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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.
Einfach ehrlich : Prinzipien der Reduktion und Anpassungsfähigkeit : [Wintersemester 2023/2024]
(2024)
Consequences of the consistent exact solution of Einstein{Cartan equation on the time dependence of Hubble parameter are discussed. The torsion leads to a space and time-dependent expansion parameter which results into nontrivial windows of Hubble parameter between diverging behavior.
Only one window shows a period of decreasing followed by increasing time dependence. Provided a known cosmological constant and the present values of Hubble and deceleration parameter this
changing time can be given in the past as well as the ending time of the windows or universe. The comparison with the present experimental data allows to determine all parameters of the model.
Large-scale spatial periodic structures appear. From the metric with torsion outside matter, it is seen that torsion can feign dark matter.
KI-basierte Chatbots erlangen zunehmend Bedeutung im Bereich der Beratung und Therapie zur psychischen Gesundheit. Dabei sind Expertensysteme und generative Systeme als technische Grundlagen hinsichtlich der möglichen Effekte zu unterscheiden. Hinsichtlich der sozialen Effekte in der Mensch-Maschine-Interaktion beschreibt und definiert der Beitrag das Phänomen der quasisozialen Beziehung. Besonders relevant sind in diesem Zusammenhang Selbstoffenbarungseffekte, d.h. die Preisgabe persönlicher Informationen, die durch (zugeschriebene) Eigenschaften von Chatbots beeinflusst werden können. In der Beratung zeigt sich das im Teilen von selbstbezogenen Informationen mit einem kommunikativen Gegenüber und führt in Beziehungen zum Aufbau von Nähe. Diskutiert werden Effekte, Chancen und Risiken für die Einordnung des Einsatzes solcher Chatbots in Beratung und Therapie.
Hintergrund:
Im BMBF-geförderten Forschungsprojekt MigrAVE wurde neben einem Assistenzroboter zur Unterstützung autistischer Kinder im Rahmen verhaltenstherapeutischer Interventionen eine multilinguale Online-Informationsplattform zu ASS entwickelt. Die Inhalte wurden auf Basis einer Anforderungsanalyse und einer Bestandsaufnahme verfügbarer Lernmaterialien, Texte und Informationssammlungen ausgewählt und gestaltet.
Methodik:
Die als Prototyp entwickelte MigrAVE-Plattform ist in einen offen zugänglichen und einen Log-In-Bereich unterteilt.
Der offene Bereich beinhaltet umfangreiche Informationen zur Symptomatik, Diagnostik sowie zu evidenzbasierten Interventionsmöglichkeiten bei ASS.
Dazu kommt eine umfangreiche Sammlung an Links zu Kontaktstellen, Literatur, Social-Media-Kanälen, sozialrechtlichen Informationen sowie verwandten Forschungsprojekten. Die genannten Inhalte werden in deutscher und englischer Sprache präsentiert. Zudem sind Info-Videos in derzeit acht Sprachen (Deutsch, Englisch, Spanisch, Polnisch, Türkisch, Ukrainisch, Arabisch und Russisch) verfügbar. Der Log-In-Bereich richtet sich an Therapeuten und Eltern, die an verhaltenstherapeutischen Förderprogrammen teilnehmen und die Online-Ressourcen ergänzend nutzen können. In diesem Bereich sind eine vertiefende Einführung in die Grundlagen und die Anwendung der autismusspezifischen Verhaltenstherapie und eine große Auswahl an Arbeitsmaterialien zum Download verfügbar. Die Beschränkung dient einer reflektierten und supervidierten Nutzung im Rahmen qualifizierter Förderprogramme.
Der Plattform-Prototyp wurde mit Blick auf Zugänglichkeit und Relevanz der präsentierten Inhalte zu Gebrauchstüchtigkeit (Usability Evaluation) und Benutzererfahrung (User Experience) durchgeführt, um die Gütekriterien nach der ISO (Effektivität, Effizienz und Zufriedenheit) zu erheben.
