Erkrankungen des Muskel-Skelett-Systems stellen eine der Hauptkrankheitsrisiken am Arbeitsplatz dar und resultieren nicht selten in chronischen Schmerzzuständen, die die Lebensqualität der Betroffenen erheblich einschränken und bis zur Berufsunfähigkeit führen. So betrug der Anteil dieser Erkrankungen 21,8 Prozent am Krankenstand und verursachte die meisten Fehlzeiten mit 326,9 Arbeitsunfähigkeitstagen je 100 Versicherte. Aufgrund dieser Prävalenz belasten diese Erkrankungsformen über die individuelle Leidensgeschichte hinaus auch die gesundheitlichen Solidarsysteme in erheblichem Umfang. Laut Statistischem Bundesamt betrugen die durch Erkrankungen des Muskel-Skelett-Systems und des Bindegewebes (M00-M99) verursachten Kosten in Deutschland im Jahr 2015 rund 34,2 Mrd. EUR. Zu den wichtigsten Ursachen gehören Rückenerkrankungen (M54), Bandscheibenschäden (M51), Schulterläsionen (M75) und Binnenschädigungen des Kniegelenkes (M23). Laut WHO ist die häufigste Ursache für Rückenschmerzen Bewegungsmangel sowie fortbestehende körperliche einseitige Belastungen oder Fehlbelastungen.

Im Sinne des Ecosystem-Gedankens haben Erkrankungen des Muskel-Skelett-Systems einen Einfluss

• auf den einzelnen Menschen und seine Lebensqualität sowie seine Möglichkeit zur biografischen Selbstverwirklichung.
• auf den einzelnen Menschen als Arbeitnehmer*in, deren Erwerbsbiografie und Möglichkeit, aus ihrer Erwerbsarbeit Identifikation zu ziehen und soziale Wertschätzung zu erfahren.
• auf das einzelne Unternehmen und dessen Planungssicherheit.
• auf den Gesundheitsanbieter und dessen Evaluationsmöglichkeiten der individuellen Erkrankung oder Therapiemaßnahme.
• auf die Krankenversicherung und deren Möglichkeit zur Risikoabschätzung für das Auftreten der Erkrankung.
• auf das Solidarsystem „Krankenversicherung“ und deren Möglichkeit, die Gesundheitsmittel gerecht zu verteilen.
• auf die medizinische Forschung und deren Möglichkeit, mittels valider und anonymisierter großer Datensätze Präventionsforschung und Therapieevaluation zu betreiben.

Alle Beteiligten in diesem Ecosystem haben ein großes Interesse, dass es nicht zur Erkrankung des Muskel-Skelett-Systems kommt. Aufgrund von wechselseitigen Transparenz- und Vertrauensdefiziten fehlt jedoch ein gemeinsamer Ansatz, der in diesem komplexen sozioökonomischen Geschehen kollektives Handeln ermöglicht.

Das Verbundprojekt LOUISA nimmt sich dieser Problematik an, erforscht, entwickelt und validiert ein lernendes Modell zur multidimensional quantitativen Bewegungsanalyse. Innovationen sind

• ein quantitativer Bewegungsscore, der als intersubjektiv verständliche und praktikable Messgröße von allen Beteiligten des Ecosystems akzeptiert wird.
• die Erkennung und Vorhersage von Risikofaktoren durch intuitive, den menschlichen Sinnen entsprechende 2D-Kamera Bewegungs-Selbstanalyse und durch die Nutzer*in selbstbestimmt erweiterbarer automatischer Muskeltonus- und Schmerzerkennung.
• ein definierter Adaptionsprozess für zukünftige innovative Sensorkanäle.

Im Sinne des Präventionsgedankens werden mit LOUISA Menschen in die Lage versetzt, direkt am Arbeitsplatz unkompliziert und niederschwellig medizinische Prävention mit Blick auf Muskel-Skelett-Erkrankungen zu betreiben (siehe § 20 SGB V Primäre Prävention und Gesundheitsförderung). LOUISA schafft über eine Kombination von Wirksamkeit und Transparenz Vertrauen und Akzeptanz bei allen Beteiligten des Ecosystems. Im Rahmen des betrieblichen Gesundheitsmanagements unterstützt LOUISA Betriebe, Organisationen und Krankenkassen (siehe § 20b SGB V Betriebliche Gesundheitsförderung). Des Weiteren kann LOUISA in der Medizin oder Physiotherapie als validierte Messmethode mittels Pre- und Post-Testverfahren zum Einsatz kommen. Durch die Vergleichbarkeit des ermittelten Bewegungsscores wird die Auswahl an geeigneten Therapiemaßnahmen oder -methoden durch den Arzt oder Therapeuten maßgeblich unterstützt. Eine Therapieverlaufskontrolle ist mit LOUISA auch möglich.

