Stroke DynamiX erforscht datengesteuertes Schlaganfallmanagement unter Verwendung von Techniken des maschinellen Lernens in einem Konsortium aus Statistikforscher:innen, translationalen Akteur:innen und klinischen Partnern. Wir implementieren statistische Werkzeuge zur dynamischen epidemiologischen Modellierung von Schlaganfällen und zur Echtzeit-Vorhersage des Auftretens von Sepsis in der Klinik. Kernteam: Dr. Georg Spinner, ZHAW Life Sciences und… Weiterlesen »Stroke DynamiX
Die Intensivstation ist eine hektische Umgebung, in der das medizinische Personal schnell auf verschiedenste numerische Werte und Kurven auf den medizinischen Geräten reagieren muss und dadurch kognitiv stark gefordert ist. Um die Belastung des klinischen Personals zu verringern, zielt dieses Projekt darauf ab, benutzerorientierte digitale Werkzeuge zu entwickeln, die die… Weiterlesen »KI in der Medizin – vom Labor in die Klinik mittels Empowering Design
Die Wirkung bestehender Therapien soll mit digitalen Innovationen verstärkt werden, aber es gibt einige praktische Einschränkungen. Durch die Kombination von Deepfakes und virtueller Realität könnten neuartige Methoden eingesetzt werden, um Therapieszenarien neu zu schreiben, in denen sich die Patient:innen in Situationen wiederfinden, die sie gemeinsam mit den Therapeut:innen entwickeln können.… Weiterlesen »Die Auswirkungen von Deepfakes in Virtual-Reality-Szenarien für die Therapie psychischer Erkrankungen
Es soll ein umfassender Ausbildungsservice basierend auf einer Virtual Reality (VR) Simulation entwickelt werden, mit dem Fachpersonen und Studierende im Einsatz eines diagnostischen Leitfadens inkl. strukturierter Gesprächsführungsmethoden zur Abklärung emotionaler Misshandlung von Kindern trainiert werden können. Kernteam: Dr. Joel Gautschi, ZHAW Soziale Arbeit Mag. art. Nicole Fölsterl, ZHdK Departement Design,… Weiterlesen »Soziales VR: Trainings-Toolkit zur Abklärung emotionaler Misshandlung von Kindern
Viele Menschen haben Schwierigkeiten, Sprache in ungünstigen Hörsituationen zu verstehen. Den derzeitigen Versuchsparadigmen mangelt es an naturgetreuen, realen Bedingungen, insbesondere an der Trennung von Schallquellen in 3D. Unser Ziel ist es, mehrere naturalistische Szenarien mit ansteigenden komplexen/schwierigen Hörbedingungen in 3D-Audio unter Einbeziehung der Neurophysiologie, der Kognition und des Hörens aufzubauen.… Weiterlesen »SpiN3D: Sprachliche Hörtests in einer virtuellen 3D-Audio-Umgebung
Das DHD Living Lab (Digital Health Design Living Lab) schafft eine interdisziplinäre Struktur, die als Katalysator für innovative Forschungs- und Entwicklungsprojekte von erfahrenen und jungen Forscher:innen an der Schnittstelle von Digitalisierung, Gesundheit, Ethik und Design wirkt. Ziel ist es, durch die direkte Einbindung relevanter Partner aus dem Gesundheitswesen sowie von… Weiterlesen »Digital Health Design Living Lab
Ein Praxislabor für patientenzentrierte klinische Innovation Digital Health Zurich erforscht digitale Gesundheitslösungen im Spitalkontext und setzt diese effizient und praxisrelevant um. Kernthemen sind PROMs (Patient Reported Outcome Measure), Fernüberwachung, integrierte Pflege und damit verbundene Technologien sowie die Befähigung von Patient:innen und Personal. Unsere Vision ist es, ein nachhaltiges, datengesteuertes und… Weiterlesen »Digital Health Zurich
Projektstatus laufend Projektbeginn Förderlaufzeit Beteiligte Hochschulen UZH, ZHAW Praxispartner Universitätsspital Zürich Förderbetrag DIZH CHF 68'000 Die im Rahmen des Rapid-Action-Calls «Die letzte Meile» realisierte Plattform für medizinische Bilddaten erlaubt die einfache Verteilung der erzeugten Bilder innerhalb des Spitals und stellt sie so mit geringem Aufwand im Rahmen von Forschungsprojekten zur… Weiterlesen »Modularisierte Plattform für Medizinische Bilddaten (MMIP)
Projektstatus geschlossen Projektbeginn Mai 2022 Förderlaufzeit 9 Monate Beteiligte Hochschulen UZH ZHAW Praxispartner Universitätsspital Zürich Förderbetrag DIZH CHF 72'000 Die Entwicklung einer robusten und effizienten Erkennungsmethode von Videoobjekten auf der Intensivstation ermöglicht z.B. die Erkennung der Pflegeintensität an einzelnen Betten. Dies könnte eine verbesserte Einsatzplanung von Pflegepersonal erlauben, und so… Weiterlesen »AUTODIDACT: Automatisierte Annotation von Videodateien zur Unterstützung der klinischen Entscheidungsfindung auf der Cockpit-Plattform von Intensivstationen
Implementierung der Daten- und Visualisierungsdrehscheibe LEAD: Digitalisierte Pandemievergangenheit in der Schweiz Projektstatus geschlossen Projektbeginn April 2022 Förderlaufzeit 14 Monate Beteiligte Hochschulen UZH, ZHAW Praxispartner Förderbetrag DIZH CHF 77'000 https://vimeo.com/792278848%20 Wenn neue Gesundheitskrisen wie etwa die Covid 19-Pandemie auftauchen, neigen die Menschen dazu, die aktuellen Ereignisse in den Kontext früherer Erfahrungen… Weiterlesen »LEAD – LEarning from the pAst