Center for
Digital Health and Social Innovation

Unsere Projekte umfassen sowohl grundlagenorientierte als auch angewandte Forschung an der Schnittstelle zwischen Gesundheit, Sozialem und digitalen Technologien.

Projekte

IMPROVE

Leitlinien, um patientengenerierte Gesundheitsdaten für wertorientierte Gesundheitsversorgung zu nutzen.

ADAL

KI-Server für datengestützte Forschung in großem Maßstab

PROGRESS

Validierung eines kostengünstigen und auf Smartphones basierenden 3D-Gang- und Bewegungsanalysesystems zur Erfassung der Bewegungskinematik bei Kindern mit Zerebralparese.

ACCESS

Bewertung klinisch relevanter biomechanischer Biomarker im Feld zur Vorhersage der körperlichen Funktion und Gesundheit bei Patient*innen mit Kniegelenksarthrose: Eine bundesweite Citizen Science Stu...

E³UDRES² 2.0

E³UDRES² steht für “Engaged and Entrepreneurial European University as Driver for European Smart and Sustainable Regions” und ist ein neun Universitäten und Fachhochschulen umspannendes Hochsc...

XR2Resilience

Ein Extended-Reality-Trainingsprogramm zur Verbesserung der Resilienz von Mitarbeiter*innen des Gesundheitswesens.

VReeze

Entwicklung einer Open-Source-Virtual-Reality-Lösung, um das "Einfrieren" von Bewegungen bei Parkinson Patient*innen besser behandeln zu können.

EyeQTrack – Quantitative Blickerfassunganalytik für adaptives XR-Training und Rehabilitation im Gesundheitswesen

Eine adaptive eXtended-Reality-Umgebung für Trainings- und Therapiezwecke.

Angewandte Biomechanik in der Rehabilitationsforschung

Stiftungsprofessur des Landes Niederösterreich zur Stärkung und Ausbau des Forschungsschwerpunkts Motor Rehabilitation

ULTRASKEL3D

Ultraschallgestützte Skelett-3D-Scans für personalisierte Muskuloskelettale Modellierungen.

3WinPA

Sozio-technische Lösung für ein gesundes und klimakompetentes Leben pflegender Angehöriger in Caring Communities.

deepForce - Zeiteffiziente Bestimmung der Kniekontaktkräfte in der klinischen Ganganalyse mit Hilfe von Machine und Deep Learning

Nutzt Deep Learning, um komplexe muskuloskelettale Simulationen in der Ganganalyse Kliniker*innen auf einfache und schnelle Art und Weise zugänglich zu machen?
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