Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST
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The endoscopic features associated with eosinophilic esophagitis (EoE) may be missed during routine endoscopy. We aimed to develop and evaluate an Artificial Intelligence (AI) algorithm for detecting and quantifying the endoscopic features of EoE in white light images, supplemented by the EoE Endoscopic Reference Score (EREFS). An AI algorithm (AI-EoE) was constructed and trained to differentiate between EoE and normal esophagus using endoscopic white light images extracted from the database of the University Hospital Augsburg. In addition to binary classification, a second algorithm was trained with specific auxiliary branches for each EREFS feature (AI-EoE-EREFS). The AI algorithms were evaluated on an external data set from the University of North Carolina, Chapel Hill (UNC), and compared with the performance of human endoscopists with varying levels of experience. The overall sensitivity, specificity, and accuracy of AI-EoE were 0.93 for all measures, while the AUC was 0.986. With additional auxiliary branches for the EREFS categories, the AI algorithm (AI-EoEEREFS) performance improved to 0.96, 0.94, 0.95, and 0.992 for sensitivity, specificity, accuracy, and AUC, respectively. AI-EoE and AI-EoE-EREFS performed significantly better than endoscopy beginners and senior fellows on the same set of images. An AI algorithm can be trained to detect and quantify endoscopic features of EoE with excellent performance scores. The addition of the EREFS criteria improved the performance of the AI algorithm, which performed significantly better than endoscopists with a lower or medium experience level.
Das Forschungsprojekt „Dein Haus 4.0 Oberpfalz – Telepräsenzroboter für die Pflege und Unterstützung von Schlaganfallpatientinnen und -patienten (TePUS)“ untersucht den Einsatz von zwei Varianten von Telepräsenzrobotern. Das Arbeitspapier stellt die sozialwissenschaftliche Begleitforschung des Projekts vor. Diese hat zum einen zum Ziel, Akzeptanz und Potenzial der eingesetzten technischen Assistenzsysteme empirisch zu untersuchen. Daneben werden ethisch, rechtlich, gesellschaftlich und organisatorisch relevante Fragestellungen des Technikeinsatzes und der Mensch-Technik-Interaktion analysiert (ELSI-Begleitstudie).
Der Bericht fasst Ergebnisse der Befragung bayerischen Rehabilitationseinrichtungen im Projekt Reha/TI-Konsil zusammen.
Der Digitalisierungsgrad ist – gemessen am EMRAM-Modell - in der überwiegenden Zahl der Rehabilitationseinrichtungen in Bayern, die an der Befragung teilgenommen haben, relativ gering ausgeprägt. Mehrheitlich, aber längst nicht durchgängig, liegt eine Digitalisierungsstrategie vor. Auch wenn diese vorhanden ist, so stehen drei Viertel der Einrichtungen nach eigener Aussage noch ganz am Anfang der Umset-zung. Für Informationssicherheit und Datenschutz sind Konzepte und Beauftragte meist vorhanden; die Abteilungen für Informationstechnik sind meist relativ klein und häufig beim Träger, nicht direkt bei der Rehabilitationseinrichtung angesiedelt.
Der mit der Anbindung an die Telematikinfrastruktur (TI) erwartete Aufwand ist im Bereich der Installation, aber auch der Anpassung der Arbeitsorganisation und der Schulung des Personals sehr hoch. Dahingegen wird nicht erwartet, dass die hausin-ternen TI-Komponenten sehr wartungsintensiv sind.
Hoffnungen an die Digitalisierung allgemein betreffen Erleichterungen und Vereinfa-chungen, die zu Qualitäts- und Effizienzsteigerungen führen. Herausforderungen werden häufig in der Implementierung in der Alltagspraxis gesehen. Auch techni-sche Herausforderungen und die Finanzierung von Digitalisierung allgemein und insbesondere der Anbindung an die TI wurden häufig genannt. Festzustellen ist eine verbreitete Ausstattung mit Klinischem Arbeitsplatzsystem (KAS) und Kranken-hausinformationssystem (KIS), jedoch ist in der Hälfte der Einrichtungen der techni-sche Stand der IT nicht für Anwendungen der Telematikinfrastruktur wie Kommuni-kation im Medizinwesen (KIM)/eArztbrief geeignet. Hier ist generell und insbesonde-re im Hinblick auf die Informationssicherheit sehr hoher finanzieller Aufwand not-wendig.
Einrichtungen, die Daten bislang noch analog dokumentieren und verwalten, wer-den durch die Anbindung an die TI vor sehr große Herausforderungen gestellt. Dies betrifft jedoch nur einen kleinen Teil der Einrichtungen. Die Mehrzahl hingegen ar-beitet bereits jetzt sowohl digital als auch analog. Insbesondere die häufig analoge Übermittlung an Patient*innen sowie an Hausärzt*innen verweist darauf, dass bei der Umstellung der Prozesse in den Reha-Einrichtungen die Schnittstellen und der Digitalisierungsgrad in den Privathaushalten oder den Hausarztpraxen entscheidend sind. Die Wandlungsgeschwindigkeit wird somit durch die jeweils erfolgten Schritte auf deren Seite begrenzt.
Exoskeletons were invented over 100 years ago but have only become popular in the last two decades, especially in the working industry as they can decrease work-related loads significantly. The most often used exoskeletons are for the lower back and shoulder since these are commonly affected body regions. All devices have in common that their purpose is to reduce internal loads of vulnerable body regions. Nevertheless, there is still little understanding on how biomechanical loading in the human body changes when exoskeletons are used. Therefore, further analyses are needed. A promising candidate for these are musculoskeletal models, which are based on an inverse dynamics approach and can calculate external parameters such as ground reaction forces or other interaction forces as well as internal parameters such as joint reaction forces or muscle activities. The various examples in the literature show that these models are increasingly used for assessing the biomechanical effects of exoskeletons on the human body. Furthermore, musculoskeletal models can calculate biomechanical loadings of humans with and without exoskeletons for all kinds of applications and allow an evaluation of their purpose.
Practical Relevance: This article highlights the possibilities of musculoskeletal models for assessing the design and efficiency of occupational exoskeletons. Several practical use cases are described along with distinct descriptions of common implications of musculoskeletal and exoskeleton modeling.
Elbow stability is derived from a combination of muscular, ligamentous, and bony structures. After an elbow trauma the stability of the joint is an important decision criterion for the subsequent treatment. The decision regarding non-operative/operative care depends mostly on subjective assessments of medical experts. Therefore, the aim of this study is to use musculoskeletal simulations as an objective assessment tool to investigate the extent to which failure of different stabilizers affects the elbow stability and how these observations correspond to the assessment from clinical practice. A musculoskeletal elbow simulation model was developed for this aim. To investigate the stability of the elbow, varus/valgus moments were applied under 0°, 45°and 90° flexion while the respective cubital angle was analyzed. This was performed for nine different injury scenarios, which were also evaluated for stability by clinical experts. With the results, it can be determined by which injury pattern and under which flexion angle the elbow stability is impaired regarding varus/valgus moments. The scenario with a complete failure of the medial and lateral ligaments and a fracture of the radial head was identified as having the greatest instability. The study presented a numerical determination of elbow stability against varus/valgus moments regarding clinical injury patterns, as well as a comparison of the numerical outcome with experience gained in clinical practice. The numerical predictions agree well with the assessments of the clinical specialists. Thus, the results from musculoskeletal simulation can make an important contribution to a more objective assessment of the elbow stability.