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Sonstige beteiligte Institutionen
Hintergrund
Die Fotodokumentation von offenen Frakturen, Wunden, Dekubitalulzera, Tumoren oder Infektionen ist ein wichtiger Bestandteil der digitalen Patientenakte. Bisher ist unklar, welchen Stellenwert diese Fotodokumentation bei der Abrechnungsprüfung durch den Medizinischen Dienst der Krankenkassen (MDK) hat.
Fragestellung
Kann eine Smartphone-basierte Fotodokumentation die Verteidigung von erlösrelevanten Diagnosen und Prozeduren sowie der Verweildauer verbessern?
Material und Methoden
Ausstattung der Mitarbeiter mit digitalen Endgeräten (Smartphone/Tablet) in den Bereichen Notaufnahme, Schockraum, OP, Sprechstunden sowie auf den Stationen. Retrospektive Auswertung der Abrechnungsprüfung im Jahr 2019 und Identifikation aller Fallbesprechungen, in denen die Fotodokumentation eine Erlösveränderung bewirkt hat.
Ergebnisse
Von insgesamt 372 Fallbesprechungen half die Fotodokumentation in 27 Fällen (7,2 %) zur Bestätigung eines Operationen- und Prozedurenschlüssels (OPS) (n = 5; 1,3 %), einer Hauptdiagnose (n = 10; 2,7 %), einer Nebendiagnose (n = 3; 0,8 %) oder der Krankenhausverweildauer (n = 9; 2,4 %). Pro oben genanntem Fall mit Fotodokumentation ergab sich eine durchschnittliche Erlössteigerung von 2119 €. Inklusive Aufwandpauschale für die Verhandlungen wurde somit ein Gesamtbetrag von 65.328 € verteidigt.
Diskussion
Der Einsatz einer Smartphone-basierten Fotodokumentation kann die Qualität der Dokumentation verbessern und Erlöseinbußen bei der Abrechnungsprüfung verhindern. Die Implementierung digitaler Endgeräte mit entsprechender Software ist ein wichtiger Teil des digitalen Strukturwandels in Kliniken.
As part of the Clash of Realities International Conference on the Technology and Theory of Digital Games, the Game Technology Summit is a premium venue to bring together experts from academia and industry to disseminate state-of-the-art research on trending technology topics in digital games. In this first iteration of the Game Technology Summit, we specifically paid attention on how the successes in AI in Natural User Interfaces have been impacting the games industry (industry track) and which scientific, state-of-the-art ideas and approaches are currently pursued (scientific track).
Die Dissertation "Methoden der Künstlichen Intelligenz in Radarmeteorologie und Bodenerosionsforschung" beschäftigt sich mit der Erfassung des Parameters der potentiellen Erosivität vor dem Hintergrund der Bodenerosionsproblematik Südafrikas. Basierend auf der Betrachtung der Erosivität einzelner Niederschlagsereignisse wird demonstriert, wie durch wissensbasierte Ansätze aus Wetterradardatensätzen flächendeckende Niederschlagsinformationen gewonnen werden können. Diese dienen als Eingangsdaten für ein Erosivitätsmodell, das aus Zellulären Automaten aufgebaut wird. Die Ergebnisse des Erosivitätsmodells werden vorgestellt und diskutiert.
No abstract available
Ziel der vorliegenden Studie war es, verschiedene kommerzielle Anbieter für KI-gestützte FRS-Analysen hinsichtlich ihrer Genauigkeit mit einem menschlichen Goldstandard zu vergleichen.
Auf 50 FRS wurden durch zwölf erfahrene Untersucher 15 Landmarken identifiziert, auf deren Basis neun relevante Parameter vermessen wurden. Der Medianwert dieser zwölf Auswertungen wurde für jeden Parameter auf jedem FRS als Goldstandard definiert und als Referenz für die Vergleiche mit vier verschiedenen kommerziellen KI-Anbietern (DentaliQ.ortho, WebCeph, AudaxCeph, CephX) festgelegt. Die statistische Auswertung erfolgte mittels ANOVA mit Messwiederholung, paarweiser Vergleiche mittels Post-hoc-Test und Bland-Altman-Plots.
