The number of people suffering dementia is expected to nearly triple until 2050. Unfortunately, diagnosis is often provided too late or not at all, although the progression of the disease could be positively influenced by early detection. Reasons for this can be seen in the stigmatizing effect of the diagnosis and the lack of medical care especially in low- and middle-income countries. For diagnosing dementia, a variety of causal diseases need to be differentiated. An initial etiological differentiation and classification can be made by testing based on the clinical characteristics, such as memory loss or limited learning ability. This allows the derivation of progress and treatment of this syndrome. Therefore, we digitalized a combination between established, empirically validated assessments and new approaches to get a variation of measurements about cognition-, memory- and behaviour-related symptoms regarding the most common type of dementia. This paper will work out how the digitalization and enhancement of standardized psychological tests can support the diagnosis of Alzheimer's Disease (AD) and which challenges this entails.

Dementia affected 47 million people worldwide in 2016, which caused $ 818 billions of estimated costs in total. Due to high costs and inadequate governmental support, over 90 % of people with dementia in low- and middle-income countries need to be cared for at home. However, the multitude of implications overburdens both the people affected as well as their caregivers. Existing health monitoring systems for ambulatory care only offer dementia-specific support functions in combination with a variety of sensors, applications and administration efforts. Therefore, we present a method to support ambulatory care with simple ambient sensor settings. Our approach is intended to model the behaviour of the resident to derive habits and possible anomalies regarding dementia. To support planning of care measures and detect dementia onset, we start with day-night rhythm and night-time activity as relevant parameters, since they are associated with dementia and are beneficial for the implementation of care. Our primary objective is to automate the personalization of existing monitoring systems with as few ambient sensors as possible. The challenge of this work is to learn these parameters from a brief sensor data history about people who are living alone, are unable to handle wearable devices and cannot give autonomous feedback on their activities of daily living.

Konzepte im Bereich Ambient Assisted Living (AAL) und assistierender Gesundheitstechnologien (AGT) sind eng mit der Wohnung als Gesundheitsstandort verbunden. Mehr als zwei Drittel der Pflegebedürftigen wird laut Statistischem Bundesamt zu Hause versorgt, der größte Teil davon allein durch die Angehörigen. Vor diesem Hintergrund scheint es sinnvoll, die Wohnung als Ort der Gesundheitsversorgung und der Pflege genauer zu betrachten. Dabei bestimmen nicht nur die Räumlichkeiten was eine Wohnung ausmacht. Vielmehr konstituieren die Bewohner mit ihren Vorlieben und Wünschen, ihren sozialen Kontakten, aber auch mit ihren körperlichen und kognitiven Einschränkungen das was die Wohnung als Gesundheitsstandort definiert. Die häusliche Umgebung als Forschungsfeld zeichnet sich so durch Komplexität und Interdisziplinarität aus. Ziel des Workshops ist es, das komplexe Zusammenspiel zwischen Mensch und Technik im Rahmen der häuslichen Versorgung zu beleuchten. Der Workshop richtet sich an Forscher, Entwickler und Anwender von AAL und assistierenden Gesundheitstechnologien und soll als Plattform für den Erfahrungsaustausch dienen.

Im Rahmen der Demenzerkrankung ist das Kurzzeitgedächtnis und im weiteren Verlauf auch die Funktion des Langzeitgedächtnisses betroffen. Der zunehmende Verlust der kognitiven Fähigkeiten und die zunehmende Einschränkung der lebensgeschichtlich erworbenen Kompetenzen zur Alltagsbewältigung stellen für Betroffene eine erhebliche Belastung dar. Zur Prävention und Hinauszögerung der medizinischen und psychosozialen Folgen für Betroffene und Angehörige wird in einem interdisziplinären Projektkonsortium ein IT-gestützter Pflegecoach entwickelt.