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Einsatz eines Aktivitätstisches in der Akutversorgung : Erfahrungen und Ergebnisse aus der Praxis
(2023)
Potenzial eines Echtzeit-Patientenmonitoring-Systems zur Unterstützung einer bedarfsgerechten Pflege
(2023)
Bei der Entwicklung von Anwendungen der künstlichen Intelligenz (KI) im klinischen Setting ist es besonders wichtig zukünftige Nutzer*innen einzubeziehen. Denn gerade klinisches Personal benötigt sowohl zur Akzeptanz als auch zur effektiven Nutzung zukünftiger KI-Anwendungen ein tiefergehendes Verständnis der KI-Modelle und derenFunktionsprinzipien. In diesem Sinne wurde im Projekt KIDELIR, dessen Ziel es ist, ein KI Unterstützungssystem zur Delirprädiktion zu entwickeln, ein partizipativer Ansatz gewählt.
Um eine praxistaugliche Gestaltung und Entwicklung des KI-Systems zu erreichen, werden Pflegefachpersonen und Ärzt*innen fortlaufend in den Forschungs- und Entwicklungsprozess einbezogen. Im Folgenden wird berichtet, wie der Partizipationsprozess im Projekt KIDELIR bislang gestaltet wurde und welche weiteren Schritte geplant sind. Der Fokus liegt auf der Reflexion der Methoden, die zur Bedarfserhebung bezüglich der Delirversorgung aus pflegerischer Sicht und dem Nutzen eines KI-Systems zur Delirprädiktion herangezogen wurden. Konkret wird die Kombination von Fallvignetten, Health Information Mapping, Techno-Mimesis sowie Cognitive-Affective-Mapping und einer Gruppendiskussion betrachtet. Im weiteren Verlauf des Projekts sind vertiefende leitfadengestützte Interviews mit den Teilnehmenden sowie Ärzt*innen geplant.
Zusätzlich sind weitere partizipative Formate vorgesehen, unter anderem gemeinsam mit Ärzt*innen und Pflegefachpersonen.
Prototyp eines Controllers und eine Simulationsumgebung für VR-basierte laparoskopische Trainings
(2023)
Grain Vision
(2023)
In diesem Vortrag werde ich auf die Programmierumgebungen (ROS) und Schnittstellen (keras/Tensorflow) eingehen, die es ermöglichen Roboter mit Hilfe von maschinellem Lernen zu trainieren. Dabei werde ich insbesondere die Möglichkeiten vorstellen, wie man einen Roboter in der Simulation (gazebo) trainieren kann, um die trainierten Modelle auf echte Roboter zu übertragen. Anhand von praktischen Beispielen mit mobilen Robotern und Greifarmen werden die Konzepte des Reinforcement Learnings, Active Learnings, Transfer Learnings und der Objekterkennung demonstriert. Das Testszenario besteht aus einem Holz-Labyrinth und einem Turtlebot Roboter, der mit Laser Range Scanner und einer 2D-Kamera ausgestattet ist. Dabei soll der Roboter lernen, autonom den Weg zur angegebenen Zielposition zu planen ohne dabei gegen ein Hindernis zu fahren. Es wird hierbei untersucht in wie weit die trainierten Modelle in leicht abgeänderten Szenarien funktionsfähig bleiben.
Unter dem Motto „Technologie bewegt Pflege“ werden Beiträge aus Wissenschaft, Praxis und Industrie präsentiert. In einem abwechslungsreichen Programm werden aus verschiedenen Blickwinkeln die unterschiedlichen Schwerpunkte im Themenfeld Pflege und Technik diskutiert. Die Beiträge auf der 5. Clusterkonferenz, ausgerichtet vom Pflegepraxiszentrum Freiburg, sind im vorliegenden Abstractband ausgeführt.
Die klinische Leistungsfähigkeit von Medizinprodukten rückt bei den Anforderungen moderner Entwicklungsprozesse und den damit verbundenen Regularien immer stärker in den Vordergrund. Die Nachweise für diese Performance können jedoch oft erst sehr spät im Rahmen klinischer Prüfungen bzw. Studien erreicht werden. Ein Lösungsansatz für dieses Problem können virtuellen klinischen Studien darstellen, die auf Simulationsmethoden aufbauen und so helfen, frühzeitig wichtige Weichen in der Entwicklung zu stellen und verschiedene konzeptionelle Ansätze für die Produktentwicklung sowie eine Optimierung spezieller Parameter zu erreichen. Die Nutzung derartiger Techniken wird sowohl durch die Europäisch Kommission im Abschlussreport der Avicenna Alliance als auch gezielt von der FDA im Rahmen verschiedener Guidance-Dokumente vorgestellt und forciert. Das Medical Solution Center-BW greift diese Ansätze auf und strebt an, ein Netzwerk aus Partnern aus Industrie und Wissenschaft aufzubauen, dass die Nutzung von Simulation / HPC im Rahmen der Entwicklung von Medizinprodukten systematisch zu erschließen. Das betrifft insbesondere die Option zur Entwicklung virtueller klinischer Studien in den Bereichen der strukturmechanischen Simulation von Knochen-Implantat-Systemen sowie der strömungsmechanischen Simulation im Bereich der endovaskulären Chirurgie. In unserem Beitrag werden wir einen prinzipiellen Vorschlag zur Implementierung eines Verfahrens vorstellen, welches die Bewertung von Medizinprodukten mit Hilfe biomechanischer Simulationen in virtuellen klinischen Studien ermöglicht und explizite Simulationsanwendungen aus dem Bereich der Knochen-Implantat-Systeme präsentieren.
Nachhaltigkeit ist für die Gesellschaften unseres Planeten von grundlegender Bedeutung, ebenso wie Software Systeme immer mehr Teil der heutigen Gesellschaften werden. Daher gewinnt Nachhaltigkeit auch immer mehr an Relevanz im Software Engineering und es wurden erste Ansätze entwickelt, um Nachhaltigkeit bei dem Software System Design zu berücksichtigen. Dennoch bleibt es schwer die erst später eintreffenden Auswirkungen von Entscheidungen, die beim System Design getroffen werden, zu erkennen und zu bewerten. Um diese schwierige Aufgabe zu unterstützen, wird in der Keynote die Metapher „Sustainability Debt“ vorgestellt. Die Metapher hilft bei der Identifikation, Dokumentation und Kommunikation von Nachhaltigkeitsfragen im Software Engineering. Sie baut auf der bestehenden Metapher des „Technical Debt“ auf und erweitert diese um vier weitere Dimensionen der Nachhaltigkeit (individuell, sozial, ökologisch, ökonomisch). Neben der Bedeutung der Metapher Sustainability Debt und ihrer Verwendung im Software Engineering wird im Rahmen der Keynote auch darauf eingegangen wie im Software Engineering Entscheidungen getroffen werden. Da Entscheidungen im Rahmen des Sustainability Debts immer bedeuten einen Kompromiss zu schließen zwischen zeitnahen und entfernten Ergebnissen. Bei solchen intertemporalen Entscheidungen werden entfernte Ergebnisse oft als weniger bedeutsam bewertet als zeitnahe, was berücksichtigt werden muss, um eine entsprechende Entscheidungsunterstützung zur Verringerung des Sustainability Debts zu liefern.