TY - CHAP A1 - Currle, Edda A1 - Haug, Sonja T1 - Acceptance of Telepresence Robotics, Telecare and Teletherapy Among Stroke Patients, Relatives and Therapy Staff T2 - dHealth 2024: proceedings of the 18th annual conference on Health Informatics meets Digital Health conference N2 - Background: Stroke as a cause of disability in adulthood causes an increasing demand for therapy and care services, including telecare and teletherapy. Objectives: Aim of the study is to analyse the acceptance of telepresence robotics and digital therapy applications. Methods: Longitudinal study with a before and after survey of patients, relatives and care and therapy staff. Results: Acceptance of the technology analysed is high in all three groups. Although acceptance among patients declined in parts of the cases in the second survey after having used telerobotics, all in all approval ratings remained high. With regard to patients no significant correlation was found between the general technology acceptance and the acceptance of use of telerobotics. Conclusion: Accepted new telecare and teletherapies can be offered with the help of telepresence robotics. This requires knowledge of and experience with the technology. Y1 - 2024 SN - 978-1-64368-517-5 U6 - https://doi.org/10.3233/SHTI240005 SN - 0926-9630 N1 - Corresponding Author: Edda Currle SP - 15 EP - 21 PB - IOS Press ER - TY - JOUR A1 - Schneider, Diana A1 - Weber, Karsten T1 - AI for decision support: What are possible futures, social impacts, regulatory options, ethical conundrums and agency constellations? JF - TATuP - Zeitschrift für Technikfolgenabschätzung in Theorie und Praxis N2 - Although artificial intelligence (AI) and automated decision-making systems have been around for some time, they have only recently gained in importance as they are now actually being used and are no longer just the subject of research. AI to support decision-making is thus affecting ever larger parts of society, creating technical, but above all ethical, legal, and societal challenges, as decisions can now be made by machines that were previously the responsibility of humans. This introduction provides an overview of attempts to regulate AI and addresses key challenges that arise when integrating AI systems into human decision-making. The Special topic brings together research articles that present societal challenges, ethical issues, stakeholders, and possible futures of AI use for decision support in healthcare, the legal system, and border control. N2 - Obwohl künstliche Intelligenz (KI) und automa‑tisierte Entscheidungssysteme schon länger existieren, haben sie erst in jüngster Zeit stark an Bedeutung gewonnen, da sie nun tatsäch‑lich eingesetzt werden und nicht mehr nur Gegenstand der Forschung sind. KI zur Unterstützung von Entscheidungen betrifft somit immer grö‑ßere Teile der Gesellschaft, wodurch technische, vor allem aber ethi‑sche, rechtliche und soziale Herausforderungen entstehen, da nun Ent‑scheidungen von Maschinen getroffen werden können, die bisher in der Verantwortung von Menschen lagen. Diese Einführung gibt einen Über‑blick über die Versuche, KI zu regulieren, und geht auf zentrale Heraus‑forderungen ein, die sich aus der Integration von KI‑Systemen in die menschliche Entscheidungsfindung ergeben. Das Special topic versammelt Forschungsartikel, die gesellschaftliche Herausforderungen, ethi‑sche Fragen, Akteur*innen sowie mögliche Zukünfte des KI‑Einsatzes zur Entscheidungsunterstützung in der Gesundheitsversorgung, dem Rechtssystem und bei der Grenzkontrolle präsentieren. T2 - KI zur Entscheidungsunterstützung: Was sind mögliche Zukünfte, soziale Auswirkungen, regulatorische Optionen, ethische Fragen und Akteurskonstellationen? KW - artificial intelligence (AI) KW - decision support KW - socio-technical systems KW - regulation KW - social impacts Y1 - 2024 U6 - https://doi.org/10.14512/tatup.33.1.08 SN - 2567-8833 SN - 2568-020X VL - 33 IS - 1 SP - 8 EP - 13 PB - oekom verlag CY - München ER - TY - JOUR A1 - Schneider, Diana A1 - Weber, Karsten T1 - AI‑based decision support systems and society: An opening statement JF - TATuP - Zeitschrift für Technikfolgenabschätzung in Theorie und Praxis N2 - Although artificial intelligence (AI) and automated decision-making systems have been around for some time, they have only recently gained in importance as they are now actually being used and are no longer just the subject of research. AI to support decision-making is thus affecting ever larger parts of society, creating technical, but above all ethical, legal, and societal challenges, as decisions can now be made by machines that were previously the responsibility of humans. This introduction provides an overview of attempts to regulate AI and addresses key challenges that arise when integrating AI systems into human decision-making. The Special topic brings together research articles that present societal challenges, ethical issues, stakeholders, and possible futures of AI use for decision support in healthcare, the legal system, and border control. KW - artificial intelligence (AI) KW - decision support KW - socio-technical systems KW - regulation KW - social impacts Y1 - 2024 U6 - https://doi.org/10.14512/tatup.33.1.9 VL - 33 IS - 1 SP - 9 EP - 13 PB - Oekom ER - TY - CHAP A1 - Currle, Edda A1 - Haug, Sonja ED - Weber, Karsten ED - Haug, Sonja ED - Lauer, Norina ED - Mohr, Christa ED - Pfingsten, Andrea ED - Raptis, Georgios ED - Bahr, Gudrun T1 - Akzeptanz und Nutzung von Telepräsenzrobotik – Die Sicht der Proband*innen BT - »Ich werde den Burschen vermissen« T2 - Digitale Technik für ambulante Pflege und Therapie III - Nutzung, Akzeptanz, Wirkung und Lebensqualität N2 - Der Beitrag stellt die Ergebnisse der standardisierten Akzeptanzbefragungen vor, die im Rahmen der Feldstudie des Forschungsprojektes Dein Haus 4.0 Oberpfalz durchgeführt wurden. Schlaganfallbetroffene Personen wurden zu verschiedenen Aspekten der Akzeptanz, Nutzungsbereitschaft und des Nutzens der getesteten Telepräsenzrobotik in einer Längsschnittstudie befragt. T3 - Regensburger Beiträge zur Digitalisierung des Gesundheitswesens - 4 KW - Digitalisierung KW - Akzeptanz KW - Assistenzsysteme KW - Schlaganfall KW - Telerehabilitation Y1 - 2024 SN - 978-3-8394-6728-2 U6 - https://doi.org/10.14361/978383946782-010 SP - 217 EP - 240 PB - transcript CY - Bielefeld ER - TY - GEN A1 - Wilson, Edith E. A1 - Braun, Carina N. A1 - Friedl, Manuel T1 - Arbeitsengagement und Zufriedenheit in der HAW-Professur – Impulse für eine nachhaltige Personalentwicklung T2 - Die Zukunft der Hochschule: Global, nachhaltig und inklusiv, 19. Jahrestagung der GfHf, 23.–25. September 2024, FernUniversität in Hagen N2 - Hintergrund Während Rekrutierungsaktivitäten für HAW-Professuren sowohl wissenschaftlich (z.B. Braun & Wilson, 2023) als auch im Zuge von Kampagnen (z.B. „Werden Sie Prof!“; „Die HAW-Professur“) in den Fokus rücken, findet die Personalentwicklung von bereits etablierten HAW-Professorinnen und -Professoren noch wenig Beachtung. Dies liegt auch daran, dass die fachliche und berufliche Weiterentwicklung oft in der Eigenverantwortung der Professorinnen/Professoren gesehen wird (Becker, 2020). Dabei können bis zur Pensionierung gut 25 Jahre im Beruf der HAW-Professur verbracht werden (durchschnittliches Alter bei Erstberufung nach eigener Erhebung: 40 Jahre). Über diesen Zeitraum gilt es, Arbeitsengagement und berufliche Zufriedenheit zu bewahren. Aus diesem Grund stellt sich die Frage, ob und wie eine Personalentwicklung wirken kann, um Leistung und Engagement nachhaltig aufrechtzuerhalten. Forschungsfrage Die HAW-Professur setzt eine ausgeprägte berufliche Kompetenz (Praxis-, Forschungs- und Lehrerfahrung) voraus und ermöglicht ein hohes Maß an Autonomie (Wilkesmann & Lauer, 2021). Sie bietet daher optimale Voraussetzungen, um psychologische Grundbedürfnisse im Sinne der Self-Determination Theory (Deci & Ryan, 2000) zu erfüllen, welche wiederum ein erfolgreiches Wirken in der Arbeit ermöglichen. Im Rahmen einer deutschlandweiten Befragung von HAW-Professorinnen und -Professoren wurde deshalb der Frage nachgegangen, inwieweit Autonomie- und Kompetenzwahrnehmung und das Zugehörigkeitsgefühl zur Hochschulgemeinschaft das Arbeitsengagement und die Zufriedenheit in der HAW-Professur fördern. Methodisches Vorgehen und Datengrundlage Über 700 HAW-Professorinnen und Professoren beteiligten sich an einer Online-Befragung zum Thema „Karrierewege