Forschung – RCHST

TePUS Telepräsenzroboter für die Pflege und Unterstützung von Schlaganfallpatientinnen und -patienten
Im Rahmen der Förderlinie DeinHaus4.0 im Regierungsbezirk Oberpfalz, das an der OTH Regensburg bis 31.12.2024 durchgeführt wurde, sollten Telepräsenzroboter auf ihre Praxistauglichkeit geprüft und Unterstützungsangebote auf deren Basis entwickelt werden.

Ethik & Technikfolgenabschätzung, Prof. Dr. Karsten Weber (Projektleitung) / Wissenschaftliche Mitarbeiterinnen: Gudrun Bahr (M.A.) (Projektmanagement), Rebecka Eberwein (B.A.) (Öffentlichkeitsarbeit), Dr. Debora Frommeld
Sozialforschung, Prof. Dr. Sonja Haug / Wissenschaftliche Mitarbeiterin: Edda Currle (Dipl.-Pol.)
eHealth, Prof. Dr. Georgios Raptis / Wissenschaftliche Mitarbeiter*innnen: Verena Basler (B.Sc.), Marina Schmid (B.Sc.)
Logopädie, Prof. Dr. Norina Lauer / Wissenschaftliche Mitarbeiterin: Nina Greiner (M.Sc.)
Physiotherapie, Prof. Dr. Andrea Pfingsten / Wissenschaftliche Mitarbeiterin: Natalie Kudienko (M.Sc.)
Pflegewissenschaft, Prof. Dr. Christa Mohr / Wissenschaftliche Mitarbeiterin*innen: Katrin Ettl (M.A.), Norbert Lichtenauer (M.Sc.)
Pflegewissenschaft, Prof. Dr. Annette Meussling-Sentpali

Weitere Informationen: TePUS DeinHaus4.0

Künstliche Intelligenz (KI) und Ethik
Auf Basis von endoskopischen Bildern wird in Kooperation mit dem Universitätsklinikum Augsburg (Prof. Dr. Messmann) ein Verfahren zur KI-gestützten Diagnose von Speiseröhrenkrebs entwickelt. Anhand dieses Beispiels werden dann die normativen Fragen von KI-unterstützten medizinischen Diagnosen untersucht. In diesem Kontext wird eine (vorläufige) ethische Leitlinie, wie KI-unterstützte Diagnostik eingesetzt werden darf bzw. sollte, als Orientierungsrahmen formuliert.

ReMIC, Prof. Dr. Christoph Palm / Wissenschaftlicher Mitarbeiter: Robert Mendel (M.Sc.)
Ethik, Prof. Dr. Karsten Weber / Wissenschaftlicher Mitarbeiter: Arne Sonar (M.A.)

Weitere Informationen: Deep Learning zur computerunterstützten Früherkennung von Speiseröhrenkrebs aus endoskopischen Bildern
Stakeholderperspektiven auf KI-unterstützte medizinische Entscheidungsfindung und Entwicklung ethischer Leitlinien für den Einsatz von KI-Systemen in der Medizin (2018-2020)

Blended Physio
Entwicklung einer App zur Unterstützung der physiotherapeutischen Versorgung im Rahmen einer Kombination physischer und virtuell unterstützter Therapieeinheiten. Nach einer umfassenden Untersuchung werden Übungen individuell an Patienten/-innen angepasst und Durchführung sowie Fortschritt zu Hause durchgeführter Maßnahmen dokumentiert. Ebenso soll ein Echtzeitfeedback die adäquate Umsetzung unterstützen.Physiotherapie, Prof. Dr. Andrea Pfingsten / Wissenschaftliche Mitarbeiterin: Hanna Brandt (M.Sc.)
Biomechanik, Prof. Dr. Sebastian Dendorfer / Wissenschaftlicher Mitarbeiter: Simon Auer (M.Sc.)

Biofluidmechanik, Prof. Dr. Lars Krenkel / Wissenschaftliche Mitarbeiterin: Melina Tauwald (M.Sc.)

Nasopharyngeale Strömungen
Das Projekt zielt darauf ab, für optimierte OP-Planungen im Nasen-Rachenbereich numerische sowie experimentelle Referenzdaten in Kooperation mit der Technischen Universität Mailand (Politecnico di Milano) in einem Open-Source Projekt zur Verfügung zu stellen. Diese können genutzt werden, um neuartige numerische Strömungsberechnungscodes zu testen bzw. zu optimieren.

alle weiteren Forschungsprojekte des Labors Biofluidmechanik

Biomechanik, Prof. Dr. Sebastian Dendorfer / Wissenschaftlicher Mitarbeiter: Simon Auer (M.Sc.)

