Nicht-invasive Magnetomyografie mittels optisch gepumpter Magnetometer (OPM) – Charakteristika des Muskelaktionspotenzials

ZusammenfassungDas Muskelaktionspotenzial ist ein Aktionspotential, die an der neuromuskulären Endplatte entsteht und sich über die Muskelfasern ausbreitet. Mittels der Magnetomyografie (MMG) ist es möglich, die Ausbreitung des Muskelaktionspotenzials entlang des Muskels nachzuverfolgen. Obwohl die Methode der MMG seit 1970 bekannt ist, konnte sie bisher wegen physikalischer Limitationen nicht weiterverfolgt werden. Diese Limitationen konnten in den letzten Jahren durch die technische Entwicklung von sogenannten optisch gepumpten Magnetometern (OPM) größtenteils überwunden werden, sodass man jetzt untersuchen kann, ob die MMG als eine neue oder zusätzliche neurophysiologische Methode sinnvoll angewendet werden kann. Wesentliche Vorteile der MMG bestehen darin, dass sie völlig kontaktlos und referenzfrei ist, eine räumliche Darstellung erlaubt und die magnetischen Signale nicht durch Haut oder Fettgewebe abgeschwächt werden. Die folgende Studie untersucht daher ein grundlegendes physiologisches Phänomen: Das Muskelaktionspotential nach der Auslösung eines Muskeleigenreflexes. Hierdurch wird eine allgemeine Einführung in die sich gegenwärtig etablierende Methode der MMG ermöglicht. Dabei wird gezeigt, dass die MMG nicht nur zusätzliche Informationen im Sinne einer räumlichen Darstellung ermöglicht, sondern auch neue und noch unbekannte Signale erfassen kann, die Ausdruck der Muskelkontraktion selbst sein könnten.

Der AKTIN-Monatsbericht: Plädoyer für ein standardisiertes Reporting in der Notaufnahme

Zusammenfassung Hintergrund Vor dem Hintergrund der steigenden Inanspruchnahme und aktuellen Veränderungen in der Notfallversorgung ist eine standardisierte Erfassung relevanter Kennzahlen in Notaufnahmen zwingend erforderlich. Ziel der Arbeit Es werden die Konsentierung von Inhalten und technische Umsetzung eines automatisierten Reportings für Notaufnahmen des AKTIN-Notaufnahmeregisters beschrieben. Ziel war ein aussagefähiger Monatsbericht zur Prozesssteuerung und Qualitätssicherung. Material und Methoden Datengrundlage ist der Datensatz Notaufnahme V2015.1 der Deutschen Interdisziplinären Vereinigung für Intensiv- und Notfallmedizin e. V. (DIVI). Die Konsentierung der Inhalte erfolgte auf Basis von externen Referenzen und fachlicher Expertise; die technische Entwicklung erfolgte anhand eines Testdatensatzes. Mit der Software R und Apache Formatting Objects Processor (FOP) wird der finale Bericht im PDF-Format automatisiert erstellt. Ergebnisse Der Bericht enthält unter anderem Angaben zu Fallzahlen, Demografie der Patienten, Vorstellungsgründen, Ersteinschätzung, Verbleib und ausgewählten Prozesszeiten in Form von Tabellen und Grafiken. Er wird monatsweise automatisch oder auf Anforderung aus den Routinedaten generiert. Fehlende Werte und Ausreißer werden zur Abschätzung der Datenqualität separat ausgewiesen. Diskussion Beim AKTIN-Monatsbericht handelt es sich um ein Instrument, welches das Versorgungsgeschehen aufbereitet und visualisiert. Die konsentierten Kennzahlen sind praxistauglich und bilden auch die Vorgaben des Gemeinsamen Bundesausschusses zur Ersteinschätzung ab. Die Nutzung von Interoperabilitätsstandards erlaubt eine automatische Erfassung im Alltag, gewährleistet eine Unabhängigkeit von einzelnen IT-Systemen und kann als Grundlage für ein klinikübergreifendes Benchmarking dienen.

Tiefe Hirnstimulation bei neurologischen und psychiatrischen Erkrankungen

ZusammenfassungDie invasive Hirnstimulation (tiefe Hirnstimulation [THS], „deep brain stimulation“ [DBS]) ist mittlerweile ein etabliertes Therapieverfahren bei einer Reihe neurologischer Erkrankungen insbesondere Bewegungsstörungen. Die Anzahl der mit einer THS versorgten Patienten steigt stetig, die technische Entwicklung der THS-Systeme schreitet voran und neue Indikationen werden aktuell in Studien überprüft. Im folgenden Beitrag soll ein Überblick über die aktuellen Indikationen und ein Ausblick auf zukünftige Entwicklungen der THS bei Bewegungsstörungen und psychiatrischen Erkrankungen gegeben werden.

