Diabetes: Intelligentes Frühwarnsystem erkennt Fehlbelastungen

Eine intelligente Einlegesohle der Hochschule Osnabrück soll Fehlbelastungen bei Menschen mit Diabetes frühzeitig erkennen. Das mobile Sensorsystem misst Druckverteilungen beim Gehen in Echtzeit und kann so dazu beitragen, dem Diabetischen Fußsyndrom vorzubeugen.

Menschen mit Diabetes haben ein erhöhtes Risiko, unbemerkte Druckstellen und Verletzungen an den Füßen zu entwickeln. Ursache sind häufig dauerhaft erhöhte Blutzuckerwerte, die Nerven und Blutgefäße schädigen. Dadurch bleiben Druckstellen, kleine Verletzungen oder Fremdkörper im Schuh oft unbemerkt. Gleichzeitig heilt Gewebe schlechter, sodass sich auch kleine Wunden zu Entzündungen entwickeln können.

Innerhalb eines studentischen Projekts aus dem Maschinenbau hat Moritz Kampe eine kostengünstige intelligente Einlegesohle entwickelt, die Druckverteilungen im Schuh kontinuierlich erfasst und auffällige Muster sichtbar macht.

Eine wichtige Rolle spielt dabei die Druckverteilung beim Gehen. Genau hier setzt die Entwicklung aus Osnabrück an. "Mein Ziel war die Entwicklung eines alltagstauglichen Systems, das kritische Druckbelastungen frühzeitig sichtbar macht und so präventives Handeln ermöglicht", sagt der Student Moritz Kampe.

Die smarte Einlegesohle kombiniert Sensorik, Elektronik und Datenauswertung in einem flexiblen System, das sich im Alltag im Schuh tragen lässt. Fünf Messpunkte erfassen die Belastung an biomechanisch relevanten Fußbereichen, darunter Ferse, Vorfuß und Zehenbereich. Als Sensormaterial kommt das drucksensitive Polymer Velostat zum Einsatz, dessen elektrischer Widerstand sich unter Belastung verändert.

Die Sensoren sind zwischen textilen Schichten eingebettet und über flache Leitungen mit einer kompakten Auswerteelektronik verbunden. Eine eigens entwickelte Platine verarbeitet die Messsignale in Echtzeit und erstellt daraus ein detailliertes Bild des Gangverlaufs. Die Stromversorgung erfolgt über eine Knopfzelle, sodass das System autark genutzt werden kann.

Per Bluetooth werden die Daten an ein Endgerät übertragen. Dort analysiert ein Algorithmus einzelne Schritte sowie Stand- und Schwungphasen des Fußes. Anschließend wird die plantare Druckverteilung während der Abrollbewegung berechnet und in Diagrammen sowie Heatmaps dargestellt. Auffällige Belastungsmuster lassen sich so schnell erkennen.

Für die Diabetesprävention könnte die Entwicklung ein interessanter Ansatz sein, weil sie Messungen auch außerhalb medizinischer Labore ermöglicht. "Das Projekt von Moritz Kampe zeigt, dass eine medizinisch relevante Überwachung der plantaren Druckverteilung mit vergleichsweise einfachen und kostengünstigen technischen Mitteln möglich ist. Der entwickelte Prototyp erkennt Unterschiede im Gangbild zuverlässig und bildet damit eine wichtige Grundlage für zukünftige Frühwarnsysteme zur Diabetesprävention", sagt Prof. Jens Schäfer, Professor für Produktentwicklung an der Hochschule Osnabrück.

Bis zu einem marktreifen Produkt sind laut Kampe jedoch weitere Schritte nötig. "Um aus dem Prototyp ein marktreifes Produkt zu machen, müssten im nächsten Schritt unter anderem die Langzeitstabilität, die Optimierung der Alltagstauglichkeit sowie die Recyclingfähigkeit intelligenter Textilien getestet werden", so Kampe. An diesen Fragen arbeitet auch das Projekt "ReSiST-AR – Recycling Strategies of Smart Textiles & automated Robotics", das vom Land Niedersachsen und dem Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) gefördert wird.

MEDICA.de; Quelle: Hochschule Osnabrück