Der Einfluss von psychischem Stress auf die Muskelansteuerung
Psychischer Stress hat direkte und langfristige Auswirkungen auf den Bewegungsapparat. In diesem Projekt soll die spezifische Änderung von muskulären Belastungen bei schnellen Bewegungen unter psychischem Stress untersucht werden.
Eine mögliche Anwendung ist die Analyse des Verletzungsrisikos bei Fußballspielern.

alle weiteren Forschungsprojekte des Labors Biomechanik

Medizinprodukte, Prof. Dr. Thomas Schratzenstaller / Wissenschaftlicher Mitarbeiter: Moritz Burger (M.Sc.)

MI Implantat von Orbitabodenfrakturen
Orbitabodenfrakturen entstehen meist durch ein stumpfes Trauma des Mittelgesichts, wie z.B. durch ein Gewaltdelikt oder einen Sturz. Der Bruch kann in Folge zu Komplikationen führen, die von kosmetischen Defiziten über ernste funktionelle Störungen, wie Doppelbildern, bis hin zur Erblindung reichen. Im Projekt OrbitaTreat wird ein Orbitabodenimplantat inkl. Implantationssystem entwickelt. Ein neuartiger Implantationsweg transnasal in die Kieferhöhle reduziert die möglichen Komplikationen, wie z.B. die Verletzung des Sehnervs, im Vergleich zu gängigen Methoden durch die Augenhöhle deutlich. Durch Verwendung eines neuartigen Implantationsmechanismus, sowie der innovativen Kombinationen verschiedener Materialien und deren Bearbeitungsprozessen für das Implantat wird eine dauerhafte Frakturstabilisation durch das Implantat gewährleistet.
Kooperation: Uniklinikum Regensburg (UKR), industrielle Partner

alle weiteren Forschungsprojekte des Labors Medizinprodukte

ReMIC, Prof. Dr. Christoph Palm / Wissenschaftlicher Mitarbeiter: Robert Mendel (M.Sc.)

Bild-basierte Früherkennung von Karzinomen bei Barrett's Ösophagus mit halb-überwachten Lernalgorithmen
Die Leistungsfähigkeit digitaler neuronaler Netze hängen maßgeblich von Qualität und Quantität der zugrundeliegenden Daten ab. Allerdings ist in der Medizin die Erstellung eines umfangreichen Datensatzes mit hohem Zeit- und Kostenaufwand verbunden. Deshalb werden hier Algorithmen entwickelt, die sowohl aus annotiertem als auch nicht-annotiertem Bildmaterial lernen können. Dadurch werden bei gleicher Erkennungsrate weniger annotierte Daten benötigt.

alle weiteren Forschungsprojekte des Labors Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)

ReMIC, Prof. Dr. Christoph Palm / Wissenschaftlicher Mitarbeiter: David Rauber (M.Sc.)

Maschinelles Lernen zur Szenensegmentierung bei Chirurgierobotern
Mit Hilfe von KI werden medizinisch relevante Objekte in endoskopischen Videos segmentiert. Bei einem Chirurgieroboter können solche Objekte z.B. die Instrumente eines Roboters (Manipulator, Gelenk, Schaft), anatomische Objekte (Niere, Darm, …) oder medizinisches Material (Nadeln, Fäden, Klammern, …) sein. Die semantische Segmentierung basiert auf einem tiefen Neuronalen Netz (engl. deep learning) in Form einer Encoder-Decoder Architektur.

alle weiteren Forschungsprojekte des Labors Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)

eHealth, Prof. Dr. Georgios Raptis / Wissenschaftliche Mitarbeiter*innen: Markus Deglmann, Markus Ritthaler (M.Sc.), Julia Spornraft (B.Sc.), Jennifer Wolter (M.Sc.)
Sozialforschung, Prof. Dr. Sonja Haug / Wissenschaftliche Mitarbeiterin: Anna Scharf (M.A.)

Digitales Rehabilitationskonsil mit Anbindung an die Telematik-Infrastruktur
Ziel des Projektes ist es, Einrichtungen der medizinischen Rehabilitation an die Telematik-Infrastruktur – kurz TI – anzubinden und so direkte, zeitnahe ärztliche Telekonsile zwischen Hausärzten vor Ort und ausgewählten Reha-Einrichtungen zu ermöglichen. Dazu sollen internationale Standards, wie HL7-CDA und HL7-FHIR für eine optimale Interoperabilität verwendet werden.
Zudem wird mit sozialwissenschaftlichen Methoden eine Bestandsaufnahme der technischen und personellen Ressourcen zur Bewertung des Digitalisierungsgrades in Kliniken und Rehabilitationseinrichtungen durchgeführt.

Projektpartner außerhalb der OTH: Monks Ärzte-im-Netz GmbH, telemedizinischer Dienstleister für ärztliche Berufsverbände

weitere Informationen: Reha-/TI-Konsil

eHealth, Prof. Dr. Georgios Raptis / Wissenschaftliche Mitarbeiterin: Jennifer Wolter (M.Sc.)