DentaliQ.ortho zeigte für alle neun untersuchten Parameter keinen statistisch signifikanten Unterschied zum menschlichen Goldstandard und es konnte insgesamt von einer hohen Genauigkeit der Auswertungen ausgegangen werden. Auch für WebCeph war kein statistisch signifikanter Unterschied zum menschlichen Goldstandard zu verzeichnen. Allerdings war die Präzision im Vergleich zu den anderen Anbietern für alle Parameter am geringsten und der proportionale Fehler bei nahezu allen Parametern am höchsten. AudaxCeph wies für sieben Parameter statistisch signifikante Unterschiede zum menschlichen Goldstandard auf. Für CephX wurden für fünf Parameter statistisch signifikante Unterschiede zum menschlichen Goldstandard ermittelt. Insbesondere für die dentale Analyse war für alle untersuchten kommerziellen KI-Anbieter eine vergleichsweise niedrigere Genauigkeit zu verzeichnen.
Die Ergebnisse zeigen, dass noch deutliche Qualitätsunterschiede zwischen den kommerziellen KI-Anbietern für die vollständig automatisierte FRS-Analyse bestehen. Vor dem Hintergrund der Zeitersparnis und Qualitätssicherung sind KI zwar vielversprechend, sollten aber zum aktuellen Zeitpunkt nur unter Aufsicht durch menschliche Experten zum Einsatz kommen.
Die Entwicklung eines wissensbasierten Systems, speziell eines Diagnosesystems, ist eine Teildisziplin der künstlichen Intelligenz und angewandten Informatik. Im Laufe der Forschung auf diesem Gebiet wurden verschiedene Lösungsansätze mit unterschiedlichem Erfolg bei der Anwendung in der Kraftfahrzeugdiagnose entwickelt. Diagnosesysteme in Vertragswerkstätten, das heißt in Fahrzeughersteller gebundenen Werkstätten, wenden hauptsächlich die fallbasierte Diagnostik an. Zum einen hält sich hier die Fahrzeugvielfalt in Grenzen und zum anderen besteht eine Meldepflicht bei neuen, nicht im System vorhandenen Fällen. Die freien Werkstätten verfügen nicht über eine solche Datenbank. Somit ist der fallbasierte Ansatz schwer umsetzbar. In freien Werkstätten - Fahrzeughersteller unabhängigen Werkstätten - basiert die Fehlersuche hauptsächlich auf Fehlerbäumen. Wegen der wachsenden Fahrzeugkomplexität, welche wesentlich durch die stark zunehmende Anzahl der durch mechatronische Systeme realisierten Funktionen bedingt ist, und der steigenden Typenvielfalt ist die geführte Fehlersuche in freien Werkstätten nicht immer zielführend. Um die Unterstützung des Personals von freien Werkstätten bei der zukünftigen Fehlersuche zu gewährleisten, werden neue Generationen von herstellerunabhängigen Diagnosetools benötigt, die die Probleme der Variantenvielfalt und Komplexität lösen. In der vorliegenden Arbeit wird ein Lösungsansatz vorgestellt, der einen qualitativen, modellbasierten Diagnoseansatz mit einem auf heuristischem Diagnosewissen basierenden Ansatz vereint. Neben der Grundlage zur Wissenserhebung werden in dieser Arbeit die theoretische Grundlage zur Beherrschung der Variantenvielfalt sowie die Tests für die erstellten Diagnosemodelle behandelt. Die Diagnose ist symptombasiert und die Inferenzmechanismen zur Verarbeitung des Diagnosewissens sind eine Kombination aus Propagierung der abweichenden physikalischen Größen im Modell und der Auswertung des heuristischen Wissens. Des Weiteren werden in dieser Arbeit verschiedene Aspekte der Realisierung der entwickelten theoretischen Grundlagen dargestellt, zum Beispiel: Systemarchitektur, Wissenserhebungsprozess, Ablauf des Diagnosevorgangs in den Werkstätten. Die Evaluierung der entwickelten Lösung bei der Wissenserhebung in Form von Modellerstellungen und Modellierungsworkshops sowie Feldtests dient nicht nur zur Bestätigung des entwickelten Ansatzes, sondern auch zur Ideenfindung für die Integration der entwickelten Tools in die existierende IT-Infrastruktur.
Dielektrische Elastomersensoren sind aus Elastomermaterialien aufgebaute Sensoren mit einem kapazitiven Messprinzip. In ihrer einfachsten Form bestehen sie aus einer dehnbaren Elastomerfolie als Dielektrikum, die beidseitig mit leitfähigen und ebenfalls dehnbaren Schichten als Elektroden bedeckt ist.
Damit entsteht ein mechanisch verformbarer elektrischer Kondensator, dessen Kapazität mit der Dehnung der Elastomerfolie stetig ansteigt. Neben solchen Dehnungssensoren lassen sich mit einem geeigneten geometrischen Aufbau auch dielektrische Elastomersensoren realisieren, bei denen eine elektrische Kapazität mit einem angelegten Druck bzw. einer Kraft auf die Oberfläche, mit einer Scherkraft oder mit der Annäherung eines elektrisch leitfähigen oder polarisierbaren Körpers wie z. B. der menschlichen Hand messbar ansteigt.
