Entwicklung eines Machine-Learning Programms für ein Monitoring von Kinder- und Jugendunfällen
Auf einen Blick
- Projektleiter/in : Prof. Dr. Julia Dratva
- Stellv. Projektleiter/in : Sonja Feer
- Projektteam : Dr. Jasmina Bogojeska, Dr. Annina Zysset
- Projektstatus : laufend
- Drittmittelgeber : Stiftung (Schweizerische Beratungsstelle für Unfallverhütung BFU)
- Projektpartner : Schweizerische Beratungsstelle für Unfallverhütung BFU
- Kontaktperson : Julia Dratva
Beschreibung
Hintergrund: Unfälle in der Altersgruppe von Kindern und Jugendlichen sind relativ häufig und gehen mit individuellem Leid und Kosten für das Gesundheitssystem und die Gesellschaft einher. Eine evidenzbasierte, zielgerichtete und wirkungsvolle Unfallprävention muss sich auf eine zuverlässige Datengrundlage stützen können. Aktuell ist dies bei Kinderunfällen in der Schweiz nur ungenügend gewährleistet. Diese Erkenntnis wurde im Rahmen der Machbarkeitsprüfung zur Datenerhebung von Kinder- und Jugendunfällen bestätigt, welche die ZHAW im Auftrag der BFU durchgeführt hat. Weiter hat sich ergeben, dass die Methode Machine Learning ein grosses Potential zur Evaluation von bereits vorhandenen Unfalltextdaten bietet. Dieser Ansatz soll im aktuellen Projekt weiterverfolgt werden.
Ziele / Fragestellung: Das übergeordnete Ziel dieses Nachfolgeprojekts ist es, ein Machine Learning (ML) Programm anhand von elektronischen Notfall-Patientenakten zu entwickeln.
Nutzen/Resultate: Die Ergebnisse bzw. die angestrebte Datengrundlage soll u.a. einer zielgerichteten Unfallprävention bei Kindern und Jugendlichen dienen.