Entwicklung und Evaluation eines Assistenzsystems für ein adaptives und mobiles Training mit einem Elektrofahrrad

Wissenschaftliche Studien können aufzeigen, dass beim Fahren mit Elektrofahrrädern trotz der Unterstützung eines elektrischen Motors gesundheitliche Effekte bestehen bleiben und die Fitness verbessert werden kann. Steuerungssysteme, die individuelle Belastungs- und Beanspruchungsgrenzen bzw. –zielwerte des Fahrers berücksichtigen, sind derzeit jedoch nur auf stationären Trainings-Ergometern umgesetzt.
Ziel dieser Arbeit ist es daher Medizin-, Informations- und Kommunikationstechnik mit Elektromobilität zu einem adaptiven und mobilen Assistenzsystem zu verknüpfen. In zwei aufeinander aufbauenden Studien wird das Assistenzsystem zunächst entwickelt und evaluiert. Im Anschluss daran wird es an einer stationären Rehabilitationsklinik für Herz-Kreislauf-Patienten im Terraintraining eingesetzt.
Die Ergebnisse der Studie I verdeutlichen wie innerhalb von mHealth gänzlich neue Funktionalitäten ergänzt werden können. So kann das entstandene Assistenzsystem vor allem den Bereich „Sensing, Tracking and Therapeutic Tools“ erweitern. Die geleistete Arbeit der Probanden oberhalb der individuellen Leistungsgrenze wird im Vergleich zu Fahrten ohne Motorunterstützung um 97% reduziert und Überschreitungen der individuellen Herzfrequenzgrenze können gänzlich vermieden werden. In der anschließenden Felduntersuchung gelingt der Machbarkeitsnachweis für die Anwendung des Gesamtsystems im Setting der kardiologischen Rehabilitation. Im Vergleich zum Fahrradergometer wird jedoch deutlich, dass die adaptive Steuerung nicht hinreichend in der Lage ist, bei gegebenen, anspruchsvollen Streckenprofil Überschreitungen der individuellen maximalen Leistungsgrenze zu unterbinden.
Die Arbeit legt dar, wie bisher isolierte Monitoring-Systeme in ein Netzwerk eingebunden werden können um Gesundheitsdienste zu gestalten, die Mobilität und Sicherheit für Risikopatienten ermöglichen.