und Selbstbestimmung“. Dabei wurden u.a. das Arbeitsengagement (Bakker & Schaufeli, 2015) und die Zufriedenheit (Bérubé et al.,2007) erfasst. In Anlehnung an die Self-Determination Theory (Deci & Ryan, 2000) wurden außerdem die Aspekte Autonomie- und Kompetenzwahrnehmung sowie soziale Eingebundenheit erhoben. Ergebnisse Die Studie liefert Hinweise, wie die Personalentwicklung für HAW-Professuren gestaltet werden kann, um Zufriedenheit und ein hohes Arbeitsengagement aufrechtzuerhalten. Sie lassen also Rückschlüsse auf die Gestaltung einer zielgerichteten und nachhaltigen Personalentwicklung zu. Diese Forschung wird mit Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung und des Landes Bayern als Teil des Projekts Zukunft akademisches Personal der OTH Regensburg (ZAP.OTHR) unter dem Programm „FH-Personal“ gefördert. KW - HAW Professur KW - FH Professur KW - Karrierewege Y1 - 2024 ER - TY - JOUR A1 - Richter, Stefanie T1 - Armutsrisiken und prekäre Lebenslagen im Alter und im Pflegeheim. Das Erleben von (drohender) Armut im Alter im Zuge des Übergangs in ein Heim und im dortigen Alltag JF - neue praxis Y1 - 2024 VL - 54 IS - 6 SP - 563 PB - Verlag neue praxis ER - TY - GEN A1 - Scheppach, Markus W. A1 - Mendel, Robert A1 - Rauber, David A1 - Probst, Andreas A1 - Nagl, Sandra A1 - Römmele, Christoph A1 - Meinikheim, Michael A1 - Palm, Christoph A1 - Messmann, Helmut A1 - Ebigbo, Alanna T1 - Artificial Intelligence (AI) improves endoscopists’ vessel detection during endoscopic submucosal dissection (ESD) T2 - Endoscopy N2 - Aims While AI has been successfully implemented in detecting and characterizing colonic polyps, its role in therapeutic endoscopy remains to be elucidated. Especially third space endoscopy procedures like ESD and peroral endoscopic myotomy (POEM) pose a technical challenge and the risk of operator-dependent complications like intraprocedural bleeding and perforation. Therefore, we aimed at developing an AI-algorithm for intraprocedural real time vessel detection during ESD and POEM. Methods A training dataset consisting of 5470 annotated still images from 59 full-length videos (47 ESD, 12 POEM) and 179681 unlabeled images was used to train a DeepLabV3+neural network with the ECMT semi-supervised learning method. Evaluation for vessel detection rate (VDR) and time (VDT) of 19 endoscopists with and without AI-support was performed using a testing dataset of 101 standardized video clips with 200 predefined blood vessels. Endoscopists were stratified into trainees and experts in third space endoscopy. Results The AI algorithm had a mean VDR of 93.5% and a median VDT of 0.32 seconds. AI support was associated with a statistically significant increase in VDR from 54.9% to 73.0% and from 59.0% to 74.1% for trainees and experts, respectively. VDT significantly decreased from 7.21 sec to 5.09 sec for trainees and from 6.10 sec to 5.38 sec for experts in the AI-support group. False positive (FP) readings occurred in 4.5% of frames. FP structures were detected significantly shorter than true positives (0.71 sec vs. 5.99 sec). Conclusions AI improved VDR and VDT of trainees and experts in third space endoscopy and may reduce performance variability during training. Further research is needed to evaluate the clinical impact of this new technology. Y1 - 2024 U6 - https://doi.org/10.1055/s-0044-1782891 VL - 56 IS - S 02 SP - S93 PB - Thieme CY - Stuttgart ER - TY - GEN A1 - Zellmer, Stephan A1 - Rauber, David A1 - Probst, Andreas A1 - Weber, Tobias A1 - Braun, Georg A1 - Römmele, Christoph A1 - Nagl, Sandra A1 - Schnoy, Elisabeth A1 - Messmann, Helmut A1 - Ebigbo, Alanna A1 - Palm, Christoph T1 - Artificial intelligence as a tool in the detection of the papillary ostium during ERCP T2 - Endoscopy N2 - Aims Endoscopic retrograde cholangiopancreaticography (ERCP) is the gold standard in the diagnosis as well as treatment of diseases of the pancreatobiliary tract. However, it is technically complex and has a relatively high complication rate. In particular, cannulation of the papillary ostium remains challenging. The aim of this study is to examine whether a deep-learning algorithm can be used to detect the major duodenal papilla and in particular the papillary