einrichtungen für die Installation und Betrieb der Sturzsensoren war in der Projektplanung nicht berücksichtigt gewesen. Das Personal aus der Haustechnik musste die Einrichtung der Sensoren zusätzlich neben dem Regelbetrieb begleiten.
3. Die Systeme selbst bereiteten Schwierigkeiten
   Auch auf technischer Seite gab es Herausforderungen. Gerade zu Beginn gab es häufige Fehlalarme, z. B. weil der Sensor nicht richtig ausgerichtet war oder das WLAN noch nicht ausreichend zuverlässig lief. Das regelbasierte System des Sensors führte zusätzlich zu Fehlalarmen, da z. B. Rollatoren als gestürzte Person erkannt wurden und somit einen Sturzalarm auslösten. Ein Grund für die Weiterentwicklung des Sensors um die KI-Dienste.
4. Die Akzeptanz war zwiespältig
   Grundsätzlich berichteten die Einrichtungen von positiver Resonanz bei ihren Mitarbeitenden. Doch hat die Akzeptanz aufgrund der Fehlermeldungen abgenommen. Dies führte dazu, dass Systeme „ausgestöpselt“ oder mit Handtüchern verhangen wurden. Hier waren dann wieder zeitliche Ressourcen notwendig, um die Mitarbeitenden abzuholen und für die Fehleranfälligkeit des Systems zu sensibilisieren.
5. Datenbasis zur Entwicklung der KI-Dienste
   Qualitativ hochwertige Daten sind für die Entwicklung von KI-Diensten unerlässlich. Doch das Sammeln und Übermitteln war eine weitere Herausforderung im Projekt. Zum einen wurden weniger Stürze aufgezeichnet als ursprünglich gedacht. Zum anderen musste ein Weg gefunden werden, um die Daten an den Partner, der die KI-Dienste entwickelt hat, in ausreichender Qualität zu übermitteln.

Fazit: Positive Outcomes trotz Widrigkeiten

Trotz dieser Schwierigkeiten konnten wertvolle Lernerfahrungen gewonnen werden: Die Einführung neuer Technologien förderte den technischen Ausbau innerhalb der Einrichtungen – sowohl was Ausstattung als auch Wissen betrifft. Die Erfahrungen trugen dazu bei, Erwartungen von Pflegekräften gegenüber Technologien besser zu verstehen sowie künftige Entwicklungsprozesse nutzerorientierter zu gestalten.

Gleichzeitig macht das Projekt deutlich: Für einen nachhaltigen Erfolg sind neben technologischen Innovationen vor allem gute Rahmenbedingungen notwendig – stabile Infrastruktur ebenso wie qualifizierte Mitarbeitende samt begleitender Kommunikationsprozesse zwischen Technikentwicklern und Anwendenden. Mit Blick auf die demographische Entwicklung gewinnt diese Thematik weiter an Bedeutung – innovative Projekte wie ETAP liefern wichtige Impulse dafür!

Endnoten:

^[1] Das Projekt wurde vom 01.02.2023-31.12.2025 vom BMG gefördert (Förderkennzeichen: 2521DAT95A).