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Univ.-Prof. Dr.-Ing. Horst-Michael Groß
Fachgebietsleiter
E-Mail: fg-nikr@tu-ilmenau.de
Telefon: +49 3677 692858
Anschrift:
Technische Universität Ilmenau
Fakultät für Informatik und Automatisierung
Fachgebiet Neuroinformatik und Kognitive Robotik
Postfach 10 05 65
98684 Ilmenau
Besucheradresse:
Helmholtzplatz 5 (Zusebau)
Raum 3060
98693 Ilmenau
Etwa 2-5% aller gesundheitsbezogenen Kosten in den westlichen Industrienationen entstehen durch das Krankheitsbild Schlaganfall. Aufgrund des demografischen Wandels ist mit einem Anstieg der Schlaganfallhäufigkeit zu rechnen, während sich gleichzeitig die Familienstrukturen verändern und das Zusammenleben verschiedener Generationen, das Möglichkeiten zur informellen Pflege bietet, zurückgeht. In der Folge steigt der Bedarf an rehabilitativer Nachsorge für Schlaganfallpatienten.
Ein neuer Trend in der rehabilitativen Versorgung, der ein großes medizinisches wie auch wirtschaftliches Potenzial verspricht, ist das sogenannte Selbsttraining.
Ziel von ROREAS ist die Entwicklung eines robotischen Reha-Assistenten für Geh- und Orientierungsübungen im Selbsttraining während der klinischen Schlaganfall-Nachsorge. Der robotergestützte Reha-Assistent begleitet stationäre Patienten bei Gehübungen und trainiert dabei sowohl die Mobilität als auch die räumliche Orientierungsfähigkeit. Er soll auch die Unsicherheiten und Ängste der Patienten ("Schaffe ich das?", "Finde ich den Weg zurück?") ansprechen, die mögliche Gründe für das Scheitern des Selbsttrainings sind.
Darüber hinaus überwacht der Assistent die Übungen und speichert die klinischen Aufzeichnungen für die Abrechnung mit den Krankenkassen, wodurch verbesserte Trainingsmöglichkeiten für die Patienten und organisatorische Effizienz für die Pflege- oder Behandlungseinrichtung kombiniert werden.
Das Projekt erfordert die konsequente Integration einer robusten autonomen Navigation in öffentlichen Umgebungen, einer fortschrittlichen, zuverlässigen Mensch-Maschine-Interaktion und intuitiver Assistenzfunktionen, die maßgeschneiderte, individuelle Übungspläne ermöglichen. Neben der Entwicklung des robotischen Assistenten soll eine detaillierte Analyse seine medizinische Wirksamkeit quantifizieren und Faktoren aufdecken, die die Akzeptanz seiner Anwendung fördern oder behindern.