Das Projekt ist erfolgreich,

• wenn wir eine Aussage über die Genauigkeit der einzelnen Sensorkanäle bei der Erkennung und Vorhersage von Risikofaktoren treffen können.
• wenn wir eine Aussage über Aufwand und Performance des definierten Adaptionsprozess für zukünftige innovative Sensorkanälen machen können.

wenn das Modell in dem definierten Ecosystem (Arbeitnehmer, Arbeitgeber, Gesundheitsanbieter, Krankenversicherung, Rückversicherer) sicher, praktikabel und vertrauensvoll angewendet werden kann. Mögliche ethische, rechtliche und soziale Implikationen sind erforscht und validiert worden. Einer Zertifizierung im Rahmen der betrieblichen Gesundheitsförderung (BGF) nach § 20b SGB V und Abrechenbarkeit durch die Krankenkassen steht nichts im Wege

• Frank Weber, AIMO GmbH

• Welf Löwe, Department of Computer Science and Media Technology, Linnaeus University, Schweden        

• Wulf Loh, Internationales Zentrum für Ethik in den Wissenschaften, Universität Tübingen

Das Wohlergehen des Individuums hängt untrennbar mit seiner körperlichen Gesundheit zusammen. Das Ziel von LOUISA ist es, Menschen am Arbeitsplatz dazu zu motivieren, aktiv ihre Gesundheit und Lebensqualität zu erhalten, verbessern und abzusichern.

Das Verbundprojekt LOUISA adressiert im Förderprogramm „KMU Innovativ: Mensch-Technik-Interaktion“ das Thema „Gesundes Leben – Prävention durch technische Begleiter“ insbesondere “Menschen durch ansprechende Visualisierung und Vergleichbarkeit zu Bewegung oder allgemein gesundem Verhalten (zu) motivieren”.^[1]

LOUISA als lernendes Modell mit dynamischem Adaptionsprozess ist eine Technologie zur Prävention. Es verbindet die Mensch-Technik-Interaktion (Smartphone mit einem mobilen 2D-Kamera-Scan, Schmerz- und Muskeltonus-Messung, Rückmeldung und Therapievorschläge) mit maschinellem Lernen und Biosensortechnik. Die Technologie lernt von und mit dem Menschen, ohne ihn dabei ständig zu überwachen. LOUISA ist leicht zugänglich, anwendungsfreundlich, motiviert zur intuitiven Nutzung, stärkt die Patient*innenautonomie und gesundheitliche Eigenverantwortung und stellt somit den Menschen, seine Lebensqualität und arbeitsbiografisches Potenzial in den Mittelpunkt.

08/2020 - 07/2023

VDI/ VDE - BMBF

Die objektive Erfassung subjektiv multidimensional erlebter Schmerzen ist ein bislang unzureichend gelöstes Problem (https://www.youtube.com/watch?v=JuWHpMR2a9Y). Insbesondere in der klinischen Schmerzmessung sind verbale Verfahren (Schmerzskalen, Fragebögen) und visuelle Analogskalen üblich, die allerdings bei mental beeinträchtigten Personen wenig reliabel und valide sind. Expressive Schmerzäußerungen und/oder psychobiologische Parameter können eine Lösung bieten. Es existieren solche Kodierungssysteme, die jedoch mit einem sehr hohen Aufwand verbunden sind oder nicht ausreichend testtheoretisch evaluiert wurde. Probanden werden unter kontrollierten Bedingungen schmerzhaften Reizen ausgesetzt und mimische und psychobiologische Parameter erfasst (http://www.iikt.ovgu.de/BioVid.html). Auf Basis von psychobiologischen, videobasierten (Mimik, Gestik) und prosodischen Daten sollen schmerzrelevante Merkmale identifiziert und ein automatisches System entwickelt, mit dem Schmerzen qualitativ und quantitativ gemessen werden können (www.jove.com/t/59057).

• Eberhard Barth, Klinik für Anästhesiologie und Intensivmedizin, Uniklinikum Ulm

• Ayoub Al-Hamadi & Philipp Werner, IIKT, Universität Magdeburg

• Oliver Wilhelm und Mattis Geiger, Differentielle Psychologie und Psychologische Diagnostik, Universität Ulm

• Adriano Andrade, Biomedical Engineering Laboratory (BioLab), Federal University of Uberlandia, Brazil

• Friedhelm Schwenker, Institut für Neuroinformatik, Universität Ulm

• Magrit-Ann Geibel, Mund-, Kiefer- und Gesichtschirurgie, Uniklinikum Ulm

2012 - 2020

Im geplanten Projekt möchten wir untersuchen, wie Ärztinnen und Patienten auf unterschiedliche KI-vermittelte Kommunikationsformate in realistischen eHealth-Szenarien reagieren, um herauszufiltern, welche Formate in der Arzt-Patient Interaktion tatsächlich verantwortungsvoll und zum Wohle der Patienten eingesetzt werden können.

