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KI-Alarme senken Fehlalarme, erkennen Stürze früher und entlasten Pflegepersonal – vorausgesetzt Datenschutz, passende Sensorik und Schulung sind gesichert.
Pflegeheime stehen vor großen Herausforderungen: Immer mehr Menschen sind auf Pflege angewiesen, während Fachkräfte fehlen. Gleichzeitig führen herkömmliche Alarmsysteme oft zu Fehlalarmen – bis zu 99 % sind nicht relevant. Das überfordert das Pflegepersonal und gefährdet die Sicherheit der Bewohner.
Die Lösung? KI-gestützte Alarmsysteme. Diese Systeme erkennen automatisch kritische Situationen wie Stürze oder ungewöhnliches Verhalten, ohne dass Bewohner aktiv handeln müssen. Sie reduzieren Fehlalarme, entlasten Pflegekräfte und verbessern die Betreuung.
Erfolgreiche Implementierung erfordert: Passende Sensoren, stabile Netzwerke und geschultes Personal. Datenschutz bleibt dabei zentral. KI-Systeme sind keine Zukunftsmusik – sie sind jetzt entscheidend, um die Pflegequalität zu sichern.
KI-gestützte Alarmsysteme revolutionieren die Art und Weise, wie Pflegeheime auf Notfälle reagieren und ihre Ressourcen nutzen. Mit diesen Systemen wird die Sicherheit der Bewohner erhöht, die Reaktionszeit verkürzt und das Pflegepersonal entlastet – ein entscheidender Vorteil angesichts des prognostizierten Personalmangels bis 2030[4].
Ein großer Vorteil von KI-Systemen ist ihre Fähigkeit, Notfälle frühzeitig zu erkennen, bevor sie eskalieren. Zum Beispiel können Vibrationssensoren, die am Bett angebracht sind, mithilfe von Convolutional Neural Networks (CNNs) Sturzmuster von normalen Bewegungen unterscheiden – ganz ohne zusätzliche Geräte[8]. Eine Studie der Charité mit mehr als 930.000 Teilnehmern zeigte, dass KI-Modelle zur Sturzrisikovorhersage einen beeindruckenden AUC-Wert von 0,926 erreichten und damit traditionelle Systeme wie den Expertenstandard Sturzprophylaxe deutlich übertrafen[4][7].
Für Demenzpatienten kommen Bewegungssensoren zum Einsatz, die Verhaltensmuster überwachen. Beschleunigungsmesser am Handgelenk messen sogenannte Accelerometric Motion Scores (AMS), um frühzeitig Unruhe, Umherwandern oder Apathie zu erkennen. Eine Untersuchung der Universitätsmedizin Rostock erreichte eine Genauigkeit von 88,2 %[9]. Das österreichische Unternehmen cogvis berichtete, dass sein System cogvisAI die Zahl der Sturzfolgeverletzungen um mehr als zwei Drittel senken konnte[13].
Diese präzisen Erkennungsmethoden helfen nicht nur, kritische Situationen frühzeitig zu erkennen, sondern minimieren durch intelligente Filterung auch die Belastung durch Fehlalarme.
In Krankenhäusern und Intensivstationen sind zwischen 74 % und 99 % der ausgelösten Alarme entweder technisch falsch oder klinisch irrelevant[11]. KI-Systeme analysieren Sensordaten im Kontext und filtern irrelevante Alarme heraus, wodurch die sogenannte „Alarm-Müdigkeit“ des Personals reduziert wird[1][10].
„Bis zu 99 % der ausgelösten Alarme sind falsch oder erfordern keinen medizinischen Eingriff. Dies kann zu einer Desensibilisierung des Personals ('Alarm-Müdigkeit') führen und die Patientensicherheit gefährden." – Institut für Medizinische Informatik, Charité[1]
Das alarmZen-Projekt der Charité arbeitet daran, die Fehlalarmrate durch datenbasierte Strategien deutlich zu senken. Hierbei werden Alarme nach ihrer Dringlichkeit priorisiert, sodass nur relevante Meldungen direkt an mobile Geräte des Pflegepersonals weitergeleitet werden.
Ein weiteres Beispiel ist das ETAP-Projekt, das Technologien wie CNNs und LSTMs einsetzt, um Stürze in Pflegeeinrichtungen automatisch zu erkennen und zu dokumentieren. Dadurch wird das Pflegepersonal entlastet, da die Überwachung automatisiert erfolgt und nur bei tatsächlichen Ereignissen Alarme ausgelöst werden[6].
