Pflegebett wird smart: So erkennt KI Bewegungen, Schlaf und Atemprobleme

Mit dem SilentBedMonitor entsteht derzeit eine KI-gestützte, kontaktlose Pflegeüberwachung, die Bewegungen, Schlafverhalten und Gesundheitszustände bettlägeriger Menschen präzise erfasst – ganz kontaktlos, ohne Kameras oder medizinische Infrastruktur.

Sensorik unter den Bettfüßen statt Kontaktmatte im Bett

Das System basiert auf vier hochpräzisen Gewichtssensoren, die jeweils unter den Bettfüßen angebracht werden. Diese messen winzige Veränderungen der Gewichtsverteilung – verursacht durch Bewegungen, Positionswechsel, Husten oder das Aufstehen.

Die Daten werden drahtlos an ein Auswertungsmodul übertragen, wo eine KI-gestützte Analyse stattfindet. Die Algorithmen erkennen Muster, die auf Schlafphasen, Unruhe, Atemprobleme oder Gewichtsveränderungen hinweisen.

Damit unterscheidet sich das System deutlich von gängigen Lösungen, die meist auf Drucksensoren, Matten oder Bewegungserfassung per Kamera oder Infrarot setzen. Solche Systeme benötigen oft eine aufwendige Kalibrierung, sind störanfällig und werfen in privaten Haushalten Datenschutzfragen auf.

KI statt Schwellenwert

Während herkömmliche Überwachungssysteme meist auf starren Schwellenwerten basieren – etwa nach dem einfachen Prinzip „Person verlässt Bett = Alarm“ –, verfolgt der SilentBedMonitor einen vollständig anderen Ansatz. Das System nutzt Machine-Learning-Algorithmen, die aus den kontinuierlich erfassten Sensordaten individuelle Muster und typische Bewegungsabläufe einer Person lernen. Statt auf vordefinierte Grenzwerte zu reagieren, erkennt die Software selbstständig Abweichungen und Veränderungen im Verhalten.

Im Mittelpunkt steht eine mehrstufige Signalverarbeitungskette:

Rohdatenerfassung: Vier hochauflösende Gewichtssensoren unter den Bettfüßen messen selbst kleinste Schwankungen im Milligrammbereich. Diese minimalen Änderungen der Gewichtsverteilung entstehen bei jeder Bewegung – sei es ein Positionswechsel, Husten oder das Aufstehen.

Datenfusion: Aus den Messwerten entsteht ein individuelles Bewegungsprofil, das die Aktivität der Person und die Bewegung des Bettes als Gesamtsystem abbildet.

KI-Auswertung: Trainierte neuronale Netze werten die Sensordaten kontinuierlich aus und erkennen typische Ereignisse wie ruhigen oder unruhigen Schlaf, längere Ruhezeiten, Atempausen oder Aufstehversuche. Die Software unterscheidet dabei selbstständig zwischen normalen Bewegungen und möglichen Warnsignalen, etwa wenn sich das Verhalten plötzlich ändert oder ungewöhnlich lange keine Aktivität mehr erfasst wird.

Anomalieerkennung: Das System überwacht fortlaufend, ob sich das Bewegungs- oder Belastungsverhalten der Person deutlich verändert. Es registriert beispielsweise, wenn sich Bewegungen verlangsamen, die Aktivität über längere Zeit ausbleibt oder sich das Gewichtsverhalten auffällig verschiebt. Auf diese Weise kann das System frühzeitig warnen, bevor eine kritische Situation entsteht.

SilentBedMonitor vs. klassische Pflegesysteme

Im Vergleich zu herkömmlichen Pflegeassistenzsystemen zeigt sich ein klarer Technologievorsprung. Klassische Lösungen basieren meist auf Druck- oder Bewegungssensoren, die direkten Kontakt benötigen, oder auf optischen Systemen, die datenschutzrechtlich problematisch sind. Der SilentBedMonitor hingegen arbeitet unsichtbar unter dem Bett, kabellos und völlig kontaktlos.

Auch der Installationsaufwand ist minimal: Wo andere Systeme spezielle Pflegebetten oder geschultes Personal erfordern, genügt beim SilentBedMonitor das Unterstellen der Sensoren – Plug and Play im besten Sinne. Das macht das System besonders für den häuslichen Einsatz attraktiv, wo Angehörige Pflegebedürftige ohne technische Hürden überwachen können.

Die KI-basierte Datenanalyse hebt den Ansatz zusätzlich ab. Statt simpler Alarme wertet die Software komplexe Datenmuster aus, erkennt Auffälligkeiten im Bewegungsverhalten und kann potenzielle Risiken frühzeitig melden.

Zudem punktet das System beim Datenschutz und bei den Kosten: Es arbeitet ohne Kamera, erzeugt keine personenbezogenen Bilddaten und ist deutlich günstiger als professionelle Krankenhauslösungen. Dank seiner offenen Architektur lässt es sich zudem in Smart-Home- oder Telecare-Plattformen integrieren.

Auf dem Weg zur Marktreife

Aktuell arbeitet das Projektteam an der Optimierung des Hardwaredesigns und an der Weiterentwicklung der KI-Modelle, um Bewegungen noch genauer vorherzusagen. Sobald die Zuverlässigkeit wissenschaftlich belegt ist, soll der SilentBedMonitor in eine marktfähige Version überführt werden.

Ziel ist ein System, das Pflegebedürftigen Sicherheit bietet, Angehörige entlastet und die Pflege digital vernetzt, ohne die menschliche Komponente zu verdrängen.