Digitales Pflegekonsil – Intersektorale Kommunikation und Datenaustausch zwischen ambulanter / (teil-) stationärer Altenpflege und Haus- / Facharzt
Das Projekt „Digitales Pflegekonsil“ hat das Ziel, alle relevanten Ansprechpartner im Bereich der Pflege miteinander zu vernetzen, um die Versorgung von pflegebedürftigen Menschen zu verbessern. Mit Hilfe eines Telekonsils (Pflegekonsil) können Pflegekräfte, Haus-, Fachärzte sowie optional Arbeitsmediziner besser, direkter und schneller als bisher zusammenarbeiten und somit ihre Expertise zum Wohle ihrer Patienten bündeln, die Behandlungseffizienz und -effektivität steigt. Teil dieses Telemedizinischen Konsils ist eine “PflegeApp”, die technisch niederschwellige “virtuelle Hausbesuche” und Betreuung in stationären Einrichtungen oder am Wohnort ermöglicht. Zugang zu diesem System erhalten auch Angehörige. Die Position der Pflegekräfte, die häufig die wichtigsten Ansprechpartner für den Arzt sind, wird durch pflegeinitiierte Konsil- und Behandlungspfade gestärkt, Experten für Arbeitsmedizin können neben Haus- und Fachärzten konsultiert werden. Durchgeführt und dokumentiert wird die Behandlung und Betreuung des Patienten über eine dezentrale „digitale Pflegekonsilakte“, die über ein innovatives Zugangssystem verfügt und so auch anderweitig im Gesundheitssystem, z.B. künftig in der Telematik-Infrastruktur eingesetzt werden kann. Kooperationspartner ist die die Monks Vertriebsges.mbH.

weitere Informationen: Digitales Pflegekonsil

Technikfolgenabschätzung, Prof. Dr. Karsten Weber / Wissenschaftliche Mitarbeiterinnen: Helene Gerhards (M.A.), Uta Bittner (M.A.), Linda Kokott (M.A.)

Saving Autonomy: Assessing Patients' Capacity to Consent using Artificial Intelligence (SMART)
Im Gesundheitswesen ist die Achtung der Patientenautonomie ein zentrales Anliegen, das durch eine informierte Einwilligung erfüllt wird. Aufgrund bestimmter Krankheiten kann die Fähigkeit zur Erteilung einer informierten Einwilligung beeinträchtigt oder nicht vorhanden sein. Der behandelnde Arzt hat die Pflicht, die Entscheidungsfähigkeit des Patienten zu beurteilen. Es gibt verschiedene Beurteilungsinstrumente. Die Instrumente bauen jedoch auf den kognitiven und verbalen Fähigkeiten des Patienten auf (emotionale Fähigkeiten werden vernachlässigt). Daneben können auch die subjektiven Faktoren des Arztes die Beurteilung beeinflussen. Wir werfen die Frage auf, ob künstliche Intelligenz (KI) eingesetzt werden kann, um die Schwächen der Beurteilungsinstrumente und die subjektive Voreingenommenheit des Arztes innerhalb des Beurteilungsverfahrens zu kompensieren. Bis jetzt gibt es im Bereich der künstlichen Intelligenz keine Bemühungen, die Einschränkungen bei der Beurteilung der Entscheidungsfähigkeit von Patienten zu überwinden. Unser Ziel ist es zunächst, ein interdisziplinäres Netzwerk von Wissenschaftlern aufzubauen, um die Schwächen und Einschränkungen, die mit einer Beurteilung der Entscheidungsfähigkeit eines Patienten verbunden sind, herauszuarbeiten. Zweitens werden wir eine empirische Vorstudie mit Fokusgruppen durchführen. Im Ergebnis werden wir drittens einen Vollantrag zur Frage verfassen, ob und wie eine Übertragung dieser Erkenntnisse in KI-Systeme technisch möglich und sozial, politisch, rechtlich sowie ethisch wünschenswert ist.

Zudem wird im Jahr 2021 das Zusatzmodul „Corona“ durchgeführt. SMART untersucht den Einsatz von KI-Systemen zur Feststellung der Einwilligungsfähigkeit von Patient*innen. Im medizinischen Kontext gilt die Einwilligungsfähigkeit als Ausdruck der individuellen Autonomie. Der Begriff der Autonomie ist jedoch sehr vielschichtig; gerade in Krisenzeiten, wie wir sie mit der COVID-19-Pandemie derzeit erleben oder in Zeiten eines rapiden technischen Wandels, geraten Konzepte wie Autonomie zudem unter Druck. Im Zusatzmodul „Corona“ wird daher analysiert, welche Dimensionen der Begriff der Autonomie umfasst, wie Technik und/oder Krisen diese verändert und wie dieser Wandel möglicherweise politische Auseinandersetzungen über Autonomieeingriffe befeuert.

