Machbarkeitsstudie Datenerhebung Kinder- und Jugendunfälle

Unfälle bei Kindern und Jugendlichen sind relativ häufig und gehen mit individuellem Leid und Kosten für das Gesundheitssystem und die Gesellschaft einher. Das Unfallgeschehen bei Kindern in der Schweiz wird bisher nur unzureichend erfasst. Die aktuelle Datenlage entspricht nicht den Anforderungen der BFU, Beratungsstelle für Unfallverhütung für ein Unfall-Monitoring. Im ersten Teil der Studie wurde eine Übersicht über die in der Schweiz vorhandenen Datenquellen zur Gesundheit von Kindern und Jugendlichen erstellt, unabhängig davon, ob diese bereits Informationen zum Unfallgeschehen enthalten oder nicht. Darüber hinaus wurden potenzielle Datenquellen für Unfalldaten von Kindern und Jugendlichen dargestellt, die in der Schweiz noch nicht etabliert sind. Zusätzlich wurden methodische Ansätze in die Auslegeordnung aufgenommen. Dabei wurden auf Basis bestehender Berichte und Unterlagen der BFU, sowie einer internationalen Literaturrecherche Datenquellen und Ansätze zur Erfassung des Unfallgeschehens in der Altersgruppe Kinder- und Jugendliche identifiziert. Zusätzlich wurde mittels Interviews eine Experten-einschätzung zu den Datenquellen zu Kinder- und Jugendunfällen, sowie zentralen Kriterien für ein Unfall-monitoring und spezifische Informationen zu einzelnen Datenquellen erhoben. Der zweite Studienteil stellt eine vertiefte Evaluation von potenziellen Datenquellen und methodischen Ansätzen dar. Dabei wurden Unfallmeldungen, die über Krankenkassen abgewickelt werden (KVG-Unfallmeldungen), das Swiss Paediatric Standard Dataset (SwissPedData), das Swiss Trauma Registry für Kinder und das Nationale Register für Frakturen sowie die Methode «Machine Learning» fokussiert. Schliesslich wurde basierend auf den Ergebnissen der Gesamtauslegeordnung und der vertieften Evaluation eine erste Machbarkeitsprüfung der Methode Machine Learning mit elektronischen Notfall-Patientenakten des Kinderspitals Zürich als Datengrundlage durchgeführt. Es wurde einerseits ein Sample von elektronischen Anamnesen von 100 Kinderunfällen manuell auf die von der BFU gewünschten Variablen gesichtet. Zusätzlich wurden mittels eines Experten-Workshops die daraus abgeleiteten Fragestellungen, die Machbarkeit und der Aufwand der Methode Machine Learning mit den Unfalldaten des Kinderspitals diskutiert

Algorithmische Selektion im Internet: Risiken und Governance automatisierter Auswahlprozesse

Algorithmen im Internet prägen zunehmend unseren Alltag und unsere Wahrnehmung der Welt. Sie wählen Informationen aus, weisen ihnen Relevanz zu und helfen, die Informationsflut im Internet zu bewältigen. Gleichzeitig wird die Verbreitung von algorithmischer Selektion von Risiken und regulatorischen Herausforderungen begleitet. Der Beitrag beleuchtet Anwendungszwecke und den Einfluss von algorithmischer Selektion und bietet einen Überblick zu den damit verbundenen Risiken. Die Risiken bilden Ausgangspunkte für etwaige Markteingriffe und die Suche nach adäquaten Steuerungs- und Regelungsarrangements (Governance). Vor diesem Hintergrund analysiert der Beitrag die Möglichkeiten und Grenzen von unterschiedlichen Governance-Ansätzen auf dem Kontinuum zwischen Markt und Staat und liefert Grundlagen für die Auswahl von passenden Governance-Optionen. Die Untersuchung zeigt, dass sich keine Einheitslösung für die Governance von algorithmischer Selektion anbietet. Die Aufmerksamkeit muss auf mehrdimensionale Lösungsansätze gerichtet werden, in denen Governance-Maßnahmen kombiniert werden, die sich gegenseitig ermöglichen und ergänzen

