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Future Food

Bowel sound data monitoring

Magen-Darm-Erkrankungen sind ein immer größer werdendes Problem unserer derzeitigen Leistungsgesellschaft. Stress ist einer der Hauptgründe für das Entstehen neuer Krankheitsbilder. Viele symptomatische Ausprägungen sind für Ärzt*innen schwer zu erkennen und benötigen längere Untersuchungszeiträume oder invasive Methoden, um eindeutige Diagnosen zu zeigen. Außerdem können sich höchst individuelle Symptome für verschiedene Patienten*innen entwickeln.
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Projektteam: Jan Scheffel, Liu Yinglan, Guo Jieying

Verdauungssysteme erzeugen in regelmäßigen Abständen Geräusche, weshalb ein Sensorgerät durch Aufspüren von Mustern und Rhythmen Anomalien feststellen kann.

Während der Verdauung werden durch die Bewegung des Darms spezifische Bauchgeräusche erzeugt.

Diese charakteristischen Geräusche können mit Sensoren gemessen werden, die auf den Bauch geklebt werden, um die auftretenden Vibrationen über die Haut zu messen.

Die Beobachtung der Geräuschdaten über einen längeren Zeitraum hinweg hilft bei der Entdeckung auffälliger Darmaktivitäten und Muster.

Die Messsensoren können frei auf dem Bauch positioniert werden. Je nach Fall und Patient*in kann eine medizinische Fachkraft entscheiden, welche Stellen für eine Langzeit-Überwachung besonders interessant sind.

Es können Geräusche von mehreren Bereichen gleichzeitig aufgezeichnet werden. Diese Funktion hilft beim Aufspüren von Ursachen für bestimmte Magen-Darm-Probleme und schließlich bei einer präziseren Diagnose möglicher Krankheiten.

Jeder Sensor hat seinen eigenen individuellen Marker, so dass seine Positionierung über Augmented Reality getrackt werden kann, um die Positionsdaten auf dem Bauch verknüpft mit den Geräuschen abspeichern zu können.

Durch die Aufzeichnung verschiedener persönlicher Darmgeräusche in einem gleichbleibenden Tagesrhythmus über lange Zeiträume hinweg entstehen große Datenmengen, die für weitere Analysen verwendet werden können, um ein persönliches Klangprofil zu erstellen.

Eine künstliche Intelligenz kann eingesetzt werden, um Muster und Anomalien in den Daten zu erkennen. Das Gerät kann zu Forschungszwecken eingesetzt werden, um die Diagnose von Magen-Darm-Erkrankungen zu verbessern.

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