Zwei Masterarbeiten im Bereich eMedikation gestartet

Die Themen eMedication und ELGA erfreuen sich momentan in der österreichischen Presse großer Beliebtheit.

Am Lehrstuhl für Angewandte Informatik haben wir damit begonnen, über den direkten Nutzen nachzudenken, den PatientInnen aus ihren ELGA-eMedikationsdaten ziehen können.

Peter Schartner und Claudia Steinberger betreuen in diesem Zusammenhang zwei Masterarbeiten mit folgenden Forschungszielen (siehe auch Abb. 1)

  • MyELGA e-Medication: Entwicklung, Pflege und Analyse einer patientenspezifischen Plattform MyELGA eMedication
  • Alexa meets MyELGA: Ergänzung von ELGA eMedikations-Daten durch PatientIn in MyELGA und aktive PatientInnen-Unterstützung durch Sprachassistenten wie Alexa.

Besonderes Augenmerk wird in beiden Masterarbeiten auf die Datensicherheit der entwickelten Lösungen gelegt.

Studenten, die auch in diesem Forschungsbereich arbeiten möchten, sind herzlich willkommen.

Master topics ELGA eMedication

Fig 1: eMedication : Überblick der im eMedikationsbereich laufenden Masterarbeiten

 

AINF-Forscher erhalten ACM SIGSOFT Distinguished Paper Award

Forscher der TU Graz, der TU Dortmund und der AAU haben ein neues Verfahren vorgestellt, welches automatisch vorhersagt, welche Formeln in einem Spreadsheet höchstwahrscheinlich fehlerhaft sind. Die Arbeit wurde zur Veröffentlichung bei der renommierten ICSE-Konferenz (NIER-Track) akzeptiert und erhielt einen ACM SIGSOFT Distinguished Paper Award.

Wir sind auf der PerCom18 in Athen

IEEE PerCom hat sich als führende Konferenz in den Bereichen Pervasive Computing und Communication etabliert und fungiert auch als Plattform für spannende Workshops.

Das Institut für Angewandte Informatik (AINF) beteiligt sich an der PerCom 2018 (19.-23. März 2018 in Athen) in zwei Workshops:

  • SmarterAAL (Advanced Technologies for Smarter Assisted Living solutions)
  • CoMoRea (Context and Activity Modeling and Recognition)

Details finden sich im Program of PerCom18.

 

Wer baut das beste Musikempfehlungssystem?

Forscher der TU Dortmund und der AAU haben kürzlich erfolgreich an dem KKBOX-Musik-Empfehlungswettbewerb im Rahmen der WSDM-Konferenz teilgenommen. Mit dem von ihnen vorgeschlagenen Lernverfahren konnten sie den 8. Platz unter über 1.000 über Kaggle.com registrierten Teams erreichen.