Vom statischen Scan zur dynamischen Analyse
Erfassung der Gesichtsmotorik
Mit dem neuen Facial Motor Scan erweitern wir die Gesichtserfassung von Stroke Helper um eine entscheidende Dimension: Bewegung. Während gezielter mimischer Aufgaben – beispielsweise Lächeln oder dem Schließen der Augen – werden Veränderungen in der Gesichtsmotorik strukturiert erfasst und für spätere Vergleiche aufbereitet.
In Verbindung mit unserem 3D Face Scan, rund 2.500 Gesichtspunkten und einem dreidimensionalen Mesh, entsteht so die Grundlage, um Symmetrien und motorische Veränderungen künftig auch im zeitlichen Verlauf differenziert betrachten zu können.
Ein weiterer Schritt auf dem Weg von der Momentaufnahme zur longitudinalen neurologischen Betrachtung.
Warum schnelle Hilfe so wichtig ist.
Fakten, die man kennen sollte.
200.000 neue Fälle jährlich
In Deutschland erleiden jedes Jahr rund 200.000* Menschen, erstmals einen Schlaganfall – viele davon völlig überraschend. Eine schnelle Reaktion kann Leben retten und bleibende Schäden verhindern.
* Quelle: Stiftung Deutsche Schlaganfall-Hilfe
Schneller erkennen - besser behandeln
„Time is Brain“ – Bei einem Schlaganfall zählt jede Minute: Pro Sekunde sterben etwa 32.000 Nervenzellen im Gehirn ab*. Je früher erkannt – desto besser die Heilungschancen.
* Quelle: PubMed – National Library of Medicine
Hilfe wenn niemand hinschaut
Viele Betroffene sind im entscheidenden Moment allein – Stroke Helper unterstützt bei der Erkennung*, auch wenn kein Arzt in der Nähe ist. Einfach. Schnell. Digital.
⚠️ Wichtiger Hinweis: StrokeHelper ersetzt keine ärztliche Diagnose.
Die App kann lediglich Symptome erkennen und auf mögliche Anzeichen eines Schlaganfalls hinweisen.
Im Verdachtsfall gilt immer: sofort den Notruf wählen!
App aktuell verfügbar in 7 Sprachen - weitere folgen.
Sprachbasierte Analyse statt Übersetzung.
Die Spracherkennung von Stroke Helper basiert nicht auf übersetzten Testsätzen –
sondern auf sprachspezifischen Lautmustern und phonetischen Strukturen.
Für jede unterstützte Sprache wird eine eigene Referenz aufgebaut.
Diese berücksichtigt typische Laute, Silbenfolgen und Artikulationsmuster der jeweiligen Sprache.
So können sprachabhängige Veränderungen – etwa bei aphasischen Symptomen –differenziert und valide erkannt werden.
Unabhängig von Sprache oder Herkunft des Nutzers.
*Gut zu wissen
Stroke Helper ist bereits als Prototyp nutzbar – aber noch nicht offiziell im App Store erhältlich.
Ich arbeite daran, die App weiterzuentwickeln und Schritt für Schritt zu verbessern.
Funktionen im Überblick
Onboarding mit Risikobewertung
Bereits bei der ersten Einrichtung analysiert Stroke Helper deine persönlichen Risikofaktoren – anonym und datenschutzkonform.
Gesichtsanalyse
Erkenne asymmetrische Gesichtsbewegungen oder Lähmungen über die Kamera – ähnlich wie beim FaceID-Setup.
Sprachanalyse
Vergleiche aktuelle Sprache mit deiner gespeicherten Referenz – bei verwaschener Aussprache wird gewarnt.
Symptom-Checkliste
Mit wenigen Fragen prüfst du, ob weitere Warnzeichen vorliegen – einfach zu bedienen, auch im Stressmoment.
HealthKit-Anbindung
Nutzt vorhandene Daten wie Alter, Gewicht oder Medikationen – für eine genauere Risikoeinschätzung.
MIRA – Erste-Hilfe-Coach
Erkennt die App mögliche Schlaganfall-Symptome, begleitet dich MIRA Schritt für Schritt mit Erste-Hilfe-Maßnahmen – nach dem bekannten ABCDE-Schema.
Das Labor im Hintergrund
MIRA AI
MIRA AI ist das analytische Fundament von Stroke Helper und eine eigene Entwicklung.
Hier werden Daten geprüft, Modelle trainiert und neue Funktionen kontinuierlich entwickelt.