Wir werden Interaktionssequenzen zur Arzt-Patient-Kommunikation konzipieren, welche unterschiedlich starke Anteile von KI beinhalten (Nutzen eines Wizard of Oz-Designs) und diese mit der realen sozialen Kommunikation in einer Arzt-Patient Interaktion vergleichen. Die Interaktionssequenzen beschreiben unterschiedliche Diagnose-Situationen und die Behandlungsplanung unter Standardbedingungen, aber auch unter erschwerenden Umständen (u.a. schwerwiegende Diagnose, Angstreaktion oder Äußerung von Suizidgedankten des Patienten). Die Reaktion der Behandlerin und des Patienten wird auf mehreren Ebenen (Selbstbericht, standardisierte Erhebung über psychobiologische Maße und Video-Codierung) dokumentiert und die unterschiedlichen Sequenzen werden verglichen.

Aus den Erkenntnissen planen wir, Empfehlungen für den Einsatz von KI-basierten Techniken im Gesundheitsbereich abzuleiten, welche psychische Aspekte der Patienten in besonders sensiblen Situationen berücksichtigen.

Beate Ditzen, Johannes Ehrenthal und Julia Mahal, Institut für Medizinische Psychologie, Universitätsklinikum Heidelberg

10/2020 - 09/2023

Baden-Württemberg Stiftung

Die aktuelle Situation der COVID-19-Pandemie ist für uns alle unbekannt und vor allem für Beschäftigte im Gesundheitssektor mit Belastungen unterschiedlicher Art verbunden: Überbelastung von Intensivbetten durch COVID-19-Patienten, Leerstände ganzer Stationen und Praxen, Unsicherheiten bezüglich des Verlaufes der Pandemie, Ängste um die eigene Gesundheit, Belastung durch die schwierige Vereinbarkeit von Beruf und Familie und viele mehr.

Unterschiedliche Studien zeigen, dass während Epidemien wie bspw. SARS oder MERS Beschäftigte in den Gesundheitsberufen besonders belastet und auch bzgl. der psychischen Gesundheit ausgesprochen gefährdet sind. Gleichzeitig haben aber auch viele von ihnen strukturelle, soziale wie auch ganz persönliche Ressourcen, aus denen sie Kraft und Unterstützung erhalten.

Um die aktuellen Belastungen und Ressourcen während der Covid-19-Pandemie in einer breiten Stichprobe zu erfassen und so möglichst rasch zielgerichtete Hilfe für die betroffenen Kolleginnen und Kollegen in und nach der Krise anbieten zu können, hat unsere multidisziplinäre Arbeitsgruppe der Universitätsklinika Erlangen, Bonn und Ulm eine Onlinebefragung entwickelt.

Ziel der Studie ist es, spezifische Belastungen und Ängste im Rahmen der COVID-19-Krise (z.B. Angst, sich zu infizieren, Belastung durch veränderte Aufgaben...) wie auch Quellen der persönlichen Resilienz im strukturellen, sozialen und spirituellen Bereich zu identifizieren und  ggf. resultierende Stresssymptome wie Schlafstörungen, aber auch Hinweise auf Traumatisierung, Depression, Angsterkrankungen und deren Ausprägung zu erfassen. Gleichzeitig sollen Arbeitsbedingungen sowie Aspekte zur Vereinbarkeit von Beruf und Familie und Ressourcen erfragt werden. Anhand der Daten sollen mögliche Zusammenhänge zwischen Belastungen/Ressourcen und mentaler Gesundheit/Lebensqualität  sowie mögliche Unterschiede zwischen Geschlechtern/Fachgebieten/Settings identifiziert werden. Auch wollen wir typische Verläufe von Bewältigungsprozessen untersuchen.

Dazu sollen Daten zweier Erhebungswellen (Frühjahr und Späthernst 2020) analysiert werden und geplant eine dritte Erhebungswelle erfolgen. Bei T1 nahmen > 8000 Teilnehmer an der Befragung teil, bei T2 > 6000 Teilnehmer. Weiterführende qualitative Interviews sind ebenfalls geplant.

