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Health

AUTODIDACT: Automatisierte Annotation von Videodateien zur Unterstützung der klinischen Entscheidungsfindung auf der Cockpit-Plattform von Intensivstationen

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

LEAD – LEarning from the pAst

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

Computergestützte Vorhersage von Long COVID im Kanton Zürich

Projektstatus geschlossen Projektbeginn Januar 2022 Förderlaufzeit 14 Monate Beteiligte Hochschulen UZH Praxispartner Universitätsspital Zürich SIB Swiss Institute of Bioinformatics Förderbetrag DIZH CHF 79'000 Etwa 30 % der COVID-19-Patient:innen erholen sich nicht und entwickeln langfristige Symptome (Long COVID). Auf der Grundlage von Serum-Immunglobulin-Messungen wurde ein Vorhersage-Score entwickelt, mit dem sich das… Weiterlesen »Computergestützte Vorhersage von Long COVID im Kanton Zürich

Deep Brain Vessel Profiler

Verbesserte Hirnangiogramme für personalisiertes Schlaganfall-Management Die Architektur der versorgenden Hirnblutgefässe beeinflusst das Auftreten und den Schweregrad eines Schlaganfalls. DeepBVP extrahiert den Circle of Willis aus der MRA, annotiert automatisch Gefässsegmente und charakterisiert sie morphologisch und topologisch. Wir verwenden Deep-Learning-Methoden mit einer soliden Wissens- und Datenbasis von unseren klinischen Partnern. Prof.… Weiterlesen »Deep Brain Vessel Profiler

You+Care

Digitale Unterstützung für betreuende Angehörige Projektstatus geschlossen Projektbeginn September 2021 Förderlaufzeit 28 Monate Beteiligte Hochschulen ZHAW, ZHdK Praxispartner We+Tech, Pro Aidants Förderbetrag DIZH CHF 223'000 Für Angehörige von Menschen mit Demenz gibt es enorm viel Wissen. Soviel, dass man leicht den Überblick verlieren kann. Hier setzt you+care an:Wir wollen dieses… Weiterlesen »You+Care

ExerUp

Entwurf und Evaluierung einer digitalen Exergame-basierten Lösung für eine effektive und attraktive Sportrehabilitation Projektstatus geschlossen Projektbeginn November 2021 Förderlaufzeit 24 Monate Beteiligte Hochschulen ZHAW, ZHdK Praxispartner Sphery AG Förderbetrag DIZH CHF 202'000 https://vimeo.com/832178081 Nach einer Knieverletzung kehren nur 65% der Sportler:innen auf das gleiche Leistungsniveau wie vor der Verletzung zurück.… Weiterlesen »ExerUp

Tele-Assessment

Nutzung von Deep Learning zur Beurteilung der Kinematik der oberen Gliedmassen nach Schlaganfall mit handelsüblichen Webcams Wir entwickeln und validieren einen kamerabasierten Kompensationsklassifikator («3C») für die Tele-Neurorehabilitation, um normale Armbewegungen von solchen mit Kompensation zu unterscheiden. Der Algorithmus kann mit einer Webcam allein oder in Kombination mit einer inertialen Messeinheit… Weiterlesen »Tele-Assessment

Spielerisch Schreibmotorik trainieren

Entwicklung eines Serious Games zur Unterstützung von Schreibschwierigkeiten Projektstatus geschlossen Projektbeginn Februar 2022 Förderlaufzeit 12 Monate Beteiligte Hochschulen ZHAW, ZHdK, PHZH Praxispartner Förderbetrag DIZH CHF 39'000 Bei Schulkindern sind Schreibschwierigkeiten mit einer Prävalenz von 10-30% eine der verbreitetsten Lernstörungen. Schreibschwierigkeiten verhindern nicht nur, dass Kinder ihr Wissen adäquat demonstrieren können,… Weiterlesen »Spielerisch Schreibmotorik trainieren