Service Robotics @ Health Innovation Challenge

Nehme an der Digital Health Innovation Challenge teil und entwickle gemeinsam mit Branchenexpert:innen und Kolleg:innen reale Al-, IT- und Robotiklösungen.

Nach dem Kurs hast du

die Fähigkeit, innovative digitale Servicerobotik-Lösungen zu entwickeln, die sich an den tatsächlichen Bedürfnissen der Branche orientieren

deine Team- und Kommunikationsfähigkeiten durch interdisziplinäre Zusammenarbeit gestärkt

dein berufliches Netzwerk erweitert – mit Kontakten zu führenden Unternehmen, dynamischen Start-ups und renommierten Forschenden im Bereich der digitalen Gesundheit

wertvolle Praxiserfahrung gesammelt durch die direkte Zusammenarbeit mit Partner:innen aus dem Gesundheitswesen

Kursprogramm

Die ZHAW Service Robotics@ Health Innovation Challenge lädt alle mit einer Leidenschaft für künstliche Intelligenz, IT oder Robotik im Gesundheitswesen ein, an einer dynamischen, praktischen Innovationserfahrung. Im Laufe von zwei Monaten arbeiten die in interdisziplinären Teams an der Entwicklung kreativer Lösungen und Prototypen für reale Herausforderungen, die von Industriepartnern eingereicht wurden — alle unterstützt von ZHAW-Expert:innen und Mentor:innen aus der Praxis.

In Zusammenarbeit mit Unternehmen aus dem Gesundheitswesen untersuchen die Teilnehmer drängende Probleme und entwickeln gemeinsam aussagekräftige Antworten. Nebst dem Aufbau technischer Fähigkeiten fördere das Programm interdisziplinäre Teamarbeit und fördere vielfältige Sichtweisen und gegenseitiges Lernen in allen Bereichen.

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Höhepunkte des Programms:

Definition der Herausforderung: Die Partnerunternehmen stellen reale Herausforderungen aus den Bereichen Gesundheitslogistik, Catering, Hotellerie und Infotainment-Dienstleistungen vor.
Teamengagement: Interdisziplinäre Teams arbeiten zusammen, um massgeschneiderte Lösungen unter fachkundiger Anleitung zu entwerfen und zu prototypisieren.
Mentoring und Workshops: Die Teilnehmer profitieren von einem persönlichen Mentoring mit Branchenspezialisten und Workshops zum Kompetenzaufbau.
Final Pitch Night: Die Teams präsentieren ihre Innovationen einer Expertenjury und einem Branchenführer und erhalten konstruktives Feedback.

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So funktioniert:

Challenge 1: Extrahieren klinischer Daten aus PDF-Berichten

Die Studierenden entwickeln ein System zur Analyse von PDF-Berichten von Kataraktoperationen, bei dem Large Language Models (LLMs) automatisch strukturierte Informationen wie Patientendaten, Komplikationen und Klassifikationen enthalten. Dabei müssen unterschiedliche Schreibstile und PDF-Formate berücksichtigt werden. Eine Benutzeroberfläche zur Präsentation der Ergebnisse und eine Verbindung zu einer Datenplattform sind Teil des Projekts.

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Challenge 2: Verbesserung orthopädischer Behandlungsergebnisse mit PROMs

Im Zentrum dieser Herausforderung steht die Integration patientenbezogener Ergebnismessungen (PROMs) in den klinischen Alltag. PROMs erfassen subjektive Patientenerfahrungen nach orthopädischen Eingriffen und sind wichtige Indikatoren für Behandlungsqualität und Versorgungswert. Es ist das Ziel, diese Daten systematisch zu erfassen und klinisch nutzbar zu machen.

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Challenge 3: KI zur Konflikterkennung im Krankenhausbau

Diese Herausforderung sollte dazu dienen, potenzielle Engagements und Konflikte im Bauprozess mithilfe künstlicher Intelligenz zu erkennen. Die Entwickler erstellen Prototypen, die auf einem echten Spitalbauprojekt basieren und anhand von BIM-Daten und Klemmenplänen, die für die Stabilität der Implementierung von Bedeutung sind, die kritische Phase identifizieren.

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Challenge 4a: Modernisierung der Asbest-Sicherheitsinformationen

Diese Herausforderung besteht darin, dass Suvas Asbest Publications eine moderne, digitale Lösung mitbringt — interaktiv, mobilfreundlich und auf den jeweiligen Zielen basiert. Dabei sollte die Prävention verstärkt werden, indem sicherheitsrelevante Informationen besser zugänglich sind und ein responsives Design zur Verfügung steht.

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Challenge 4b: Intelligent security challenge

Diese Herausforderung besteht darin, ein KI-basiertes, datenbasiertes Tool zur Entwicklung der Bauprojekte mit möglicher Asbestdeckung zu entwickeln. Vorläufige Kriterien und öffentliche Daten werden das System suva unterstützen, um kritische Inspektionen, zu reduzierende Risiken und Ressourceneffizienz zu erreichen — allerdings rechtliche Einschränkungen beim automatisierter Datenaustausch.

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Herausforderung 5: Intelligentes Bestandsmanagement im Gesundheitswesen

Diese Herausforderung betraf die Optimierung der Warenflüsse in Spitälern, Heimen und Praxen. Es ist das Ziel, eine datenbasierte Lösung zu entwickeln, die Engpässe vermeidet, Überbestände reduziert und institutionenübergreifende Synergien nutzbar macht.

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Interessiert? Erfahre mehr über die einzelnen Herausforderungen im Flyer, der weiter unten auf unserer Website verlinkt ist.

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Anforderungen

Das Programm ist offen für alle BSc-, MSc- und PhD-Studierende sowie Postdocs, Resektoren und Start-ups mit Interesse an Health & Tech aus allen Fakultäten innerhalb und ausserhalb der ZHAW.

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