ostium reliably and could therefore be a valuable tool for inexperienced endoscopists, particularly in training situation. Methods We analyzed a total of 654 retrospectively collected images of 85 patients. Both the major duodenal papilla and the ostium were then segmented. Afterwards, a neural network was trained using a deep-learning algorithm. A 5-fold cross-validation was performed. Subsequently, we ran the algorithm on 5 prospectively collected videos of ERCPs. Results 5-fold cross-validation on the 654 labeled data resulted in an F1 value of 0.8007, a sensitivity of 0.8409 and a specificity of 0.9757 for the class papilla, and an F1 value of 0.5724, a sensitivity of 0.5456 and a specificity of 0.9966 for the class ostium. Regardless of the class, the average F1 value (class papilla and class ostium) was 0.6866, the sensitivity 0.6933 and the specificity 0.9861. In 100% of cases the AI-detected localization of the papillary ostium in the prospectively collected videos corresponded to the localization of the cannulation performed by the endoscopist. Conclusions In the present study, the neural network was able to identify the major duodenal papilla with a high sensitivity and high specificity. In detecting the papillary ostium, the sensitivity was notably lower. However, when used on videos, the AI was able to identify the location of the subsequent cannulation with 100% accuracy. In the future, the neural network will be trained with more data. Thus, a suitable tool for ERCP could be established, especially in the training situation. Y1 - 2024 U6 - https://doi.org/10.1055/s-0044-1783138 VL - 56 IS - S 02 SP - S198 PB - Thieme CY - Stuttgart ER - TY - JOUR A1 - Mühling, Mischa A1 - Sandriesser, Sabrina A1 - Dendorfer, Sebastian A1 - Augat, Peter T1 - Assessment of implant internal stresses under physiological femoral loading: Translation to a simplified bending load model JF - Journal of Biomechanics N2 - The success of surgical treatment for fractures hinges on various factors, notably accurate surgical indication. The process of developing and certifying a new osteosynthesis device is a lengthy and costly process that requires multiple cycles of review and validation. Current methods, however, often rely on predecessor standards rather than physiological loads in specific anatomical locations. This study aimed to determine actual loads experienced by an osteosynthesis plate, exemplified by a standard locking plate for the femoral shaft, utilizing finite elements analysis (FEA) and to obtain the bending moments for implant development standard tests. A protocol was developed, involving the creation and validation of a fractured femur model fixed with a locking plate, mechanical testing, and FEA. The model’s validation demonstrated exceptional accuracy in predicting deformations, and the FEA revealed peak stresses in the fracture bridging zone. Results of a parametric analysis indicate that larger fracture gaps significantly impact implant mechanical behavior, potentially compromising stability. This study underscores the critical need for realistic physiological conditions in implant evaluations, providing an innovative translational approach to identify internal loads and optimize implant designs. In conclusion, this research contributes to enhancing the understanding of implant performance under physiological conditions, promoting improved designs and evaluations in fracture treatments. KW - bone biomechanics KW - finite elements analysis KW - femoral fracture KW - Euler-Bernoulli-Beam-Theory KW - simplified loading model Y1 - 2024 U6 - https://doi.org/10.1016/j.jbiomech.2024.112229 SN - 1873-2380 IS - 112229 PB - Elsevier ER - TY - CHAP A1 - Frommeld, Debora A1 - Weber, Karsten ED - Weber, Karsten ED - Haug, Sonja ED - Lauer, Norina ED - Mohr, Christa T1 - Aufklärung, Risiko, Datennutzung: Ergebnisse einer MEESTAR-Befragung zu Telepräsenzrobotern T2 - Digitale Technik für ambulante Pflege und Therapie III - Nutzung Akzeptanz Wirkung und Lebensqualität T3 - Regensburger Beiträge zur Digitalisierung des Gesundheitswesens - 4 Y1 - 2024 SN - 978-3-8376-6728-8 U6 - https://doi.org/10.14361/9783839467282-011 SP - 241 EP - 272 PB - transcript CY - Bielefeld ER -