Projektpartner:
Prof. Dr. med. Heiner Fangerau, Universität Düsseldorf
Prof. Dr. iur. Tanja Henking, Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt
Prof. Dr. rer. nat. Christoph Palm, ReMIC , OTH Regensburg
Vasilija Rolfes, M.A., Universität Düsseldorf & OTH Regensburg

weitere Informationen: SMART
alle weiteren Forschungsprojekte des Instituts für Sozialforschung und Technikfolgenabschätzung (IST)

Technikfolgenabschätzung, Prof. Dr. Karsten Weber / Wissenschaftliche Mitarbeiter*innen: Uta Bittner (M.A.), Vasilija Rolfes (M.A.)

Ethische Evaluationswerkzeuge für Pflege- und Gesundheitsbereich
Zielsetzung der Arbeiten für das RCHST ist die Durchführung einer leitfadengestützten Interview-Studie zum Thema „Einstellung und Wissen von in Deutschland tätigen Reproduktions-medizinern/innen zum Verfahren der In-Vitro-Gametogenese (IVG)“. In der Studie sollen die Einstellungen und das Wissen der Reproduktionsmediziner/innen zur IVG erfragt und mittels qualitativer Analyse ausgewertet werden, um eine Basis für konkrete Klärungs- und Regelungsbedarfe zu gewinnen.

weitere Informationen: Ethische Evaluationswerkzeuge im Pflege- und Gesundheitsbereich
alle weiteren Forschungsprojekte des Instituts für Sozialforschung und Technikfolgenabschätzung (IST)

Logopädie, Prof. Dr. Norina Lauer / Wissenschaftliche Mitarbeiter*in: Daniel Kreiter (B.Sc.), Christina Kurfeß (M.Sc.)
PeerPAL
Peer-to-Peer-Unterstützung bei Aphasie zur Steigerung der Lebensqualität
Entwicklung und Evaluierung einer App speziell für Menschen mit neurologisch bedingter Sprachstörung zur Unterstützung der sozialen Integration und Steigerung der Lebensqualität.

BMBF gefördertes Verbundprojekt mit der Katholischen Hochschule Mainz

alle weiteren Forschungsprojekte Logopädie

Pflegewissenschaft, Prof. Dr. Annette Meussling-Sentpali / Wissenschaftliche Mitarbeiterin: Monika Friedl (M.A.)

Einsamkeitsempfinden älterer Menschen in Zeiten der Pandemie (Alter Pandemie Einsamkeit - APE)
In einer explorativen Studie wurde das Einsamkeitsempfinden von Menschen im Rentenalter (60+) während der Corona-Pandemie untersucht. Der Fokus richtete sich dabei auf strukturschwache Regionen entlang der Grenze zu Tschechien, die eine rückläufige Bevölkerungsentwicklung aufweisen und zudem als Corona-Hotspot besonders von Lockdowns betroffen waren.

Forschungsschwerpunkte der Pflegewissenschaft (Prof. Dr. Meussling-Sentpali)

Pflegewissenschaft, Prof. Dr. Annette Meussling-Sentpali / Wissenschaftliche Mitarbeiterinnen Monika Friedl (M.A.), Maria Reischl (M.A.)
REiKoLa – Reduzierung des Einsamkeitsempfindens von Bewohner*innen durch den Einsatz digitaler Kommunikationsmedien in Langzeitpflegeeinrichtungen in Bayern
In diesem Projekt soll wissenschaftlich überprüft werden, inwieweit das Einsamkeitsempfinden von Menschen in Langzeitpflegeeinrichtungen durch den gezielten Einsatz des digitalen Kommunikationsmediums Komp gesenkt und damit die Lebensqualität betroffener Menschen erhöht werden kann. Zudem soll eruiert werden, inwiefern das Pflegepersonal durch den Komp in der täglichen Arbeit entlastet werden kann. Der Komp bietet Bewohner*innen mit eingeschränkten Fähigkeiten die Möglichkeit, ohne aufwendige Unterstützung durch das Pflegepersonal via Videotelefonie mit ihrem Familien- oder Freundeskreis in Verbindung zu bleiben.Kooperation: Bayerisches Rotes Kreuz Kreisverband Regensburg, KompBeauftragt durch: Bayerisches Staatsministerium für Gesundheit, Pflege und Prävention

Mehr Informationen unter: Projekte (oth-regensburg.de)
Labor Pflege: Labor Pflegeforschung RCHST (oth-regensburg.de)

Video zum Projekt:

RCHST Forschungsprojekte