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Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) im Gesundheitswesen ist zu einem Schwerpunktthema geworden und dominiert aktuell Diskussionen in Kliniken allgemein als auch Pathologien spezifisch. Trotz des Enthusiasmus klafft nach wie vor eine Lücke zwischen den Erwartungen der Anwender und den tatsächlichen Vorteilen nach der Implementierung. Dies spiegelt sich in den Herausforderungen der KI-Integration wider.
In der folgenden wissenschaftlichen Studie widmen wir uns den Erwartungen von Akteuren im Gesundheitswesen – spezifisch in Kliniken und Pathologien – an KI-Lösungen und ihren Einsatz. Dabei wird ein besonderer Fokus auf die dahinterliegenden Faktoren gelegt, die die aktuellen Erwartungen und die daraufhin ergriffenen Maßnahmen beeinflussen. Unsere Ergebnisse stützen sich sowohl auf den wissenschaftlichen Diskurs als auch auf die weite, öffentliche Diskussion zur praktischen Umsetzung – wie in Expertenberichten, Interviews, Konferenzbeiträgen und Artikeln aus Politik, Kliniken und weiteren Institutionen.
Dadurch trägt die Studie zu einem besseren Verständnis der aktuellen KI-Erwartungen und ihrer beeinflussenden Faktoren bei und befähigt Akteure in dem Markt, die Zukunft von KI im Gesundheitswesen mitzugestalten.
Wastewater generation model to predict impacts of urine separation on wastewater treatment plants
(2024)
Wastewater treatment plants (WWTPs) are under increasing pressure to enhance resource efficiency and reduce emissions into water bodies. The separation of urine within the catchment area may be an alternative to mitigate the need for costly expansions of central WWTPs. While previous investigations assumed a spatially uniform implementation of urine separation across the catchment area, the present study focuses on an adapted stochastic wastewater generation model, which allows the simulation of various wastewater streams (e.g., urine) on a household level. This enables the non-uniform separation of urine across a catchment area. The model is part of a holistic modelling framework to determine the influence of targeted urine separation in catchments on the operation and emissions of central WWTPs, which will be briefly introduced. The wastewater generation model is validated through an extensive sampling and measurement series.
Results based on observed and simulated wastewater quantity and quality for a catchment area of 366 residents for two dry weather days indicate the suitability of the model for wastewater generation and transport modelling. Based on this, four scenarios for urine separation were defined. The results indicate a potential influence of spatial distribution on the peaks of total nitrogen and total phosphorus.
Potential and risks of water reuse in Brandenburg (Germany) – an interdisciplinary case study
(2024)
For Brandenburg, a region in Germany with increasing water shortage and drought events, water reuse can counteract competition scenarios between drinking water supply, agricultural irrigation, and industrial use. Centralized and decentralized sources for reclaimed water are found to potentially substitute 245 or 28% of irrigation water, respectively, in agriculture production in Brandenburg. For such a reuse scenario, the
fate of organic micropollutants is examined for diatrizoate (DZA) and carbamazepine (CBZ). Retention in local sandy soil and transfer into roots and leaves of arugula are analyzed in lysimeter studies and greenhouse pot experiments. Vertical transport was found for DZA and accumulation in or on arugula roots with a root concentration factor of 1,925+34% but a low bioconcentration factor due to intrinsic molecule properties. CBZ was not found to be mobile in the sandy soil but accumulates in arugula roots and leaves by factors of 70+7% and 155+12%, respectively. Further research on potential plant uptake and groundwater enrichment for more substances is highly recommended as well as tertiary wastewater treatment prior to water reuse.
Das vorliegende Kompetenzmodell zur Berufsbildung für nachhaltige Entwicklung (BBNE) in Lebensmittelhandwerk und Lebensmittelindustrie enthält eine Kompetenzmatrix, deren Felder der Strukturierung dienen, welche nicht isoliert, sondern in ihrem Gesamtzusammenhang zu betrachten sind.
Ergänzt wird diese Matrix durch nachhaltigkeitsrelevante Kernkompetenzen sowie dazugehörige Kompetenzziele.