Neben der Reduzierung von Fehlalarmen ermöglicht KI auch eine effizientere Dokumentation. Bei einem Sturz erfasst das System automatisch alle relevanten Daten und integriert sie nahtlos in elektronische Patientenakten. Das reduziert den administrativen Aufwand und sorgt für eine lückenlose Dokumentation, die für Prüfungen und Qualitätssicherung entscheidend ist. Lösungen wie die von dexter health erleichtern die Integration von Alarminformationen in digitale Pflegedokumentationssysteme.
Das ViKI pro-Projekt, das seit August 2022 vom Bundesministerium für Forschung gefördert wird, entwickelt eine Webanwendung zur digital unterstützten Pflegeplanung. Organisationen wie die Johanniter-Seniorenhäuser und Caritas setzen diese Technologie ein, um individuelle Pflegebedarfe zu ermitteln und Maßnahmen basierend auf digitalisierten Erkenntnissen vorzuschlagen. Ziel ist es, die Ressourcen in der stationären Pflege bis 2025 optimal einzusetzen[2].
„KI-Modelle übertreffen traditionelle regelbasierte Systeme konsistent über heterogene Datensätze hinweg bei der Vorhersage von Sturzrisiken." – Daniel Fürstenau, Dr. rer. pol., Charité – Universitätsmedizin Berlin[4]
Die Kombination aus genauer Ereigniserkennung und automatisierter Dokumentation schafft eine solide Grundlage für Qualitätssicherung und rechtliche Absicherung. Gleichzeitig bleibt dem Pflegepersonal mehr Zeit für die persönliche Betreuung der Bewohner.
Vergleich von Sturz-Erkennungsmethoden in Pflegeheimen: Zuverlässigkeit und Datenschutz
Um KI-basierte Alarmsysteme erfolgreich einzuführen, sind drei zentrale Elemente erforderlich: geeignete Sensortechnologie, eine stabile Netzwerkinfrastruktur, eine KI-gestützte Pflegeplanung und umfassende Schulung des Personals. Diese Komponenten müssen nahtlos zusammenarbeiten, um eine effektive Nutzung zu gewährleisten.
Für diese Systeme sind kapazitive MEMS-Beschleunigungssensoren besonders geeignet. Sie lassen sich unauffällig in Möbel integrieren und erfassen Vibrationen sowie typische Sturzmuster – ganz ohne Kameras oder tragbare Geräte[15]. Damit die KI präzise zwischen einem menschlichen Sturz und einem heruntergefallenen Gegenstand unterscheiden kann, ist eine hohe Abtastrate von etwa 1.600 Hz notwendig[15]. Die Rohdaten werden zunächst lokal verarbeitet und anschließend an eine zentrale KI-Plattform weitergeleitet[15].
| Methode | Zuverlässigkeit | Privatsphäre | Komfort | Wirtschaftlichkeit |
|---|---|---|---|---|
| Nutzergesteuerte Alarme | Niedrig (evtl. unerreichbar) | Hoch | Niedrig | Hoch |
| Tragbare Detektoren | Mittel (können vergessen werden) | Hoch | Niedrig | Hoch |
| Kamerabasierte Systeme | Hoch | Niedrig | Hoch | Niedrig |
| Vibrationsbasiert (KI) | Hoch | Hoch | Hoch | Mittel |
Sobald die Sensoren relevante Daten erfassen, ist eine leistungsfähige Infrastruktur erforderlich, um diese Daten in Echtzeit zu übertragen. Um Ausfälle zu vermeiden, sollten die Systeme über lokale Stromreserven, wie Knopfzellen, verfügen. Diese sorgen dafür, dass der Betrieb auch bei kurzfristigen Stromausfällen gewährleistet bleibt und Zeitstempel präzise gesetzt werden können[15].
Darüber hinaus müssen alle Systeme den Vorgaben der DIN VDE 0834-1:2016-06 entsprechen. Diese Norm regelt die Planung, Installation und den Betrieb von Rufsystemen in Pflegeeinrichtungen und stellt sicher, dass ein Ausfall der Rufübertragung keine Gefahr für Bewohner oder Dritte darstellt[14].
