6,784 research outputs found

    UMSL Bulletin 2023-2024

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    The 2023-2024 Bulletin and Course Catalog for the University of Missouri St. Louis.https://irl.umsl.edu/bulletin/1088/thumbnail.jp

    Multidisciplinary perspectives on Artificial Intelligence and the law

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    This open access book presents an interdisciplinary, multi-authored, edited collection of chapters on Artificial Intelligence (‘AI’) and the Law. AI technology has come to play a central role in the modern data economy. Through a combination of increased computing power, the growing availability of data and the advancement of algorithms, AI has now become an umbrella term for some of the most transformational technological breakthroughs of this age. The importance of AI stems from both the opportunities that it offers and the challenges that it entails. While AI applications hold the promise of economic growth and efficiency gains, they also create significant risks and uncertainty. The potential and perils of AI have thus come to dominate modern discussions of technology and ethics – and although AI was initially allowed to largely develop without guidelines or rules, few would deny that the law is set to play a fundamental role in shaping the future of AI. As the debate over AI is far from over, the need for rigorous analysis has never been greater. This book thus brings together contributors from different fields and backgrounds to explore how the law might provide answers to some of the most pressing questions raised by AI. An outcome of the Católica Research Centre for the Future of Law and its interdisciplinary working group on Law and Artificial Intelligence, it includes contributions by leading scholars in the fields of technology, ethics and the law.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

    1st Design Factory Global Network Research Conference ‘Designing the Future’ 5-6 October 2022

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    DFGN.R 2022 -Designing the Future - is the first research conference organised by the Design Factory Global Network. The open event offers the opportunity for all like-minded educators, designers and researchers to share their insights and inspire others on education, methods, practices and ecosystems of co-creation and innovation. The DFGN.R conference is a two-day event hosted on-site in Leeuwarden, the Netherlands. The conference is organized alongside International Design Factory Week 2022, the annual gathering of DFGN members. This year's conference is organized in collaboration with Aalto University from Helsinki Finland and hosted by the NHL Stenden University of Applied Sciences

    Combined Nutrition and Exercise Interventions in Community Groups

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    Diet and physical activity are two key modifiable lifestyle factors that influence health across the lifespan (prevention and management of chronic diseases and reduction of the risk of premature death through several biological mechanisms). Community-based interventions contribute to public health, as they have the potential to reach high population-level impact, through the focus on groups that share a common culture or identity in their natural living environment. While the health benefits of a balanced diet and regular physical activity are commonly studied separately, interventions that combine these two lifestyle factors have the potential to induce greater benefits in community groups rather than strategies focusing only on one or the other. Thus, this Special Issue entitled “Combined Nutrition and Exercise Interventions in Community Groups” is comprised of manuscripts that highlight this combined approach (balanced diet and regular physical activity) in community settings. The contributors to this Special Issue are well-recognized professionals in complementary fields such as education, public health, nutrition, and exercise. This Special Issue highlights the latest research regarding combined nutrition and exercise interventions among different community groups and includes research articles developed through five continents (Africa, Asia, America, Europe and Oceania), as well as reviews and systematic reviews

    UMSL Bulletin 2022-2023

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    The 2022-2023 Bulletin and Course Catalog for the University of Missouri St. Louis.https://irl.umsl.edu/bulletin/1087/thumbnail.jp

    Rethink Digital Health Innovation: Understanding Socio-Technical Interoperability as Guiding Concept

