Datenanalyse für personalisierte Medien

In der medizinischen Forschung wird mehr und mehr klar, dass individuell auf den Patienten angepasste Therapien den größten Erfolg versprechen. Dies gilt insbesondere auch für die Behandlung chronischer Krankheiten, bei denen der Lebenswandel des Patienten einen starken Einfluss auf den Krankheitsverlauf hat. Im Rahmen dieses Forschungsvorhabens wird untersucht, inwieweit sich die Behandlung chronischer Krankheiten durch die automatische Analyse des Patientenverhaltens unterstützen lässt.

Zu diesem Zweck werden in der Arbeitsgruppe von Prof. Stuckenschmidt Methoden zur automatischen Aktivitätserkennung von Patienten auf der Basis von Sensordaten aus Smartphones und anderer handelsüblicher tragbarer Sensorik (Smart-Watches, Fitness-Armbänder, etc.) untersucht. Der Fokus der Untersuchungen liegt hierbei auf Methoden, die in der täglichen Praxis anwendbar sind. Dies stellt eine besondere Herausforderung dar, da existierende Arbeiten zumeist unter Laborbedingungen entwickelt und getestet wurden. Das Vorhaben ist ein Langzeitprojekt und ist noch über 2016 hinaus geplant.