Motivation
In Zeiten, in denen uns Antibiotika nur noch bedingt gegen Krankheitskeime helfen, kommt der Prävention von bakteriellen Infektionen eine entscheidende Rolle zu. Insbesondere wird durch ein erhöhtes Bewusstsein zur Händehygiene das Infektionsrisiko eingedämmt. Bakterielle Kontaminationen an den Händen frühzeitig zu erkennen, würde einen Durchbruch im Schutz vor multiresistenten Keimen bedeuten.
Ziele und Vorgehen
Hier setzt das Projekt LAIveBactDetect an: für die insbesondere durch die Corona-Pandemie weit verbreiteten Desinfektionsmittelspender soll eine Lösung entwickelt und integriert werden, die bakterielle Kontaminationen auf der Hand erkennen kann. Dazu wird beim Händewaschen die abtropfende Probe von LAIveBactDetect im Spender gesammelt und zu einem miniaturisierten Mikroskop im Spender weitergeleitet. Die gewonnenen Bildsequenzen von lebenden Bakterien sollen dann von Algorithmen mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz in einer Recheneinheit im Spender verarbeitet werden. Damit sollen Bewegungsmuster in den Bildsequenzen erkannt werden, die auf bestimmte Bakterien zurückschließen lassen. So erfolgt nach kurzer Zeit und je nach Ergebnis, eine Warnung bei einer gefährlichen Kontamination auf der Hand.
Innovationen und Perspektiven
LAIveBactDetect realisiert ein Komplettsystem eines Desinfektionsmittelspenders mit integriertem Sensor, der vor allem in Krankenhäusern und Seniorenheimen, und als mögliche Erweiterung auch in öffentlichen Bereichen die Händehygiene entscheidend verbessern soll. In der Forschung und Lehre bietet der Sensor in Kombination mit Künstlicher Intelligenz eine völlig neuartige Erkennungsmethode, die in Praktika und Vorlesungen, als auch direkt in der Forschung verwertet werden könnte.