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    Diese Dissertation sucht nach einem theoretischem GrundgerĂŒst, um komplexe, digitale Gesundheitsinnovationen so zu entwickeln, dass sie bessere Erfolgsaussichten haben, auch in der alltĂ€glichen Versorgungspraxis anzukommen. Denn obwohl es weder am Bedarf von noch an Ideen fĂŒr digitale Gesundheitsinnovationen mangelt, bleibt die Flut an erfolgreich in der Praxis etablierten Lösungen leider aus. Dieser unzureichende Diffusionserfolg einer entwickelten Lösung - gern auch als Pilotitis pathologisiert - offenbart sich insbesondere dann, wenn die geplante Innovation mit grĂ¶ĂŸeren Ambitionen und KomplexitĂ€t verbunden ist. Dem geĂŒbten Kritiker werden sofort ketzerische Gegenfragen in den Sinn kommen. Beispielsweise was denn unter komplexen, digitalen Gesundheitsinnovationen verstanden werden soll und ob es ĂŒberhaupt möglich ist, eine universale Lösungsformel zu finden, die eine erfolgreiche Diffusion digitaler Gesundheitsinnovationen garantieren kann. Beide Fragen sind nicht nur berechtigt, sondern mĂŒnden letztlich auch in zwei ForschungsstrĂ€nge, welchen ich mich in dieser Dissertation explizit widme. In einem ersten Block erarbeite ich eine Abgrenzung jener digitalen Gesundheitsinnovationen, welche derzeit in Literatur und Praxis besondere Aufmerksamkeit aufgrund ihres hohen Potentials zur Versorgungsverbesserung und ihrer resultierenden KomplexitĂ€t gewidmet ist. Genauer gesagt untersuche ich dominante Zielstellungen und welche Herausforderung mit ihnen einhergehen. Innerhalb der Arbeiten in diesem Forschungsstrang kristallisieren sich vier Zielstellungen heraus: 1. die UnterstĂŒtzung kontinuierlicher, gemeinschaftlicher Versorgungsprozesse ĂŒber diverse Leistungserbringer (auch als inter-organisationale Versorgungspfade bekannt); 2. die aktive Einbeziehung der Patient:innen in ihre Versorgungsprozesse (auch als Patient Empowerment oder Patient Engagement bekannt); 3. die StĂ€rkung der sektoren-ĂŒbergreifenden Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft und Versorgungpraxis bis hin zu lernenden Gesundheitssystemen und 4. die Etablierung daten-zentrierter Wertschöpfung fĂŒr das Gesundheitswesen aufgrund steigender bzgl. VerfĂŒgbarkeit valider Daten, neuen Verarbeitungsmethoden (Stichwort KĂŒnstliche Intelligenz) sowie den zahlreichen Nutzungsmöglichkeiten. Im Fokus dieser Dissertation stehen daher weniger die autarken, klar abgrenzbaren Innovationen (bspw. eine Symptomtagebuch-App zur Beschwerdedokumentation). Vielmehr adressiert diese Doktorarbeit jene Innovationsvorhaben, welche eine oder mehrere der o.g. Zielstellung verfolgen, ein weiteres technologisches Puzzleteil in komplexe Informationssystemlandschaften hinzufĂŒgen und somit im Zusammenspiel mit diversen weiteren IT-Systemen zur Verbesserung der Gesundheitsversorgung und/ oder ihrer Organisation beitragen. In der Auseinandersetzung mit diesen Zielstellungen und verbundenen Herausforderungen der Systementwicklung rĂŒckte das Problem fragmentierter IT-Systemlandschaften des Gesundheitswesens in den Mittelpunkt. Darunter wird der unerfreuliche Zustand verstanden, dass unterschiedliche Informations- und Anwendungssysteme nicht wie gewĂŒnscht miteinander interagieren können. So kommt es zu Unterbrechungen von InformationsflĂŒssen und Versorgungsprozessen, welche anderweitig durch fehleranfĂ€llige ZusatzaufwĂ€nde (bspw. Doppeldokumentation) aufgefangen werden mĂŒssen. Um diesen EinschrĂ€nkungen der EffektivitĂ€t und Effizienz zu begegnen, mĂŒssen eben jene IT-System-Silos abgebaut werden. Alle o.g. Zielstellungen ordnen sich dieser defragmentierenden Wirkung unter, in dem sie 1. verschiedene Leistungserbringer, 2. Versorgungsteams und Patient:innen, 3. Wissenschaft und Versorgung oder 4. diverse Datenquellen und moderne Auswertungstechnologien zusammenfĂŒhren wollen. Doch nun kommt es zu einem komplexen Ringschluss. Einerseits suchen die in dieser Arbeit thematisierten digitalen Gesundheitsinnovationen Wege zur Defragmentierung der Informationssystemlandschaften. Andererseits ist ihre eingeschrĂ€nkte Erfolgsquote u.a. in eben jener bestehenden Fragmentierung begrĂŒndet, die sie aufzulösen suchen. Mit diesem Erkenntnisgewinn eröffnet sich der zweite Forschungsstrang dieser Arbeit, der sich mit der Eigenschaft der 'InteroperabilitĂ€t' intensiv auseinandersetzt. Er untersucht, wie diese Eigenschaft