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
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
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
Immersive Bildung und Wissensvermittlung IMMERSE setzt sich für die digitale Transformation der Aus- und Weiterbildung durch immersive Lehr- und Lerntechnologien ein. Mit einem Netzwerk innovativer Partner aus dem Bildungs- und Technologiebereich werden Strukturen und Formate geschaffen, die eine breite Implementierung von XR- und KI-basierten Methoden in der Hochschul- und Berufsbildung… Weiterlesen »IMMERSE
Eine wachsende Zahl von Forschungsarbeiten in Psychologie und Soziologie zeigt, dass eine tiefgreifende Unzufriedenheit mit dem eigenen Körperbild ein zunehmend drängendes Problem bei jungen Menschen darstellt, teilweise aufgrund von Medienexposition. Es wird erwartet, dass sich dieses Problem durch KI-generierte idealisierte Körper noch verschärfen wird. Im Projekt UnRealBody wird eine Intervention… Weiterlesen »UnRealBody: Jugendliche vor den Gefahren unrealistischer KI-basierter Körperbilder schützen
Das Projekt «TRUST-RAD» zielt darauf ab, Vertrauensmechanismen in radiologische KI-Assistenztools zu integrieren, wie in der Abbildung unten dargestellt. Um die Vertrauenswürdigkeit zu verbessern, besteht das Ziel darin, (i) Modelle zu entwickeln, die es dem radiologischen KI-Tool ermöglichen, Inhalte zu erzeugen, die nicht nur präzise, sondern auch besonders relevant sind, wodurch… Weiterlesen »TRUST-RAD: Verlässliche KI-Assistenztools für die Radiologie
Personalisierte Behandlungsentscheidungen mit Digital Twins Das Projekt InnoTreat: Towards Personalized Treatment Decisions with Digital Twins zielt darauf ab, die klinische Diagnose und Behandlungsentscheidungen bei Schulterpathologien zu präzisieren. Durch die Integration von patientenspezifischer Anatomie in biomechanische Simulationen soll das Projekt Einblick in die zugrunde liegenden Mechanismen der Schulterpathologie geben und dadurch… Weiterlesen »InnoTreat
Auf einer Intensivstation sind das zeiteffiziente Auffinden, das genaue Verständnis und die Befolgung von Standardarbeitsanweisungen (SOP/Standard Operating Procedure) entscheidend für die Gewährleistung einer optimalen Behandlung und der Sicherheit der Patient:innen. Um dies zu erreichen, entwickelt das Projektteam ein mehrsprachiges, benutzerspezifisches und KI-gestütztes Dialogsystem über SOP-Dokumente, das nahtlos in medizinische semantische… Weiterlesen »Verbesserte Zugänglichkeit zu Informationen in Krankenhäusern durch den Einsatz von Large Language Models