Consumer Wearables for Health Care Platforms: Further Developing a PGHD-Integrated Monitoring System

27.03.2026, Abschlussarbeiten, Bachelor- und Masterarbeiten

Wir suchen Masterstudierende, die ihre Abschlussarbeit zu einem Thema an der Schnittstelle zwischen Informationssystemen und Gesundheitswesen schreiben möchten.

KONTEXT

Interventionen auf Basis von Wearables werden zunehmend als vielversprechender Ansatz zur Unterstützung der Gesundheitsversorgung durch die kontinuierliche Erfassung von patientengenerierten Gesundheitsdaten (PGHD) diskutiert (Shapiro et al., 2012). Im Gegensatz zur episodischen Datenerhebung während Konsultationen können Wearables für Verbraucher wie Smart-Ringe, Smartwatches und Aktivitätstracker durch passive Datenerfassung Längsschnittinformationen zu Schlaf, körperlicher Aktivität, Herzfrequenz, Herzfrequenzvariabilität und damit verbundenen Verhaltensmustern liefern (Reindl-Spanner et al., 2023). In der psychischen Gesundheitsversorgung können diese Daten Selbstauskünfte und klinische Konsultationen durch kontinuierlichere und alltagsbezogene Erkenntnisse ergänzen (Matcham et al., 2019; Wuttke et al., 2023; Pedrelli et al., 2020). Im Rahmen eines laufenden Forschungsprojekts an der TUM wurde eine digitale Plattform entwickelt, um die Überwachung der psychischen Gesundheit und die klinische Entscheidungsfindung durch die Integration von fragebogenbasierten Daten und aus Wearables gewonnenen PGHD zu unterstützen. Während das aktuelle System im Kontext der psychischen Gesundheit eingesetzt wird, ist seine Architektur so konzipiert, dass sie auf breitere Versorgungsbereiche übertragbar ist. Für die nächste Entwicklungsphase soll die Plattform weiterentwickelt und auf die Kompatibilität mit verschiedenen Wearables ausgerichtet werden, die Menschen bereits im Alltag nutzen. Dies umfasst sowohl die Bewertung geeigneter Geräte als auch die Erweiterung des Systems hin zu einer modulareren und wiederverwendbaren Integrationsarchitektur.

AUFGABEN

• Analyse der Anforderungen für die Weiterentwicklung einer PGHD-integrierten Plattform zur Überwachung der (psychischen) Gesundheit und zur Entscheidungsunterstützung
• Ermittlung relevanter Wearables für Verbraucher, die bereits im Alltag genutzt werden
• Vergleich der Geräte hinsichtlich Sensorfähigkeiten, Datenzugriff, API-/Integrationsmöglichkeiten, Interoperabilität, Benutzerfreundlichkeit und Umsetzbarkeit
• Entwurf und Implementierung von Plattformkomponenten für die modulare Integration mehrerer Wearables
• Verfeinerung der Systemarchitektur zur Unterstützung einer skalierbaren und wiederverwendbaren Wearable-Integration über verschiedene Pflegekontexte hinweg
• Prototypisierung und Bewertung ausgewählter Funktionen oder Schnittstellen
• Ableitung technischer Designprinzipien und Empfehlungen für PGHD-integrierte Überwachungsplattformen im Gesundheitswesen

ANFORDERUNGEN

• Hohe Eigenständigkeit und Verantwortungsbereitschaft
• Starkes Interesse an digitalen Gesundheitstechnologien und Informationssystemen im Gesundheitswesen
• Erfahrung in der Softwareentwicklung, Datenanalyse oder Systemgestaltung
• Strukturierte, selbstständige und zuverlässige Arbeitsweise
• Interesse daran, Nutzerfeedback in technische Systemanforderungen umzusetzen

WEITERE INFORMATIONEN

Die Abschlussarbeit kann auf Englisch oder Deutsch verfasst werden. Bei weiteren Fragen können Sie sich gerne direkt an mich wenden. Bitte senden Sie Ihre Bewerbung einschließlich unseres spezifischen Bewerbungsformulars, eines aktuellen Studienzeugnisses und Ihres Lebenslaufs an luca.kittelmann@tum.de. Bitte beachten Sie, dass wir nur Bewerbungen mit vollständigen Unterlagen berücksichtigen können.

QUELLEN

Matcham, F., Barattieri di San Pietro, C., Bulgari, V., De Girolamo, G., Dobson, R., Eriksson, H., et al. (2019). Remote assessment of disease and relapse in major depressive disorder (RADAR-MDD): A multi-centre prospective cohort study protocol. BMC Psychiatry, 19(1), 72.

Wuttke, A., Steinmetz, A., Endres, K., Simon, P., Fellgiebel, A., & Haller, N. (2023). Behavioral activation by wearable devices in patients with late-life depression. GeroPsych.

Pedrelli, P., Fedor, S., Ghandeharioun, A., Howe, E., Ionescu, D. F., Bhathena, D., et al. (2020). Monitoring changes in depression severity using wearable and mobile sensors. Frontiers in Psychiatry, 11, 584711.

Reindl-Spanner, P., Prommegger, B., Gensichen, J., & Krcmar, H. (2022). Insights on patient-generated health data in healthcare: A literature review. PACIS 2022 Proceedings.

Shapiro, M., Johnston, D., Wald, J., & Mon, D. (2012). Patient-generated health data. White paper. RTI International. Prepared for Office of Policy and Planning, Office of the National Coordinator for Health Information Technology.

Kontakt: luca.kittelmann@tum.de