Unabhängige Validierung von Messwerten und Parametern

Die Aufnahme medizinischer Daten ist längst im Alltag von Patienten angekommen. Smart Watches, Wearables, oder integrierte Smart Home Anwendungen ermöglichen eine komfortable Erfassung von Biosignal in jeder Situation und können so eine wertvolle Datengrundlage für die medizinische Versorgung sein.

Doch wie gut funktionieren diese Systeme? Wie genau und valide sind die aufgenommenen Daten im Vergleich zum medizinischen Goldstandard?

Validierungsstudien am Fraunhofer IIS

Als unabhängiges Institut bieten wir Ihnen individuelle Probandenstudien zur Validierung Ihrer Systeme an. Wir vergleichen die erhobenen Parameter mit dem entsprechenden medizinischen oder biomechanischen Goldstandard. So erhalten Sie eine valide Aussage über die tatsächliche Datenqualität von Wearables, Apps und anderen Systemen zur Biosignalerfassung.  

Unsere Referenzprojekte

 

Validierung kommerzieller Systeme für den Sport

Die Validierung kommerzieller Wearables ermöglicht eine optimale Trainings- und Spielkontrolle der Sportler in der NBA (National Basketball Association)

 

Fahrsimulatorstudie für die Bewegungserfassung im LKW

Um die Funktionalität eines Mobilisationssitzes zu validieren, wurden Bewegungsabläufe und Sitzpositionen mithilfe kapazitiver Sensorik analysiert.  

 

Erfassung und Analyse psycho-physiologischer Reaktionen

Die Erfassung und Analyse multimodaler physiologischer Daten ermöglicht unbewusste, emotionale Reaktionen zu analyisieren.

Zentrum für Sensorik und digitale Medizin: Unsere Labore für Ihre Studie

Das »Zentrum für Sensorik und Digitale Medizin« des Fraunhofer IIS:  

 

Entwicklung, Integration und Validierung innovativer Gesundheitstechnologien im klinischen Umfeld.

 

Profitieren Sie von unseren gebündelten Kompetenzen für Ihre
Studie

Durch die interdisziplinäre Zusammenarbeit mit Ärzten und medzinischem Fachpersonal vereinen wir technische Expertise und medizinisches Domänenwissen. So können wir vom Studiendesign über die Durchführung bis hin zu Datenanalyse alle Aspekte einbeziehen und erreichen Ergebnisse in höchster Qualität.