Durch ihre vielfältige Funktion, intrinsische Verformbarkeit und flächige Ausgestaltung weisen Dielektrische Elastomersensoren erhebliches Potential in der Schaffung smarter, sensitiver Oberflächen auf. Dabei sind weitgehende und individuelle Adaptionen auf den jeweiligen Anwendungszweck durch Abstimmung geometrischer, mechanischer und elektrischer Eigenschaften möglich. Die bisherige Forschung beschränkt sich jedoch auf die Analyse und Optimierung einzelner Aspekte ohne das Potential einer übergreifenden systemischen Perspektive zu nutzen.
Diese Arbeit widmet sich daher der Betrachtung der Sensorik als Gesamtsystem, sowohl horizontal - von abstrakten Modellen bis zur Fertigung und prototypischen Anwendung - als auch vertikal über die Komponenten Material, Struktur und Elektronik.
Hierbei wurden in mehreren Teilgebieten eigenständige neue Erkenntnisse und Verbesserungen erzielt, die anschließend in die übergreifende Betrachtung des Gesamtsystems integriert wurden. So wurden in den theoretischen Vorarbeiten neue Konzepte zur ortsaufgelösten Erfassung mehrerer physikalischer Größen und zur elektrischen und mechanischen Modellierung entwickelt. Die abgeleiteten Materialanforderungen wurden in eine tiefgehende Charakterisierung der verwendeten Elastomer-Kompositwerkstoffe überführt, in der neuartige analytische Methoden in Form von dynamischer elektromechanischer Testung und nanoskaliger Computertomographie zur Aufklärung der inneren Wechselwirkungen zum Einsatz kamen.
Im Bereich der automatisierten Prozessierung wurde ein für die komplexen mehrschichtigen Elektrodenstrukturen geeigneter neuer lasergestützer substraktiver Fertigungprozess etabliert, der zudem die Brücke zu elastischer Elektronik schlägt.
In der abschließenden Anwendungsevaluierung wurden mehrere ortsaufgelöste und multimodale Gesamtsysteme aufgebaut und geeignete Messelektronik und Software entwickelt. Abschließend wurden die Systeme mit einem eigens entwickelten robotischen Testsystem charakterisiert und zudem das Potential der Auswertung mittels maschinellem Lernen aufgezeigt.
Virtual reality and related media and communication technologies have a growing
impact on professional application fields and our daily life. Virtual environments
have the potential to change the way we perceive ourselves and how we interact
with others. In comparison to other technologies, virtual reality allows for the
convincing display of a virtual self-representation, an avatar, to oneself and also to
others. This is referred to as user embodiment. Avatars can be of varying realism
and abstraction in their appearance and in the behaviors they convey. Such userembodying
interfaces, in turn, can impact the perception of the self as well as
the perception of interactions. For researchers, designers, and developers it is of
particular interest to understand these perceptual impacts, to apply them to therapy,
assistive applications, social platforms, or games, for example. The present thesis
investigates and relates these impacts with regard to three areas: intrapersonal
effects, interpersonal effects, and effects of social augmentations provided by the
simulation.
With regard to intrapersonal effects, we specifically explore which simulation
properties impact the illusion of owning and controlling a virtual body, as well
as a perceived change in body schema. Our studies lead to the construction of
an instrument to measure these dimensions and our results indicate that these
dimensions are especially affected by the level of immersion, the simulation latency,
as well as the level of personalization of the avatar.
With regard to interpersonal effects we compare physical and user-embodied social
interactions, as well as different degrees of freedom in the replication of nonverbal
behavior. Our results suggest that functional levels of interaction are maintained,
whereas aspects of presence can be affected by avatar-mediated interactions, and
collaborative motor coordination can be disturbed by immersive simulations.
Social interaction is composed of many unknown symbols and harmonic patterns
that define our understanding and interpersonal rapport. For successful virtual
social interactions, a mere replication of physical world behaviors to virtual environments
may seem feasible. However, the potential of mediated social interactions
goes beyond this mere replication. In a third vein of research, we propose and
evaluate alternative concepts on how computers can be used to actively engage in
mediating social interactions, namely hybrid avatar-agent technologies. Specifically,
we investigated the possibilities to augment social behaviors by modifying and
transforming user input according to social phenomena and behavior, such as nonverbal
mimicry, directed gaze, joint attention, and grouping. Based on our results
we argue that such technologies could be beneficial for computer-mediated social
interactions such as to compensate for lacking sensory input and disturbances in
data transmission or to increase aspects of social presence by visual substitution or
amplification of social behaviors.
