Large Language Models als Schlüssel zur Strukturierung und Auswertung der stetig zunehmenden medizinischen Forschung Die grosse Menge an veröffentlichter Forschung erschwert die Umsetzung evidenzbasierter Medizin. Das Projektteam entwickelt daher MedLitGrasp, ein Online-Tool für Forschende und medizinisches Personal, das grosse Sprachmodelle (Large Language Models) nutzt, um umfangreiche Biomarkerdaten zu Multipler Sklerose, Schlaganfall… Weiterlesen »MedLitGrasp
Eine web-basierte Gesundheitsplattform für Kognition COPE-D entwickelt die erste webbasierte Gesundheitsplattform für Kognition, die Das klinische, neuropsychologische Assessment standardisiert und die Datenauswertung normiert. Patient:innen Zugang zu ihren Daten sowie personalisierte Bildungsinhalte bietet. Dies fördert das Verständnis der Patient:innen (und Angehörigen), sowohl für ihre Defizite als auch für ihre Ressourcen, und… Weiterlesen »COPE-D: COgnition and Patient Education – Digitalized
Akteure in der schulischen Bildung zur Digitalität befähigen Das Projekt EnablEd untersucht, wie schulisches Personal zur Mitgestaltung des digitalen Wandels befähigt werden kann. Es ermittelt Gelingensbedingungen der schulischen Personalentwicklung mit einer Reihe unterschiedlicher Methoden und entwickelt so ein Befähigungsmodell, das schulische Führungspersonen bei der Personalentwicklung unterstützt. Mehr Informationen Team Prof.… Weiterlesen »EnablEd
MAthematikTutor zur Hilfestellung bei individuellen Lernvoraussetzungen Das Projekt zielt darauf ab, Schüler:innen mit schwachen Mathematikleistungen durch ein intelligentes Tutorensystem gezielt zu fördern. Durch die Kombination von Instruktionspsychologie, Fachdidaktik und modernster Technologie wird eine personalisierte Lernumgebung geschaffen, die einen Beitrag zur Chancengleichheit im Bildungssystem leistet. Mehr Informationen Team Prof. Dr. Thomas… Weiterlesen »MATHiL
Verbesserung sozialer Dienstleistungen durch ein generatives Übersetzungstool für einfache Sprache: Validierung seiner Nutzung für Sozialhilfeempfänger:innen, Implementierungsprinzipien und Bewertung seiner Auswirkungen auf die Inanspruchnahme von Leistungen Das Projekt befasst sich mit der Nichtinanspruchnahme von Sozialleistungen aufgrund sprachlicher und administrativer Hürden. Es schlägt den Einsatz eines KI-gestützten Tools vor, das komplexe Sozialverwaltungsdokumente… Weiterlesen »Simplify!
Biodiversitätsüberwachung von Heuschrecken mit einer KI-gestützten mobilen App Ziel des Projekts ist die Entwicklung der App «ChirpScan», die mithilfe Künstlicher Intelligenz Heuschrecken anhand ihrer Gesänge automatisch klassifiziert. Die App ermöglicht die effiziente Überwachung der Biodiversität und dient als didaktisches Werkzeug zur Förderung der Biodiversitätsbildung. Sie ist benutzerfreundlich und richtet sich… Weiterlesen »ChirpScan
Sonifizierte Überwachung neurologischer EEG-Ereignisse Das Projekt SonNEEM entwickelt innovative Lösungen für eine effektivere EEG-Überwachung und Entscheidungsfindung auf Intensivstationen (ICU). Das Projektteam nutzt maschinelles Lernen, nutzerzentrierte Datensonifikation und Auditory Display Design, die speziell auf die Herausforderungen in der Intensivpflege ausgerichtet sind, mit einem Fokus auf die Erkennung von Burst-Suppression und epileptiformen… Weiterlesen »SonNEEM
Das Projekt entwickelt ein neuartiges automatisiertes digitales Tool, das auf kommunikationstheoretischen Grundlagen basiert. Es analysiert, wie unterschiedliche journalistische Perspektiven in der Medienberichterstattung miteinander verknüpft sind. Das Tool soll sowohl die strategische Kommunikation von Organisationen als auch die journalistische Forschung innerhalb von Medienhäusern unterstützen. Team Prof. Dr. Alexandre Bovet, UZH Department… Weiterlesen »Neue digitale Werkzeuge für Medienmonitoring und Diskursanalyse
KI-gestützte klinische Entscheidungsfindung in der Radiologie durch multimodale Analyse Die schnelle digitale Transformation im Gesundheitswesen hat das Datenvolumen und die Vielfalt stark erhöht, was das medizinische Personal überfordert. Ein Grossteil dieser Daten ist unstrukturiert, was die Analyse erschwert. Die Radiologie, ein wichtiges diagnostisches Fachgebiet, kämpft mit fragmentierten Aufzeichnungen. Das Projektteam… Weiterlesen »RADICAL
Einsatz von Data Mining zur Verfolgung von Antibiotikaresistenzen für Reisende in den globalen Süden Ziel des Projekts ist es, die Überwachung antimikrobieller Resistenzen bei Tieren und Lebensmitteln zu stärken, mit einem besonderen Fokus auf internationale Reisende. Das Projektteam wird untersuchen, inwieweit sich mittels Text- und Bildanalyse (unter Berücksichtigung und Quantifizierung… Weiterlesen »Digitalisierung des Kampfs gegen multiresistente Keime