Ziel
Dieses Projekt zielt darauf ab, eine zugängliche mobile Anwendung zur Bewertung der kognitiven Leistungsfähigkeit zu entwickeln. Die App wird ein benutzerfreundliches und wissenschaftlich validiertes Instrument sein, das eine frühzeitige Erkennung von kognitiven Beeinträchtigungen ermöglicht und sowohl den Betroffenen als auch dem Gesundheitspersonal wertvolle Erkenntnisse liefert.
Methoden
Es wurde eine Literaturrecherche durchgeführt, um bestehende kognitive Testbatterien für die digitale Implementierung zu analysieren. Mock-up-Designs wurden erstellt, um die Benutzeroberfläche (UI) und die Testdurchführung zu visualisieren. Die Anwendung wurde dann mit Flutter implementiert, um eine ideale User Experience (UX) zu gewährleisten. Für die Speicherung und Analyse der Testergebnisse wurde eine Backend-Lösung entwickelt, die eine strukturierte Datenverwaltung ermöglicht. Schließlich wurde eine gründliche Testphase durchgeführt, um die Benutzerfreundlichkeit und funktionale Genauigkeit der Anwendung zu bewerten.
Ergebnis
Der SAGE-Test [3] wurde als Grundlage für die Erkennung von frühen Anzeichen der Alzheimerkrankheit und Demenz ausgewählt. Es wurde eine mobile Anwendung zur kognitiven Beurteilung entwickelt, die es Patient:innen ermöglicht, einen Demenztest durchzuführen. Fachleute erhalten einen detaillierten PDF-Bericht, der sowohl die verschiedenen Testfragen, mit denen der:die Benutzer:in konfrontiert wird, als auch die Benutzer:inneneingaben beinhaltet.
Darüber hinaus wurde eine Datenbank integriert, um die Testergebnisse zu speichern, automatisch strukturierte PDF-Berichte zu erstellen und eine effiziente Datenverwaltung und -zugänglichkeit zu gewährleisten.
Für das Backend-Datenmanagement wurde eine PostgreSQL-Datenbank implementiert und über GraphQL (PostGraphile) angebunden, die die Daten in drei Tabellen organisiert: Verlauf, kognitiver Test und Antworten.
Für die automatische Auswertung und Analyse der kognitiven Testergebnisse wurden TFLite-Modelle mit Teachable Machine [4] und TensorFlow entwickelt. Diese Modelle ermöglichen die automatische Bewertung von durch den:die Benutzer:in gezeichneten Bildern.
