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Forschungsgruppen

Strong Dark Matter (STRONG-DM)

Eine der wichtigsten Fragen der modernen Physik betrifft die Natur der Dunklen Materie. Letztere ist ein Sammelbegriff für ein Phänomen fehlender gravitativer Masse, beobachtet auf de-fakto allen astrophysikalischen Skalen - sichtbar sowohl in den Bewegungen von Sternen in unserer unmittelbaren Nachbarschaft in der Milchstraße als auch in den Strukturen der kosmischen Hintergrundstrahlung am Horizont des beobachtbaren Universums. Die vorherrschende wissenschaftliche Erwartung ist, dass Dunkle Materie eine Form neuer Teilchen darstellt, die selbst zwar kein Licht aussenden, deren weitere mikrophysikalische Eigenschaften aber weitgehend unbekannt sind.

Die Forschungsgruppe STRONG-DM nimmt sich dem Thema in einem bis dato weniger erforschten Teilchenkandidaten in einer einzigartigen Kombination an Forschern an. Ähnlich wie Neutronen - massive und elektrisch neutrale Teilchen des Atomkerns - durch die starke Kraft aus Quarks und Gluonen gebunden sind, könnte Dunkle Materie ebenso ein massiver und neutraler Bindungszustand einer neuen starken Kraft sein. Diese Hypothese hat wichtige Konsequenzen für die kosmische Ursprungsgeschichte, die Erzeugung dieser Teilchen in Beschleunigerexperimenten, für das astrophysikalische Verständnis der Strukturbildung, sowie deren Nachweis in sog. Dunkle Materie Detektionsexperimenten. Jedem dieser Aspekte widmet sich eine Forscherin oder ein Forscher die oder der bereits breite Erfahrung in diesem Teilgebiet mitbringt. Durch die enge Zusammenarbeit wird das Thema in seiner Komplementarität voll beleuchtet.

Ein wesentliches Hindernis in detaillierten Studien der obigen Art bestand bisher in der der unzulänglichen quantitativen Beschreibung der Bindungszustände. Das Team bedient sich der Expertise eines weiteren Forschers und damit Methoden eines aus dem Bereich der starken Wechselwirkung kommenden Gebiets, der sog. Gitter-Quantenchromodynamik. Es wird damit zum ersten Mal möglich sein, stark wechselwirkende Dunkle Materie von ihrer fundamentalen Struktur bis zu ihrer Detektion in einer synergetischen Forschungsinfrastruktur zu studieren. Dadurch wird die Existenz eines bis dahin noch relativ wenig verstandenen, aber dringend möglichen Teilchenkandidaten getestet.

Human-Centered Interactive Adaptive Visual Approaches in High-Quality Health Information

Forschungshintergrund. Gesundheitsinformationssysteme (GIS) sind ein unverzichtbares Instrument in jedem medizinischen Versorgungssystem. Die Bereitstellung von nutzerzentrierter, evidenzbasierter medizinischer Information für PatientInnen beeinflusst den Behandlungserfolg und das PatientInnenverhalten positiv. Sie verbessert das Verständnis von Ursache-Wirkung und medizinischen Zusammenhängen, und damit den ÄrtzInenn/PatientInnen Dialog und die gemeinsame Entscheidung, und damit insgesamt die Effizienz des medizinischen Versorgungssystems.

Hypothesen, Forschungsfragen und Ziele. Heutzutage existieren GIS in vielfältigster Form, von Postern und Broschüren über populärwissenschaftliche Publikationen und Medienberichterstattung. Darüber hinaus existiert viel, teilweise selbst-kurierte, Gesundheitsinformation im Internet, z.B. Diskussionsforen, Frage-Antwort-Datenbanken, und kommerziellen Systemen. Gesundheitsinformation ist zumeist statisch angeboten, d.h. derselbe Inhalt wird allen PatientInnen präsentiert. Allerdings variiert das Informationsbedürfnis der PatientInnen teilweise drastisch, z.B. abhängig von Geschlecht, Alter, Persönlichkeit, Historie, Wahrnehmung oder Präferenz. Daher lautet die Hauptforschungsfrage unseres Projekts: Wie können evidenzbasiertes medizinisches Wissen, kognitiv-psychologische Mechanismen, und neue Datenvisualisierungsmethoden definiert und kombiniert werden, um adaptive und interaktive GIS zu erschaffen, die das individuelle Informationsbedürfnis berücksichtigen, und somit zu einer Verbesserung der Gesundheitsbildung und zur Bereitstellung verlässlichen medizinischen Wissens dienen. Wir werden die Grundlagen solcher neuen GIS erforschen und prototypische Implementierungen dieser schaffen und evaluieren.

Ansatz und Methoden. Ausgehend von einer Analyse existierender GIS, Grundlagen der kognitiven Verarbeitung von medizinischem Wissen, und visueller Analyse von medizinischen und PatientInnendaten werden innovative Konzepte und Designrichtlinien für adaptive, interaktive und visuelle GIS entwickelt. Wir werden die Konzepte in Prototypen implementieren. Anhand von geeignet kuratierter, hochqualitativer Medizininformation werden die Prototypen auf reale medizinische Informationsfälle in stationärem und mobilem Umfeld erprobt und bewertet. Zusammen mit Stakeholdern werden wir darüber hinaus Vorschläge für eine geeignete Informationsinfrastruktur machen um adaptive GIS zu realisieren, unter Beachtung der einschlägigen Datenschutzbestimmungen.

Neuartigkeit und Innovation. Unsere neuen GIS basieren auf dem Stand der Technik in evidenzbasierter Medizininformationsverarbeitung, Personalisierung von Information, Datenvisualisierung, und kognitiver Psychologie um effektive evidenzbasierte GIS zu schaffen. Unsere Ansätze werden neue Techniken der bidirektionalen und verteilten Kommunikation nutzen. Insbesondere werden wir neben evidenzbasiertem Medizinwissen auch nutzerzentrierte Daten verwenden wie sie z.B. von smarten Geräten und persönlichen Gesundheitsanwendungen erfasst werden, als Feedback für die automatische persönliche Adaption der GIS.

Mehrwert. Die Projektergebnisse helfen die Effizienz des Gesundheitswesens zu erhöhen. Sie werden die medizinische Allgemeinbildung erhöhen und damit direkt zu Zielen aus dem Österreichischen  Medizinischem  Zielsteuerungskatalog beitragen.

Forschergruppe. Die Forschergruppe besteht aus dem Institut für Computergraphik und Wissensvisualisierung der TU Graz (Koordinator), dem Institut für Allgemeinmedizin und evidenzbasierte Versorgungsforschung der Meduniversität Graz, und dem Institut für Psychologie der Universität Graz. Die Gruppe umfasst Forschungsexzellenz in den Kerngebieten die für dieses Projekt benötigt werden.

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