Aktualisierung der Datenbasis zur Berechnung von Lärmschutzbereichen um Flughäfen/Actualization of the Underlying Database to Calculate Noise Protection Areas

Die Festsetzung von Lärmschutzbereichen an deutschen Flughäfen muss gemäß der ersten Verordnung zur Durchführung des Gesetzes zum Schutz gegen Fluglärm durch die Verwendung der „Anleitung zur Berechnung von Lärmschutzbereichen“ (AzB) und der „Anleitung zur Datenerfassung“ (AzD) erfolgen. Um die technische Entwicklung im Flugzeugbau in den letzten zwei Jahrzehnten und der damit verbundenen geänderten Zusammensetzung des Flugverkehrs Rechnung zu tragen, wurde das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR) vom Umweltbundesamt (UBA) beauftragt, die zugrunde liegende Datenbasis zu aktualisieren und Vorschläge zur Weiterentwicklung der AzB entsprechend dem aktuellen Stand der Wissenschaft zu erarbeiten. Dieser Artikel beschreibt die Vorgehensweise bei der Definition neuer Luftfahrzeuggruppen, sowie die Methode zur Erarbeitung der zugehörigen operationellen und akustischen Datensätze.   Summary The definition of noise protection areas at German airports must be carried out in accordance with the first regulation to execute the Act for Protection against Aircraft Noise by using the “Instructions on the Calculation of Noise Protection Areas” (Anleitung zur Berechnung von Lärmschutzbereichen (AzB)) and the “Instructions on the Acquisition of Data” (Anleitung zur Datenerfassung (AzD)), respectively. In order to account for the technical improvements in aircraft design over the last two decades and the resulting changes in the composition of air traffic, the German Aerospace Center (DLR) was commissioned by the German Environment Agency to update the underlying database and to work out proposals to enhance the AzB calculation methods. This article describes the procedure for defining new aircraft groups, as well as the method for developing the associated operational and acoustic datasets.

Kompetenzentwicklung für Maschinelles Lernen zur Konstituierung der digitalen Souveränität

Zusammenfassung Die stetig fortschreitende Digitalisierung verändert in einem hohen Tempo das Geschäftsumfeld produzierender Unternehmen. Die weite Verbreitung digitaler Technologien führt dazu, dass stetig mehr Daten erhoben und gespeichert werden. Eine zielgerichtete Auswertung und Nutzung dieser Datenspeicher mittels Maschinellen Lernens (ML) eröffnet bisher unbekannte Potenziale zur Wissensgewinnung. Die technische Entwicklung schreitet jedoch in einem solch hohen Tempo voran, dass stets neue Herausforderungen hinsichtlich der Kompetenzentwicklung der Beschäftigten entstehen. Insbesondere die Bewertung der Möglichkeiten des ML sowie die Anwendung datengetriebener Methoden zur Lösung von Problemen in Fertigung und Montage rücken in den Vordergrund. Dies betrifft sowohl Anlagennutzende als auch Anlagenherstellende welche zunehmend unter Druck geraten, ML-basierte Services und Dienstleistungen mit ihren Fertigungsanlagen anzubieten. Eine erwachsende Tendenz ist daher, solche Tätigkeiten an externe Dienstleister auszulagern und somit das zukünftige Gut Daten aus der Hand zu geben. Zur Wahrung und Sicherstellung der digitalen Souveränität ist es jedoch erforderlich, Kompetenzen innerhalb der produzierenden Unternehmen zu entwickeln, um weiterhin die Hoheit über die eigenen Daten zu bewahren. Der folgende Beitrag gibt einen Überblick über aktuelle Entwicklungen der Kompetenzentwicklung und einen Ausblick, welche künftigen Schritte erforderlich sein werden.

Die Beobachtung als Methode in der Politikwissenschaft

Die Beobachtung ist ein zentrales Verfahren der wissenschaftlichen Datenerhebung. Sie gewinnt durch die technische Entwicklung noch weiter an Bedeutung: Algorithmisch gesteuerte Suchprozesse ermöglichen die automatisierte Erfassung menschlichen Verhaltens auch über längere Zeiträume hinweg. Während diese Entwicklung für die Beobachtung politisch relevanter Prozesse von großem Nutzen sein kann, wirft sie zugleich auch neue methodologische und forschungsethische Fragen auf. Die Autoren stellen die methodischen Spezifika von Beobachtungen dar und erläutern die Durchführung von qualitativen und quantitativen Formen der Beobachtung sowie die daraus entstehenden Daten. Auf dieser Grundlage werden exemplarisch relevante Beobachtungsstudien aus der Politikwissenschaft vorgestellt und die Implikationen von Big Data für die sozialwissenschaftliche Forschung diskutiert.