Technologie und Infrastruktur allein reichen nicht aus – das geschulte Personal spielt eine entscheidende Rolle. Pflegekräfte sollten bereits während der Planungsphase aktiv in die Auswahl und Gestaltung der Systeme eingebunden werden[1][16]. Ein Beispiel dafür ist das Fraunhofer IIS-Projekt „Pflege 2030", das gemeinsam mit der stationären Pflegeeinrichtung „Haus Curanum" in Karlsfeld an der Identifikation von Nutzungsanforderungen und der Bewertung der Benutzerfreundlichkeit arbeitet[16].
Ein weiterer wichtiger Punkt: KI sollte als Clinical Decision Support System (CDSS) verstanden werden, das die Expertise der Pflegekräfte ergänzt, aber nicht ersetzt[5][2]. Methoden der „Explainable AI" ermöglichen es dem Personal, die Logik hinter KI-generierten Alarmen und Empfehlungen nachzuvollziehen[2]. Vor einer umfassenden Einführung ist es ratsam, die Systeme in kontrollierten Testumgebungen wie sogenannten „Future Labs" zu erproben[16].
Die Einrichtung eines KI-gestützten Alarmsystems erfordert eine strukturierte Herangehensweise. Angefangen bei der Auswahl der richtigen Sensoren bis hin zur abschließenden Kalibrierung – jeder Schritt ist wichtig und sollte in enger Abstimmung mit dem Pflegepersonal erfolgen, um eine optimale Integration sicherzustellen.
Die Wahl der Sensoren hängt stark von den Anforderungen ab: Soll das System Stürze erkennen, Vitalzeichen überwachen oder Mobilität unterstützen? Für die Sturzerkennung eignen sich kapazitive MEMS-Beschleunigungssensoren besonders gut. Diese Sensoren, die unauffällig in Bettgestelle integriert werden können, zeichnen mechanische Vibrationen auf und unterscheiden zuverlässig zwischen einem menschlichen Sturz und einem heruntergefallenen Gegenstand[15].
Datenschutz spielt eine zentrale Rolle bei der Installation. Es sollten nur Sensoren verwendet werden, die keine identifizierbaren Bilder aufnehmen, um die Privatsphäre der Bewohner zu schützen[15][18]. Zudem ist eine stabile Stromversorgung mit Batteriebackup essenziell, damit das System auch bei Stromausfällen funktioniert. Eine frühzeitige Einbindung des Pflegepersonals in die Planung hilft, Akzeptanz und Vertrauen zu schaffen[16][18].
Nach der Sensorinstallation folgt die Konfiguration der Software.
Die Software nutzt ein zweistufiges Verfahren, um Ereignisse zu erkennen: Zuerst identifiziert eine logistische Regression potenzielle Ereignisse, bevor ein Convolutional Neural Network (CNN) die genaue Klassifikation – etwa Sturz oder harmloses Geräusch – übernimmt[15]. Diese Methode reduziert den Rechenaufwand und minimiert Fehlalarme.
Die Daten werden mithilfe der Kurzzeit-Fourier-Transformation (STFT) in Spektrogramme umgewandelt, wodurch typische Bewegungsmuster sichtbar werden[15]. Die Empfindlichkeitsschwellen der Software müssen sorgfältig eingestellt werden, um Hintergrundgeräusche herauszufiltern. Beispielsweise kann ein Schwellenwert von 0,5 bei der logistischen Regression helfen, unerwünschte Störungen zu minimieren[15].
Nach der Konfiguration der Software geht es darum, die Alarme effektiv zu kommunizieren.
Damit Alarme schnell und zuverlässig weitergeleitet werden, sollten sie über bewährte Kommunikationsprotokolle wie Wi-Fi oder DECT an mobile Geräte gesendet werden[15]. Es ist wichtig, dass die Benachrichtigungen klar und sofort verständlich sind, damit das Pflegepersonal die Art des Ereignisses auf einen Blick erkennt.
Eine redundante Kommunikationsstruktur ist ebenfalls entscheidend. So wird sichergestellt, dass alternative Kanäle zur Verfügung stehen, falls ein Übertragungsweg ausfällt.
Nach der erfolgreichen Anbindung folgt die Test- und Kalibrierungsphase.
In der Testphase wird das System in einer realen Pflegeumgebung auf seine Funktionalität geprüft. Diese Umgebung ist entscheidend, da Labordaten oft nicht die Vielfalt an Geräuschen und Bewegungen im Alltag widerspiegeln[15][17]. Einrichtungen wie das „Haus Curanum“ in Karlsfeld bieten ideale Bedingungen, um solche Tests unter realistischen Bedingungen durchzuführen[16].
