B. Braun Stiftung: Start-ups stehen fest

14. Oktober 2021

Die B. Braun-Stiftung hat die Start-ups ausgewählt. die ihre Erfindungen auf der Fortbildung für Pflegende präsentieren können. Sechs von 16 Jungunternehmeri*innen gehen am 5. November an den Start. Auf das beste Unternehmen warten 1000 Euro Preisgeld.

Pflegende stehen digitalen und auch robotischen Lösungen offen gegenüber. Das zeigte eine Umfrage, die das Projekt FORMAT der Universität Halle-Wittenberg auf der Fortbildung für Pflegende vor zwei Jahren durchgeführt hat: Deshalb hat die B. Braun-Stiftung Start-ups eingeladen, ihr digitalen oder robotischen Lösungen für Pflegende auf der Fortbildung für Pflegende am 5. November zu präsentieren. Folgende wurden ausgewählt:

  • Die HUNIC GmbH präsentieren ihr Exoskelett SoftExo. Es soll eine ergonomische Arbeitsweise unterstützen und schlechte Haltungen reduzieren helfen.
  • Lindera ist spezialisiert auf KI-basierte 3D-Bewegungsanalysen für digitale Gesundheits-, Pflege und Fitnessanwendungen.
  • Das Aachener Start-up nevisQ GmbH stellt ihren Raumsensor und ihren Bettsensor entwickelt. Mittels dieser Technik soll sturzgefährdeten Personen ein selbstbestimmteres Leben ermöglicht werden.
  • Reactive Robotics entwickelt robotische Lösungen für die Frühmobilisierung von beatmeten Patienten auf der Intensivstation.
  • Voize präsentiert ihren digitalen Sprachassistent für die Pflegedokumentation.
  • Wirewire hat einen digitalen Medikamentenspender entwickelt, der Patient*innen an die korrekte Einnahme erinnert und Angehörige und Pflegende benachrichtigt.

Einige weitere Bewerber*innen erhalten die Möglichkeit, Ihre Innovationen mit einem Stand zu präsentieren. Begrüßt werden die Jungunternehmer*innen von dem Pflegebevollmächtigten der (noch) Bundesregierung, Andreas Westerfellhaus. Moderiert wird die Session von Prof. Dr. Patrick Jahn, Universität Halle, und Alexander Katzung, B.Braun Accelerator, Melsungen.

Das Unternehmen mit der besten Idee erhält 1.000 Euro.
 

Quelle: Pressemeldung – bbraun-stiftung.de
Render-Time: -0.765664