Based on related work and presented findings, the present thesis proposes the
perspective of considering computers as social mediators. Concluding from prototypes
and empirical studies, the potential of technology to be an active mediator of social
perception with regard to the perception of the self, as well as the perception of
social interactions may benefit our society by enabling further methods for diagnosis,
treatment, and training, as well as the inclusion of individuals with social disorders.
To this regard, we discuss implications for our society and ethical aspects. This
thesis extends previous empirical work and further presents novel instruments,
concepts, and implications to open up new perspectives for the development of
virtual reality, mixed reality, and augmented reality applications.
The fusion of methods from several disciplines is a crucial component of scientific development. Artificial Neural Networks, based on the principle of biological neuronal networks, demonstrate how nature provides the best templates for technological advancement. These innovations can then be employed to solve the remaining mysteries of biology, including, in particular, processes that take place on microscopic scales and can only be studied with sophisticated techniques. For instance, direct Stochastic Optical Reconstruction Microscopy combines tools from chemistry, physics, and computer science to visualize biological processes at the molecular level. One of the key components is the computer-aided reconstruction of super-resolved images. Improving the corresponding algorithms increases the quality of the generated data, providing further insights into our biology. It is important, however, to ensure that the heavily processed images are still a reflection of reality and do not originate in random artefacts.
Expansion microscopy is expanding the sample by embedding it in a swellable hydrogel. The method can be combined with other super-resolution techniques to gain additional resolution. We tested this approach on microtubules, a well-known filamentous reference structure, to evaluate the performance of different protocols and labelling techniques.
We developed LineProfiler an objective tool for data collection. Instead of collecting perpendicular profiles in small areas, the software gathers line profiles from filamentous structures of the entire image. This improves data quantity, quality and prevents a biased choice of the evaluated regions. On the basis of the collected data, we deployed theoretical models of the expected intensity distribution across the filaments. This led to the conclusion that post-expansion labelling significantly reduces the labelling error and thus, improves the data quality. The software was further used to determine the expansion factor and arrangement of synaptonemal complex data.
Automated Simple Elastix uses state-of-the-art image alignment to compare pre- and post-expansion images. It corrects linear distortions occurring under isotropic expansion, calculates a structural expansion factor and highlights structural mismatches in a distortion map. We used the software to evaluate expanded fungi and NK cells. We found that the expansion factor differs for the two structures and is lower than the overall expansion of the hydrogel.
Assessing the fluorescence lifetime of emitters used for direct Stochastic Optical Reconstruction Microscopy can reveal additional information about the molecular environment or distinguish dyes emitting with a similar wavelength. The corresponding measurements require a confocal scanning of the sample in combination with the fluorescent switching of the underlying emitters. This leads to non-linear, interrupted Point Spread Functions. The software ReCSAI targets this problem by combining the classical algorithm of compressed sensing with modern methods of artificial intelligence. We evaluated several different approaches to combine these components and found, that unrolling compressed sensing into the network architecture yields the best performance in terms of reconstruction speed and accuracy.
In addition to a deep insight into the functioning and learning of artificial intelligence in combination with classical algorithms, we were able to reconstruct the described non-linearities with significantly improved resolution, in comparison to other state-of-the-art architectures.
With the continuous development of artificial intelligence, there is an effort to let the expressed mind of robots resemble more and more human-like minds. However, just as the human-like appearance of robots can lead to feelings of aversion to such robots, recent research has shown that the apparent mind expressed by machines can also be responsible for their negative evaluations. This work strives to explore facets of aversion evoked by machines with human-like mind (uncanny valley of mind) within three empirical projects from a psychological point of view in different contexts, including the resulting consequences.
In Manuscript #1, the perspective of previous work in the research area is reversed and thus shows that humans feel eeriness in response to robots that can read human minds, a capability unknown from human-human interaction. In Manuscript #2, it is explored whether empathy for a robot being harmed by a human is a way to alleviate the uncanny valley of mind. A result of this work worth highlighting is that aversion in this study did not arise from the manipulation of the robot’s mental capabilities but from its attributed incompetence and failure. The results of Manuscript #3 highlight that status threat is revealed if humans perform worse than machines in a work-relevant task requiring human-like mental capabilities, while higher status threat is linked with a higher willingness to interact, due to the machine’s perceived usefulness.
In sum, if explanatory variables and concrete scenarios are considered, people will react fairly positively to machines with human-like mental capabilities. As long as the machine’s usefulness is palpable to people, but machines are not fully autonomous, people seem willing to interact with them, accepting aversion in favor of the expected benefits.