Die Kalibrierung der Sensoren muss an die spezifischen Gegebenheiten angepasst werden – Faktoren wie der Bodentyp, das Bettgestell und die Raumakustik spielen eine große Rolle. Während einer Lernphase passt sich die KI den individuellen Bewegungsmustern der Bewohner an[15][18]. Regelmäßige Auswertungen der Alarmhäufigkeit helfen dabei, die Einstellungen zu optimieren und sicherzustellen, dass nur relevante Alarme ausgelöst werden[1].
Nachdem die Alarmsysteme präzise eingerichtet wurden, steht die Verbindung mit Pflegedokumentationssystemen an. Diese Integration ist entscheidend, um die erfassten Daten optimal zu nutzen.
KI-gestützte Alarme entfalten ihr volles Potenzial erst, wenn sie nahtlos in digitale Pflegedokumentationen eingebunden sind. Durch die automatische Datenübertragung werden Ereignisse wie Stürze oder abweichende Vitalwerte direkt in die digitale Bewohnerakte übertragen[19]. Das spart nicht nur Zeit, sondern minimiert auch Fehler, die bei der manuellen Eingabe entstehen könnten.
Dank standardisierter Schnittstellen (APIs) können Sensordaten problemlos mit Dokumentationssoftware verknüpft werden. Pflegekräfte haben so die Möglichkeit, über mobile Geräte direkt am Bewohnerbett auf wichtige Informationen wie Stammdaten, Medikationspläne oder frühere Berichte zuzugreifen[19]. Das reduziert unnötige Laufwege und ermöglicht eine effizientere und bewohnernahe Dokumentation.
Im Folgenden werden Beispiele für Automatisierung und die Integration in digitale Pflegeprozesse vorgestellt.
Die Automatisierung von Dokumentationsaufgaben entlastet Pflegekräfte enorm. Ein gutes Beispiel hierfür ist das ETAP-Projekt, das zeigt, wie solche Systeme den Arbeitsalltag erleichtern können[3][17].
Besonders beeindruckend ist der Einsatz im Seniorenzentrum Herdecke. Dort kam ein sensorbasiertes Textil-Overlay (Gigasys) zur Mobilitätsüberwachung zum Einsatz. Die kontinuierliche Datenerfassung ergab, dass viele Bewohner ausreichend mobil waren. Das Ergebnis: 41 % der ursprünglich geplanten manuellen Umlagerungen konnten gestrichen werden[19]. Diese automatisierte Dokumentation der Bewegungsdaten ermöglichte eine evidenzbasierte Anpassung der Pflegeplanung und sparte wertvolle Ressourcen.
Neben solchen allgemeinen Automatisierungen gibt es spezialisierte Lösungen, die noch gezielter arbeiten – wie die von dexter health.
dexter health hat speziell für deutsche Pflegeheime entwickelte KI-gestützte Dokumentationslösungen im Angebot. Eine davon ist die Sprachdokumentation, die Pflegekräften erlaubt, Berichte direkt nach dem Kontakt mit Bewohnern per Spracheingabe zu erfassen. Die KI wandelt das Gesprochene in strukturierten Text um und ordnet es automatisch den richtigen Feldern in der digitalen Akte zu[12]. So wird wertvolle Zeit eingespart, die sonst für das Tippen am Computer benötigt würde.
Ein weiteres Highlight ist der intelligente SIS-Assistent von dexter health. Dieses Tool unterstützt Pflegekräfte bei der strukturierten Informationssammlung und Pflegeplanung. Es hilft, Anamnese, Risikoeinschätzungen und Maßnahmen effizient zu dokumentieren, was die Qualität der Unterlagen für Prüfungen durch den Medizinischen Dienst verbessert. Dank der Integration in bestehende Pflegedokumentationssysteme entfällt die doppelte Erfassung von Daten, und alle Informationen bleiben zentral verfügbar.
Nach der Integration von KI-gestützten Alarmsystemen in die Pflegedokumentation bleibt der Schutz sensibler Gesundheitsdaten ein zentraler Aspekt. Gesundheitsdaten zählen zu den sensibelsten Informationen überhaupt und erfordern daher umfassenden Schutz[20]. Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) legt klare Regeln für den Umgang mit diesen Daten fest, insbesondere in Pflegeheimen. Ohne zuverlässige Datenschutzmaßnahmen und klare Arbeitsabläufe verliert selbst das leistungsfähigste KI-System an Effektivität. Neben der Datensicherheit ist es ebenso wichtig, dass die Systeme den Arbeitsalltag des Pflegepersonals spürbar erleichtern.