Ergebnisse:
Die Ergebnisse der Evaluation zeigen eine positive Nutzerbewertung bezüglich Umfang, Informationsgehalt, Glaubwürdigkeit und Verständlichkeit. Aus der Evaluation ergaben sich in einer ersten Iteration Redesign- und Verfeinerungsarbeiten zum User-Interface sowie
Recherche- und Servicefunktionen. Eine praktische Nutzung als therapiebegleitende Ressource ist für 2024 im Frühinterventionsprogramm „Münsteraner Intensivprogramm für Kinder mit Autismus“ und kooperierenden Programmen beabsichtigt.
Schlussfolgerungen:
Der Prototyp für ein qualitätsgesichertes und mehrsprachiges internetgestütztes Informationsangebot zu ASS konnte erfolgreich entwickelt und evaluiert werden. Die Teilung in ein allgemein zugängliches Material einer- und spezifischen Therapiesupport für Familien, die sich in professioneller Betreuung befinden, andererseits erscheint als eine sinnvolle Konzeption.
Assistenzrobotik für verhaltenstherapeutische Förderprogramme: Möglichkeiten und Limitierungen.
(2024)
Hintergrund:
Im BMBF-geförderten Forschungsprojekt MigrAVE (Multilinguales Online-Lernportal und transkultureller Roboter-Lernassistent für ASS) wurde neben einer Online-Informationsplattform ein Assistenzroboter zur Förderung autistischer Kinder im Rahmen verhaltenstherapeutischer Interventionsprogramme auf der Basis am Markt verfügbarer Hardware entwickelt. Der Roboter ist mit einem KI-basierten Zustandserkennungssystem ausgestattet, das das Engagement durch
Blickrichtungs- und Gesichtsmerkmalsanalysen automatisiert auswertet.
Dies ermöglicht dem Roboter, Aufgaben eigenständig zu initiieren und die Aufmerksamkeit der Kinder während der Ausführung zu überwachen. Zudem interveniert der Roboter mit einer kindgerechten Ansprache, sobald z.B. Ablenkung des Kindes festgestellt wird.
Methodik:
Zunächst wurde eine umfassende Anforderungsanalyse zu den Bedürfnissen
der möglichen Nutzer, ihrer betreuenden Therapeuten und Angehörigen
durchgeführt. Im Rahmen einer Lerndatenerhebung wurden im nächsten
Schritt Audio- und Videodaten von Kind-Roboter-Interaktionen gesammelt.
Die so erhobenen Daten wurden annotiert und bildeten die Grundlage für
das Training von Engagementdetektions-Modellen und entsprechenden
Coping-Reaktionen des Roboters. Feldversuche evaluierten die
Klassifikationsergebnisse der Detektionsalgorithmen und die Wirksamkeit
der Roboter-Coping-Reaktionen. Basierend auf den Ergebnissen erfolgten
im Anschluss Redesign- und Verfeinerungsarbeiten. Eine abschließende
Online-Studie bewertete schließlich die Akzeptanz bei den Endnutzern.
Ergebnisse:
Für den Roboter-Lernassistenten wurde ein KI-basiertes
Engagement-Erkennungs-System entwickelt, welches die Besonderheiten von
Kindern im Autismus-Spektrum berücksichtigt und die Durchführung
verhaltenstherapeutischer Lernprogramme ermöglicht. Im Rahmen der
durchgeführten Feldevaluation des Roboters wurde sein Einsatz als
hilfreich bewertet, um Lernerfolg und Motivation der Kinder zu steigern.
Weiterer technischer Entwicklungsbedarf besteht hinsichtlich der
Handlungs-, Reaktions- und Bewegungsmöglichkeiten des Roboters sowie der
Personalisierbarkeit.
