De ziekenhuisfinanciering: uitdagingen, sterktes en kansen tot verbetering

Hospital care is an important link of our healthcare system. The development of an appropriate organization and financing design that stimulates effective, fair and qualitative care is therefore a crucial challenge. In today’s context, Belgian hospital care is being financed in a complex and fragmented way. There are different financial flows that are being designed in close collaboration with the sector. This leads to a rather opaque system, sometimes with very little coordination between the different financial flows. The way physicians and hospitals are being paid needs to be reconsidered and will need to reward quality one way or the other. The patients themselves will also need to take up new roles, and sick funds will need to be involved in improving the current hospital financing system

Context-Awareness Enhances 5G Multi-Access Edge Computing Reliability

The fifth generation (5G) mobile telecommunication network is expected to support Multi- Access Edge Computing (MEC), which intends to distribute computation tasks and services from the central cloud to the edge clouds. Towards ultra-responsive, ultra-reliable and ultra-low-latency MEC services, the current mobile network security architecture should enable a more decentralized approach for authentication and authorization processes. This paper proposes a novel decentralized authentication architecture that supports flexible and low-cost local authentication with the awareness of context information of network elements such as user equipment and virtual network functions. Based on a Markov model for backhaul link quality, as well as a random walk mobility model with mixed mobility classes and traffic scenarios, numerical simulations have demonstrated that the proposed approach is able to achieve a flexible balance between the network operating cost and the MEC reliability.Comment: Accepted by IEEE Access on Feb. 02, 201

Einsatz konnektionistischer Lernmethoden für die technische Diagnose

In diesem Beitrag werden konnektionistische Lernverfahren für die wissensbasierte Diagnose technischer Systeme vorgestellt. Es werden zwei Problemstellungen untersucht: die Prognose von Signalverläufen technischer Zustandsgrössen sowie die diagnostische Klassifikation von Systemzuständen und die Ergebnisse der Untersuchungen dargestellt

Detection-aided liver lesion segmentation using deep learning

A fully automatic technique for segmenting the liver and localizing its unhealthy tissues is a convenient tool in order to diagnose hepatic diseases and assess the response to the according treatments. In this work we propose a method to segment the liver and its lesions from Computed Tomography (CT) scans using Convolutional Neural Networks (CNNs), that have proven good results in a variety of computer vision tasks, including medical imaging. The network that segments the lesions consists of a cascaded architecture, which first focuses on the region of the liver in order to segment the lesions on it. Moreover, we train a detector to localize the lesions, and mask the results of the segmentation network with the positive detections. The segmentation architecture is based on DRIU, a Fully Convolutional Network (FCN) with side outputs that work on feature maps of different resolutions, to finally benefit from the multi-scale information learned by different stages of the network. The main contribution of this work is the use of a detector to localize the lesions, which we show to be beneficial to remove false positives triggered by the segmentation network. Source code and models are available at https://imatge-upc.github.io/liverseg-2017-nipsws/ .Comment: NIPS 2017 Workshop on Machine Learning for Health (ML4H

Key feature - Fallerstellung (Master of Medical Education, Modul V)

Die Behandlung des Krankheitsbildes der infizierten Nekrose ist fester Bestandteil der Zahnmedizin, einer der häufigsten Gründe für auftretende akute Zahnschmerzen und gehört somit zu den Lern- und Prüfungszielen der zahnmedizinischen Ausbildung. Die geprüften „Entscheidungskompetenzen“ beinhalteten vier entscheidende Schritte für die erfolgreiche Lösung des Problems. Die Möglichkeit, prozedurales Wissen in den Prüfungen abzufragen, wird sehr hoch eingeschätzt. Alternativen, wie mündliche Prüfungen haben selbst bei gut durchdachten Konstrukten, eine höhere Limitation in der Anwendung. Problematisch für diese Art von KF-Prüfungen könnten Punkte darstellen, wie 1. entsprechend ausgestattete Räume mit dazugehöriger Hard- und Software, 2. organisatorische Abläufe mehrerer Prüfungsgruppen bei großen Kollektiven; 3. das Vorhandensein gut geschulten Personals und 4. die Übung mit dem Prüfungstyp im Vorfeld der Prüfsituation. Im Rahmen der zahnmedizinischen Ausbildung werden viele klinische Entscheidungskompetenzen von den Studierenden abverlangt. KF-Examina könnten hierfür einen sinnvollen Einsatz in der zahnmedizinischen Ausbildung bilden

Akzeptanz von Armprothesen im Kindes -und Jugendalter

Aufgabe dieser Arbeit ist es, objektivierbare Kriterien über die Compliance des kindlichen Prothesentrageverhaltens bei fehlenden Gliedmaßen zu finden. Dazu wurde eine retrospektive Analyse von Daten aus Krankenblättern und Fragebögen armprothetisch versorgter Patienten vorgenommen, die im Zeitraum von 1984 bis 2004 in der Klinik für Technische Orthopädie und Rehabilitation der WWU Münster behandelt worden sind. Die Daten enthalten Angaben über das Geschlecht, das Alter, das Alter bei Erstvorstellung und Erstversorgung, das Prothesentrageverhalten, die Tragedauer, Ablehnungsgründe, die Stigmatisierung der Eltern und der Kinder und das Umfeld der Kinder. Die Ergebnisse zeigen, dass das Geschlecht der Patienten, die jeweilige Diagnose, das Alter bei der Erstversorgung, die Verordnung, die Stigmatisierung der Eltern und der Kinder Einfluss auf deren Compliance und die daraus resultierende Akzeptanz der Prothese haben. Die Ergebnisse decken sich mit der Literatur der letzten Jahre