Für die Verarbeitung von Gesundheitsdaten braucht es eine klare rechtliche Grundlage, meist in Form der ausdrücklichen Einwilligung des Bewohners oder seines gesetzlichen Vertreters[20]. Pflegeeinrichtungen sind verpflichtet, einen Datenschutzbeauftragten (DSB) zu benennen, der als Ansprechpartner für interne Datenschutzfragen sowie für die Kommunikation mit Aufsichtsbehörden dient[20]. Vor der Einführung eines KI-Systems sollte eine Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA) durchgeführt werden, um potenzielle Risiken für die Privatsphäre der Bewohner zu erkennen und zu minimieren[20].
Rollenbasierte Zugriffskontrollen stellen sicher, dass nur autorisierte Mitarbeitende Zugang zu den relevanten Daten haben, was den Anforderungen der DSGVO entspricht[20]. Werden Daten außerhalb der EU verarbeitet, müssen zusätzliche Regelungen für Gesundheitsdaten eingehalten werden[21].
Darüber hinaus müssen die Systeme so gestaltet sein, dass sie die Rechte der Bewohner unterstützen, etwa auf Auskunft, Berichtigung, Löschung oder Übertragung ihrer Daten[20]. Besonders streng sind die Anforderungen bei KI-Systemen, die Profiling oder automatisierte Empfehlungen nutzen, da hier Transparenz und Sicherheit höchste Priorität haben[20]. Das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz hebt hervor:
„Datenschutz spielt eine Schlüsselrolle in der Gesundheitsbranche, da Gesundheitsdaten besonders sensibel sind und umfassend geschützt werden müssen."[20]
Während der Datenschutz die rechtliche Basis sichert, können optimierte Alarmprozesse die Arbeit des Pflegepersonals erheblich erleichtern.
Ein häufiges Problem bei Alarmsystemen ist die sogenannte Alarmmüdigkeit. Hier kann intelligente Priorisierung Abhilfe schaffen: KI-Systeme sollten Alarme nach ihrer Dringlichkeit und dem tatsächlichen Interventionsbedarf einstufen, anstatt nur starr auf Grenzwertüberschreitungen zu reagieren[22][2]. Durch die regelmäßige Kalibrierung der Sensoren lassen sich Fehlalarme minimieren, was das Pflegepersonal vor einer Überflutung mit unnötigen Warnmeldungen schützt[1]. Wichtig ist, dass die KI lediglich als Unterstützung dient, während die finale Entscheidung bei den Pflegekräften bleibt – so bleibt die Verantwortung klar geregelt[2].
Ein weiterer zentraler Punkt ist die Einbindung des Pflegepersonals. Pflegekräfte aktiv einzubeziehen sorgt dafür, dass Alarme praxisnah und relevant gestaltet werden[1]. Moderne Systeme nutzen zudem dokumentierte Pflegehandlungen und deren Ergebnisse, um sich kontinuierlich zu verbessern. Diese Feedbackschleife erhöht die Präzision der Alarme im Laufe der Zeit und macht die Systeme für den Alltag noch nützlicher[2].
KI-gestützte Alarmsysteme bringen einen entscheidenden Vorteil: Sie reduzieren die Anzahl falscher Alarme erheblich und verbessern die Versorgungsqualität in Pflegeheimen. Besonders Modelle wie XGBoost glänzen mit einer beeindruckenden Vorhersagegenauigkeit (AUC) von 0,926 und übertreffen damit traditionelle regelbasierte Systeme deutlich[4]. Doch Technik allein reicht nicht – der Schlüssel liegt in einer durchdachten Integration in bestehende Abläufe.
Damit die Einführung solcher Systeme erfolgreich ist, braucht es einheitliche Datenschemata, die verschiedene Einrichtungen miteinander verbinden, die aktive Einbindung des Pflegepersonals und regelmäßige Analysen zur Fairness[4]. Angesichts eines durchschnittlich 36 % höheren Personalbedarfs helfen KI-Systeme dabei, die vorhandenen Ressourcen gezielt einzusetzen[23].
