Bachelor, Vollzeit
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Studienprojekte
PACADI
Im PACADI-Projekt (Pathology Carcinoma Diagnostics) erhalten Studierende hochauflösende Multiplex-Immunfluoreszenz-Bilder aus der Pathologie-Abteilung des Kepler Universitätsklinikums. Ziel des Projekts ist es, mithilfe von Machine-Learning-Methoden Krebszellen im Kolonkarzinom zu segmentieren und auffällige Muster oder Anomalien zu identifizieren. Durch die Kombination von medizinischer Bildgebung und künstlicher Intelligenz sollen neue Ansätze für die Diagnose und Charakterisierung von Kolonkarzinomen entwickelt werden.
Zeitraum: Mar 2025 - Jul 2026
Themenfelder: Medizininformatik, KI, Bildverarbeitung, Onkologie
FH-Betreuer: E. Mayrhuber
Projektpartner: Pathologie des Kepler Universitätsklinikums (Linz)
Test Fhirty
Im Rahmen dieses Projekts wurde ein Werkzeugset zur Qualitätssicherung von Software im Gesundheitsbereich entwickelt. TestFhiry besteht aus zwei eng miteinander verknüpften Komponenten:
- Mit dem Tinkertool können Entwickler*innen sogenannte TestScripts erstellen. Diese Skripte dienen als strukturierte Vorgaben zur Überprüfung von Software auf die Einhaltung von Standards im Gesundheitswesen.
- Das zweite Werkzeug, das Python Tool, lädt diese TestScripts automatisch herunter und führt sie eigenständig aus.
Dadurch lassen sich bereits in frühen Entwicklungsphasen potenzielle Fehler identifizieren. Die Testergebnisse ermöglichen eine objektive Bewertung der Softwarequalität und unterstützen somit Zertifizierungsprozesse.
Zeitraum: Mar 2025 - Jul 2026
Themenfelder: Medizininformatik, HL7, Softwarequalität
FH-Betreuer: A. Lin
Projektpartner: HL7 Austria (Wien)
Medication Risks
Um medizinisches Personal zu unterstützen Probleme mit Medikamenten zu entdecken, soll eine Plattform entwickelt werden, die mit wenigen Angaben eine schnelle und einfache Einschätzung auf mögliche Risiken in der Medikation zu erhalten. Die Studierenden designen und implementieren im Rahmen des Studienprojekts eine Website, die eine intuitive graphische Oberfläche bietet und die Eingabe und Prüfung ausgewählter Marker erlaubt. Anhand eines bestehenden statistischen Models wird so eine Risikoeinschätzung zu Medikationsproblemen ermöglicht. Zusätzlich sollen weitere auf Machine-Learning basierende Modelle entwickelt werden, um diesen Prozess weiter zu verbessern. Dadurch trägt dieses Projekt dazu bei, Probleme mit Medikamenten früher zu erkennen und im besten Fall ganz zu vermeiden.
Zeitraum: Mar 2025 - Jul 2026
Themenfelder: Bioinformatik., Medizininformatik, Pharmazie
FH-Betreuer: J. Schurr
Projektpartner: Paracelsus Medizinische Universität (PMU), Salzburg)
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