Prof. Dr. med. Yesim Erim (Sprecherin) und Dr.rer.medic. Dipl. Psych. Dipl. Theol. Eva Morawa, Psychosomatische und Psychotherapeutische Abteilung, Universitätsklinikum Erlangen

Prof. Dr. med. Dipl.-Psych. Franziska Geiser, Klinik und Poliklinik für Psychosomatische Medizin und Psychotherapie und Prof. Dr.med. Lukas Radbruch, Klinik für Palliativmedizin, Universitätsklinikum Bonn

PD Dr. med. Petra Beschoner und PD Dr. bio.hum. Lucia Jerg-Bretzke, Klinik für Psychosomatische Medizin und Psychotherapie, Universitätsklinikum Ulm

Seit Mitte April 2020 erfolgt die Datenerhebung online in anonymisierter Form. Die erfassten Daten lassen keinen Rückschluss auf die jeweiligen Personen zu, die Zusammenführung im Längsschnitt erfolgt anhand eines anonymen Codes.
Ein positives Ethikvotum und Zustimmung des Datenschutzbeauftragten liegen vor.

Bislang haben über 5000 Beschäftigte im Gesundheitssektor den Fragebogen online komplett ausgefüllt.

• Prof. Dr. Christian Albus, Klinik und Poliklinik für Psychosomatik und Psychotherapie, Universitätsklinikum Köln

• Prof. Dr. Kerstin Weidner, Klinik und Poliklinik für Psychotherapie und Psychosomatik, Universitätsklinikum Carl Gustav Carus Dresden

• Prof. Dr. Christoph Herrmann-Lingen, Klinik für Psychosomatische Medizin und Psychotherapie, Universitätsklinikum Göttingen

• Prof. Dr. Hans Drexler, Institut und Poliklinik für Arbeits-, Sozial- und Umweltmedizin, Betriebsärztliche Dienststelle, Univ. Erlangen-Nürnberg,

• Prof. Eberhard Hauschildt, Institut für Praktische Theologie, Universität Bonn

• Prof. Dr. Thomas Kühlein, Allgemeinmedizinisches Institut, Universitätsklinikum Erlangen Klinikum Forchheim – Fränkische Schweiz

• Prof. Dr. Christian Maihöfner, Neurologische Klinik, Klinikum Fürth

• Dr. Irmgard Pfaffinger, Berufsverband der Fachärzte für Psychosomatische Medizin und Psychotherapie e.V.

• Prof. Dr. Ceren Acartürk, Koc University Istanbul, Türkei

Wissenschaftliche Studien belegen, dass Epidemien und Pandemien, wie beispielsweise die H1N1-Pandemie 2009 zu einer Zunahme psychischer Belastungen bei medizinischem Personal führen (Matsuishi 2012, Maunder 2006). Erste Daten zu psychischen Belastungen von Arbeitnehmern im Gesundheitswesen während des SARS-CoV-2 Ausbruchs und der damit einhergehenden Coronavirus-Krankheit-2019 (COVID-19) in China weisen in dieselbe Richtung und berichten von enormen mentalen Belastungen bis hin zu Schlafstörungen, Depressionen, Angststörungen (Huang 2020) und posttraumatischen Belastungsstörungen (Liu 2020, Sun 2020). Hinsichtlich prädiktiver Faktoren für hohe Belastungsausprägung identifizierten Brooks et al. (2018) Arbeitsbedingungen wie u.a. die Art der Tätigkeit, ob Kontakt mit Infizierten besteht, Maßnahmen zur Vorbereitung der Mitarbeiter auf die Situation (Brooks 2018). Soziale Isolation bzw. soziale Unterstützung und Kontrollverlusterleben waren weitere spezifische Faktoren, die mit erhöhter psychischer Belastung einhergingen (Brooks 2018). Medizinisches Personal, das während der SARS-Epidemie 2003 in Bereichen mit hohem Infektionsrisiko eingesetzt war, zeigte deutlich häufiger Symptome einer posttraumatischen Belastungsstörung, als Personal in weniger risikobehafteten Bereichen (Wu 2009).

Die COVID-19-Pandemie stellt inzwischen auch Europa vor große Herausforderungen. Durch die rasche Zunahme der Infektionen mussten in den Kliniken weitreichende Veränderungen in den Arbeitsabläufen durchgeführt werden (Notbetrieb). Die Zahl der COVID-19-Patienten in den Kliniken steigt, ebenso die Zahl der intensivpflichtigen Verläufe und auch die Zahl der Todesfälle durch COVID-19. Dies stellt hohe Anforderungen an das Personal im Gesundheitswesen. Um den dadurch bedingten mentalen Belastungen und Krisen sowohl präventiv als auch therapeutisch während und nach der Krise begegnen zu können, braucht es eine fundierte Abschätzung der spezifischen Belastungen und der Prävalenz um daraus zielgerichtete Hilfsangebote ableiten zu können.

2020 - 2021

Aktuelle Publikationen (WHO-Listing)