Ein Beispiel für eine gelungene Integration ist die Nutzung von dexter health. Dieses System bindet KI-Alarme direkt in den Pflegealltag ein und reduziert gleichzeitig den Dokumentationsaufwand. Mobile Endgeräte erfassen Pflegehandlungen in Echtzeit und schaffen so eine präzise Datenbasis. Diese verbessert nicht nur die Alarmgenauigkeit, sondern unterstützt auch die Pflegeplanung[23][2]. Die Kombination aus präziser Alarmerkennung und nahtloser Einbindung in digitale Dokumentationssysteme hebt die Pflegequalität auf ein neues Niveau.
Angesichts eines prognostizierten Mangels von 100.000 bis 520.000 Pflegekräften bis zum Jahr 2030 sind solche digitalen Unterstützungssysteme gegen den Personalmangel keine bloße Option mehr – sie sind unverzichtbar[4]. Die Technologie ist bereit, doch der Fokus muss nun darauf liegen, sie datenschutzkonform und benutzerfreundlich in die Praxis umzusetzen.
KI-gestützte Alarmsysteme reduzieren Fehlalarme, indem sie nicht nur einfache Grenzwerte überwachen, sondern auch patientenspezifische Daten und den Kontext in ihre Analysen einbeziehen. Herkömmliche Alarme arbeiten oft mit starren Schwellenwerten, was dazu führt, dass bis zu 99 % der Alarme als irrelevant oder technisch fehlerhaft eingestuft werden. Dieses Problem trägt zur sogenannten „Alarm-Fatigue“ bei – einem Zustand, in dem das Pflegepersonal auf tatsächliche Notfälle langsamer reagiert, weil es von der Menge an Alarmen überfordert ist.
Dank maschinellem Lernen, wie Zeitreihenanalysen oder baumbasierten Modellen, können KI-Systeme Muster in Vitaldaten erkennen, die auf echte klinische Ereignisse hinweisen. Gleichzeitig sortieren sie Messfehler oder Artefakte aus. Diese Systeme gehen noch weiter: Sie beziehen zusätzliche Faktoren wie Medikationspläne oder Bewegungsdaten ein und lösen Alarme nur dann aus, wenn sie wirklich relevant sind.
Das Ergebnis? Weniger unnötige Alarme, eine spürbare Entlastung des Pflegepersonals und schnellere Reaktionen auf echte Notfälle. Das alles trägt dazu bei, die Pflegequalität in deutschen Pflegeheimen erheblich zu steigern.
Beim Einsatz von KI-Systemen in Pflegeheimen steht der Schutz sensibler Gesundheitsdaten an oberster Stelle. In Deutschland regeln die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und das Bundesdatenschutzgesetz (BDSG) den Umgang mit solchen Daten. Gesundheitsdaten dürfen nur verarbeitet werden, wenn eine ausdrückliche Einwilligung vorliegt. Zusätzlich müssen sie durch Maßnahmen wie Verschlüsselung, Pseudonymisierung und strenge Zugriffskontrollen geschützt werden.
Damit KI-Lösungen diesen Anforderungen gerecht werden, ist eine datenschutzkonforme Entwicklung und Implementierung unerlässlich. Dazu zählen regelmäßige Datenschutz-Folgenabschätzungen sowie die Zusammenarbeit mit Datenschutz-Expert_innen. Nur durch transparente und sichere Prozesse können Pflegeeinrichtungen das Vertrauen von Bewohner_innen, Angehörigen und Mitarbeitenden gewinnen.
Ein Beispiel für eine solche Lösung bietet dexter health. Das Unternehmen setzt auf verschlüsselte Schnittstellen und eine datenschutzorientierte Infrastruktur, um die gesetzlichen Vorgaben einzuhalten. Gleichzeitig wird so die Pflegequalität in den Einrichtungen spürbar verbessert.
Um KI-basierte Alarmsysteme erfolgreich in Pflegeeinrichtungen zu nutzen, müssen drei zentrale Voraussetzungen erfüllt sein:
Durch eine nahtlose Integration in bestehende Pflegedokumentationssysteme – wie die KI-gestützten Lösungen von dexter health – wird die Nutzung solcher Systeme erleichtert. Ohne zusätzliche Tools einzuführen, können Pflegekräfte entlastet und die Arbeitsbedingungen verbessert werden, was letztlich auch der Pflegequalität zugutekommt.