eine zentrale Rolle fĂŒr Innovationsvorhaben in der Digital Health DomĂ€ne einnehmen soll. Denn InteroperabilitĂ€t beschreibt, vereinfacht ausgedrĂŒckt, die FĂ€higkeit von zwei oder mehreren Systemen miteinander gemeinsame Aufgaben zu erfĂŒllen. Sie reprĂ€sentiert somit das Kernanliegen der identifizierten Zielstellungen und ist Dreh- und Angelpunkt, wenn eine entwickelte Lösung in eine konkrete Zielumgebung integriert werden soll. Von einem technisch-dominierten Blickwinkel aus betrachtet, geht es hierbei um die GewĂ€hrleistung von validen, performanten und sicheren Kommunikationsszenarien, sodass die o.g. InformationsflussbrĂŒche zwischen technischen Teilsystemen abgebaut werden. Ein rein technisches InteroperabilitĂ€tsverstĂ€ndnis genĂŒgt jedoch nicht, um die Vielfalt an Diffusionsbarrieren von digitalen Gesundheitsinnovationen zu umfassen. Denn beispielsweise das Fehlen adĂ€quater VergĂŒtungsoptionen innerhalb der gesetzlichen Rahmenbedingungen oder eine mangelhafte PassfĂ€higkeit fĂŒr den bestimmten Versorgungsprozess sind keine rein technischen Probleme. Vielmehr kommt hier eine Grundhaltung der Wirtschaftsinformatik zum Tragen, die Informationssysteme - auch die des Gesundheitswesens - als sozio-technische Systeme begreift und dabei Technologie stets im Zusammenhang mit Menschen, die sie nutzen, von ihr beeinflusst werden oder sie organisieren, betrachtet. Soll eine digitale Gesundheitsinnovation, die einen Mehrwert gemĂ€ĂŸ der o.g. Zielstellungen verspricht, in eine existierende Informationssystemlandschaft der Gesundheitsversorgung integriert werden, so muss sie aus technischen sowie nicht-technischen Gesichtspunkten 'interoperabel' sein. Zwar ist die Notwendigkeit von InteroperabilitĂ€t in der Wissenschaft, Politik und Praxis bekannt und auch positive Bewegungen der DomĂ€ne hin zu mehr InteroperabilitĂ€t sind zu verspĂŒren. Jedoch dominiert dabei einerseits ein technisches VerstĂ€ndnis und andererseits bleibt das Potential dieser Eigenschaft als Leitmotiv fĂŒr das Innovationsmanagement bislang weitestgehend ungenutzt. An genau dieser Stelle knĂŒpft nun der Hauptbeitrag dieser Doktorarbeit an, in dem sie eine sozio-technische Konzeptualisierung und Kontextualisierung von InteroperabilitĂ€t fĂŒr kĂŒnftige digitale Gesundheitsinnovationen vorschlĂ€gt. Literatur- und expertenbasiert wird ein Rahmenwerk erarbeitet - das Digital Health Innovation Interoperability Framework - das insbesondere Innovatoren und Innovationsfördernde dabei unterstĂŒtzen soll, die Diffusionswahrscheinlichkeit in die Praxis zu erhöhen. Nun sind mit diesem Framework viele Erkenntnisse und Botschaften verbunden, die ich fĂŒr diesen Prolog wie folgt zusammenfassen möchte: 1. Um die Entwicklung digitaler Gesundheitsinnovationen bestmöglich auf eine erfolgreiche Integration in eine bestimmte Zielumgebung auszurichten, sind die Realisierung eines neuartigen Wertversprechens sowie die GewĂ€hrleistung sozio-technischer InteroperabilitĂ€t die zwei zusammenhĂ€ngenden Hauptaufgaben eines Innovationsprozesses. 2. Die GewĂ€hrleistung von InteroperabilitĂ€t ist eine aktiv zu verantwortende Managementaufgabe und wird durch projektspezifische Bedingungen sowie von externen und internen Dynamiken beeinflusst. 3. Sozio-technische InteroperabilitĂ€t im Kontext digitaler Gesundheitsinnovationen kann ĂŒber sieben, interdependente Ebenen definiert werden: Politische und regulatorische Bedingungen; Vertragsbedingungen; Versorgungs- und GeschĂ€ftsprozesse; Nutzung; Information; Anwendungen; IT-Infrastruktur. 4. Um InteroperabilitĂ€t auf jeder dieser Ebenen zu gewĂ€hrleisten, sind Strategien differenziert zu definieren, welche auf einem Kontinuum zwischen KompatibilitĂ€tsanforderungen aufseiten der Innovation und der Motivation von Anpassungen aufseiten der Zielumgebung verortet werden können. 5. Das Streben nach mehr InteroperabilitĂ€t fördert sowohl den nachhaltigen Erfolg der einzelnen digitalen Gesundheitsinnovation als auch die Defragmentierung existierender Informationssystemlandschaften und trĂ€gt somit zur Verbesserung des Gesundheitswesens bei. Zugegeben: die letzte dieser fĂŒnf Botschaften trĂ€gt eher die FĂ€rbung einer Überzeugung, als dass sie ein Ergebnis wissenschaftlicher BeweisfĂŒhrung ist. Dennoch empfinde ich diese, wenn auch persönliche Erkenntnis als Maxim der DomĂ€ne, der ich mich zugehörig fĂŒhle - der IT-Systementwicklung des Gesundheitswesens

