Hypoglykämien zählen zu den relevantesten und schwerwiegendsten Akutkomplikationen des Diabetes mellitus. Besonders riskant sind Hypoglykämien mit begleitender Einschränkung psychomotorischer, kognitiver und exekutiver Funktionen im Straßenverkehr. Es konnte bereits mehrfach gezeigt werden, dass sich das Fahrverhalten während Hypoglykämien signifikant verschlechtert.

In einer interdisziplinären Kooperation zusammen mit Forschenden der ETH Zürich und der Universität St. Gallen möchten wir nun moderne, hochdynamische Automobiltechnologie unter Anwendung von „deep machine-learning Algorithmen“ dazu nutzen, Hypoglykämien anhand des veränderten Fahrverhaltens in Echtzeit zu detektieren. Dies mit dem übergeordneten Ziel hypoglykämie-assoziierte Straßenverkehrsunfälle zu reduzieren.