Schlussfolgerungen:
Grundsätzlich ist der Einsatz von Assistenzrobotern als Unterstützung im
Rahmen verhaltenstherapeutischer Förderprogramme möglich; mittlerweile
weisen die am Markt verfügbaren Systeme in Verbindung mit der im Projekt
entwickelten Software dem Grunde nach zentrale Fähigkeiten für
Zustandserkennung und eine adressatengerechte Kommunikation auf.
Reaktionsrepertoire, -geschwindigkeit und -individualisierung müssen bis
zur Praxistauglichkeit noch erweitert werden.
Verankerung der Digitalisierung im Curriculum eines Sozialmanagementstudiengangs (peer reviewed)
(2024)
Digitalisierung als Phänomen beeinflusst den Alltag von Individuum und
Gesellschaft in sehr unterschiedlichen Dimensionen und stellt auch das Management von Sozialen Organisationen vor neue Herausforderungen. Trotz des gesellschaftlichen Wandels reagieren Einrichtungen der Sozialen Arbeit oft zögerlich auf die digitale (Arbeits-)Welt. Eine effektive digitale Transformation hängt maßgeblich von den Kompetenzen der Fach- und Führungskräfte in Sozialen Organisationen ab. Diese werden vielfach in Studiengängen des Sozialmanagements qualifiziert, weshalb das Curriculum dieser Studiengänge ein wichtiger Baustein ist, um die Kompetenz zur Gestaltung der digitalen Transformation von und in Sozialen Organisationen zu stärken. Digitalisierung kann dabei nicht als ein isoliertes Thema (miss)verstanden werden, weil es alle Bereiche des Sozialmanagements beeinflusst. Dieser Erkenntnis folgend
hat der Verbundstudiengang der FH Münster und der HS Niederrhein ein
Querschnittsmodul zur Digitalisierung entwickelt. Nach dem Prinzip „Struktur folgt Inhalt“ wurde ein Modul konzipiert, dass über mehrere Semester geht und als Bindeglied die Inhalte aller Module unter dem Aspekt der Digitalisierung betrachtet. Der Beitrag stellt das Konzept dieses neuen und bisher einzigartigen Curriculums in Deutschland vor.
Das Spektrum technischer Filter zur Niederschlagswasserbehandlung reicht von kompakten Anlagen im dezentralen Maßstab bis zu zentralen Anlagen mit mehreren Hektar angeschlossener Fläche. Die hier vorgestellten zentralen Systeme werden im Aufstromverfahren durchflossen. Der Zufluss wird dabei durch Sedimentation oder eine Sedimentation-Lamellen-Kombination vorbehandelt. Das Spektrum der eingesetzten Filtersubstrate ermöglicht den Rückhalt feiner Partikel (AFS63) bis hin zu gelösten Stoffen. Die Rückhaltewirkung von technischen Filtern kann sehr hoch sein, allerdings muss der Kompromiss zwischen Wirkung und Wartung gefunden werden. Die Überwachung der Systeme ist durch Bilanzierung der Füllstände vergleichsweise einfach. Erste Ansätze für eine Bemessung der Systeme werden vorgestellt.
Family firm performance through transformational CEO leadership and familiness-related team forces
(2024)
Purpose. The purpose of this study is to test the role of familiness-related team forces induced by the CEO of family firms. In particular, we report on the effects of the transformational leadership style of CEOs on their respective top-management team (TMT) and firm performance when viewed through a familiness lens.
Design/methodology/approach. Survey measures were taken from a snowballed
sample of 72 CEOs of German family firms as well as from 245 members of their TMTs. We tested the aggregated firm-level data with objective performance indicators of the firms they led.
Findings. Support was obtained for the three hypothesized team-force mediations and the four-path mediation model. The relationship between CEO’s transformational style and
high family-firm performance is found to be serially mediated by TMT cohesion, behavioral integration and efficacy. Together, these three types of collective forces are assumed to be the
familiness effect of a family-member CEO with a transformational leadership style.
Originality. With our model we quantitatively tested familiness-type forces vis-à-vis firm performance. Theoretical and practical implications of these findings are discussed.
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.