    Talking about personal recovery in bipolar disorder: Integrating health research, natural language processing, and corpus linguistics to analyse peer online support forum posts

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    Background: Personal recovery, ‘living a satisfying, hopeful and contributing lifeeven with the limitations caused by the illness’ (Anthony, 1993) is of particular value in bipolar disorder where symptoms often persist despite treatment. So far, personal recovery has only been studied in researcher-constructed environments (interviews, focus groups). Support forum posts can serve as a complementary naturalistic data source. Objective: The overarching aim of this thesis was to study personal recovery experiences that people living with bipolar disorder have shared in online support forums through integrating health research, NLP, and corpus linguistics in a mixed methods approach within a pragmatic research paradigm, while considering ethical issues and involving people with lived experience. Methods: This mixed-methods study analysed: 1) previous qualitative evidence on personal recovery in bipolar disorder from interviews and focus groups 2) who self-reports a bipolar disorder diagnosis on the online discussion platform Reddit 3) the relationship of mood and posting in mental health-specific Reddit forums (subreddits) 4) discussions of personal recovery in bipolar disorder subreddits. Results: A systematic review of qualitative evidence resulted in the first framework for personal recovery in bipolar disorder, POETIC (Purpose & meaning, Optimism & hope, Empowerment, Tensions, Identity, Connectedness). Mainly young or middle-aged US-based adults self-report a bipolar disorder diagnosis on Reddit. Of these, those experiencing more intense emotions appear to be more likely to post in mental health support subreddits. Their personal recovery-related discussions in bipolar disorder subreddits primarily focussed on three domains: Purpose & meaning (particularly reproductive decisions, work), Connectedness (romantic relationships, social support), Empowerment (self-management, personal responsibility). Support forum data highlighted personal recovery issues that exclusively or more frequently came up online compared to previous evidence from interviews and focus groups. Conclusion: This project is the first to analyse non-reactive data on personal recovery in bipolar disorder. Indicating the key areas that people focus on in personal recovery when posting freely and the language they use provides a helpful starting point for formal and informal carers to understand the concerns of people diagnosed with bipolar disorder and to consider how best to offer support

    Less is More: Restricted Representations for Better Interpretability and Generalizability

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    Deep neural networks are prevalent in supervised learning for large amounts of tasks such as image classification, machine translation and even scientific discovery. Their success is often at the sacrifice of interpretability and generalizability. The increasing complexity of models and involvement of the pre-training process make the inexplicability more imminent. The outstanding performance when labeled data are abundant while prone to overfit when labeled data are limited demonstrates the difficulty of deep neural networks' generalizability to different datasets. This thesis aims to improve interpretability and generalizability by restricting representations. We choose to approach interpretability by focusing on attribution analysis to understand which features contribute to prediction on BERT, and to approach generalizability by focusing on effective methods in a low-data regime. We consider two strategies of restricting representations: (1) adding bottleneck, and (2) introducing compression. Given input x, suppose we want to learn y with the latent representation z (i.e. x→z→y), adding bottleneck means adding function R such that L(R(z)) < L(z) and introducing compression means adding function R so that L(R(y)) < L(y) where L refers to the number of bits. In other words, the restriction is added either in the middle of the pipeline or at the end of it. We first introduce how adding information bottleneck can help attribution analysis and apply it to investigate BERT's behavior on text classification in Chapter 3. We then extend this attribution method to analyze passage reranking in Chapter 4, where we conduct a detailed analysis to understand cross-layer and cross-passage behavior. Adding bottleneck can not only provide insight to understand deep neural networks but can also be used to increase generalizability. In Chapter 5, we demonstrate the equivalence between adding bottleneck and doing neural compression. We then leverage this finding with a framework called Non-Parametric learning by Compression with Latent Variables (NPC-LV), and show how optimizing neural compressors can be used in the non-parametric image classification with few labeled data. To further investigate how compression alone helps non-parametric learning without latent variables (NPC), we carry out experiments with a universal compressor gzip on text classification in Chapter 6. In Chapter 7, we elucidate methods of adopting the perspective of doing compression but without the actual process of compression using T5. Using experimental results in passage reranking, we show that our method is highly effective in a low-data regime when only one thousand query-passage pairs are available. In addition to the weakly supervised scenario, we also extend our method to large language models like GPT under almost no supervision --- in one-shot and zero-shot settings. The experiments show that without extra parameters or in-context learning, GPT can be used for semantic similarity, text classification, and text ranking and outperform strong baselines, which is presented in Chapter 8. The thesis proposes to tackle two big challenges in machine learning --- "interpretability" and "generalizability" through restricting representation. We provide both theoretical derivation and empirical results to show the effectiveness of using information-theoretic approaches. We not only design new algorithms but also provide numerous insights on why and how "compression" is so important in understanding deep neural networks and improving generalizability
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