EmoVision – Potenziale von EmoMapping in der räumlichen Planung

Nicht nur die Geschwindigkeit der Entwicklungen im technologischen Bereich nimmt immer mehr zu, sondern auch der Einfluss, den diese Entwicklungen auf den Lebensalltag haben. Der technische Fortschritt verändert damit auch zunehmend die Disziplin der räumlichen Planung. Ein Beispiel dafür ist die Entwicklung des Internets, das mittlerweile in der dritten Evolutionsstufe (Web 3.0) angekommen ist und einen stetig wachsenden Anteil an verorteten Informationen bietet. Daher ist es naheliegend, dass diese Stufe auch Geoweb genannt wird. Mit diesem Umstand verbunden, leisten gegenwärtig internetfähige Mobilgeräte – wie die Smartphones – ihren Beitrag zur Gestaltung des Alltags, ganz im Sinne des Ubiquitous Computing bzw. dem Internet of Things. Somit trägt fast jeder Mensch mittlerweile ein mit Sensoren ausgestattetes Gerät mit sich, das über GPS-Ortung verfügt. Für die Raumplanung eröffnet dieser Umstand neue Möglichkeiten und Potentiale der Datengewinnung und –analyse, welche unter den Begriff Raumsensorik fallen. Einen Schritt weiter geht die Humansensorik im Kontext der räumlichen Planung. Sie nutzt den Menschen selbst als Sensor, z. B. indem sie seine Emotionen erfasst und verortet. Mit ihrer Hilfe kann man die emotionale Wirkung der Umwelt auf den Menschen erforschen. Diese Technik wird EmoMapping genannt und lässt sich in induktive und deduktive Prozesse unterteilen. In der räumlichen Planung lässt sich diese Methode auf verschiedene Art und Weise einsetzen, z. B. zur Analyse von Verkehrsinfrastruktur, der Wirkung von städtischer und natürlicher Umwelt auf den Menschen oder sogar die emotionalen Einflüsse der Umgebung auf das Kaufverhalten eines Kunden in der Innenstadt oder in einem Kaufhaus. Diese Arbeit gibt einen Überblick über das Thema EmoMapping und beleuchtet die Möglichkeiten und Potentiale des Einsatzes dieser Methode in der räumlichen Planung

CTX - ein Verfahren zur computergestützten Texterschließung

Zusammen mit Edith Kroupa und Gerald Keil hat Zimmermann diesen Forschungsbericht für das BMFT, in dessen Mittelpunkt die Entwicklung des computergestützten Texterschließungssystems CTX steht, herausgegeben. Es wird zunächst ausführlich auf Methoden und Probleme des Information Retrieval eingegangen. Es folgt eine detaillierte Beschreibung der Grundlagen, Funktionen und Aufgaben von CTX. Der anwendungsbezogene Teil stellt eine Laboranwendung im Bereich "Datenschutz" mit Schwerpunkten auf den Themen Textsorte, Wörterbucharbeit und Deskriptorermittlung sowie einem Vergleich mit dem System PASSAT vor

Föderales maschinelles Lernen

Unter dem Begriff föderales Lernen (Federated Learning – FL) wird eine Alternative zu zentralen Ansätzen des maschinellen Lernens (Machine Learning – ML) verstanden. Zentrale ML-Architekturen führen Daten von Nutzer/innen zu einem großen Datenpool zusammen und trainieren auf dieser Grundlage KI-Modelle. Bei FL werden die Rohdaten der Nutzer/innen erst gar nicht an einen zentralen Server übertragen. Vielmehr wird das KI-Modell dezentral auf den jeweiligen Endgeräten der Nutzer/innen trainiert. Lediglich die Ergebnisse des lokal ausgeführten Trainingsprogramms werden anschließend zusammengeführt und für das Training eines zentralen KI-Modells verwendet. Unternehmen wie auch Datenschützer erhoffen sich davon eine höhere Akzeptanz bei Nutzer/innen, womit erhebliche gesellschaftliche und ökonomische Potenziale verbunden wären. Bei Smartphones und Sprachassistenten kommt FL bereits heute zum Einsatz. Im Zusammenhang mit industriellen Services, wie der vorausschauenden Instandhaltung (Predictive Maintenance), sind erste Anbieter am Markt. Für sensible Anwendungskontexte, wie das Gesundheitswesen und die Strafverfolgung, sind entsprechende Systeme in der Entwicklung. Jüngste Forschungsergebnisse deuten darauf hin, dass trotz zusätzlich implementierter Privacymechanismen (z.B. Differential Privacy und homomorphe Verschlüsselung) der Datenschutz durch FL nicht ohne Weiteres zu garantieren ist. Dies stellt Leistungsversprechen von Anbietern und bislang angenommene Vorteile beim Datenschutz grundsätzlich infrage. Sowohl für Unternehmen als auch für politische Entscheider/innen erwächst daraus unmittelbarer Handlungsbedarf