Een verpleegkundige die evidence-based handelt, maakt gebruik van zowel wetenschappelijk onderzoek als zijn eigen professionele ervaringskennis, gecombineerd met de kennis en voorkeuren van de patiënt. Een gangbare benadering om dit evidence-based handelen in de praktijk te krijgen, is het ontwikkelen van een richtlijn om deze vervolgens in de gezondheidszorg te implementeren. Hoewel deze werkwijze gangbaar is, is ze slechts beperkt succesvol. Inmiddels is er beginnend bewijs dat cultuur en leiderschap sleutelelementen zijn bij het implementeren van richtlijnen, zodat er meer nodig is om professioneel gedrag te veranderen dan de professional ‘bloot stellen’ aan een richtlijn. Een dergelijke gedragsverandering is een complex proces, omdat dit handelen onderhevig is aan zowel intrinsieke (persoonsgebonden) als extrinsieke (contextgebonden) factoren.
LINK
Er wordt voortdurend gestreefd om de zorg te verbeteren door vernieuwingen te implementeren. Dit vindt plaats terwijl we eigenlijk nog maar weinig weten over de factoren die van invloed zijn op zo'n implementatie en hoe deze factoren te beïnvloeden zijn, zodat de kans op een succesvolle implementatie groter wordt. Dit in de UK uitgevoerd onderzoek heeft dan ook als doel om meer inzicht te verwerven in de positieve en belemmerende factoren die bij de invoering van een vernieuwing in de GGZ een rol spelen.
LINK
Er zijn allerlei manieren om organisch afval decentraal te verwerken, zoals wormenhotels, voedselfietsen en composteerinstallaties. Bedrijven en gemeenten zijn echter terughoudend om deze te implementeren of op te schalen. Redenen hiervoor zijn dat regelmatig additionele kosten gemaakt moeten worden en dat de effecten onduidelijk zijn. De tool en simulatiemodellen van Re-Store geven opheldering door de maatschappelijke impact inzichtelijk te maken. De tool maakt door middel van een geavanceerd rekenblad de milieukundige, economische en sociale impact van afvalverwekingmethodes meetbaar. Simulatiemodellen bieden vervolgens richtlijnen om de initiatieven te optimaliseren en op te schalen.
YOUTUBE
Hoe kan zorgvernieuwing structureel en efficiënt gerealiseerd worden door inzet van 3D-technieken en welke praktische medische vraagstukken worden hiermee opgelost? Dat was een vraag die voortkwam uit experimenten van MST (afdeling Radiotherapie) voor het KIEM-project ‘Zorgvernieuwing door de inzet van 3D’. Hierin is onderzoek gedaan naar state-of-the-art 3D-technieken in de zorg. Op basis hiervan is een roadmap ontwikkeld waarin de kansen voor MST zijn samengevat. Dit heeft MST-intern geleid tot intensieve discussies over de vraag HOE deze 3D-technieken gerealiseerd kunnen worden in de huidige workflow. Uit de roadmap is een selectie gemaakt waar 3D-technieken een duidelijke meerwaarde kunnen bieden, als deze goed geïntegreerd kunnen worden met de ontwikkelende workflow binnen het in het KIEM-project opgezette Medisch-3D-Printlab bij het MST. De uitdaging is enerzijds om 3D-printen succesvol te introduceren en implementeren in de bestaande workflow van verschillende afdelingen in het ziekenhuis, waardoor innovatie in de zorg plaatsvindt en de kwaliteit van deze zorg verbeterd kan worden. Anderzijds een volgende stap in de mogelijkheden van 3Dprinten te verkennen: combinatie harde-zachte materialen. Het MST, Saxion Lectoraat Industrial Design en FabLab Enschede slaan de handen ineen, samen de met nieuwe partners uit de regio Siemonsma Tandtechniek en LAYaLAY om 3D-technieken daadwerkelijk te implementeren binnen de complexe wereld van het ziekenhuis. Doel van dit project is drieledig: 1) Implementatie van nieuwe 3D-technieken uit de roadmap en deze te optimaliseren aan de hand van praktijkcasussen. 2) Het verkennen van kansen binnen verschillende medische disciplines alsmede nieuwe 3Dscan/ printtechnieken (combinatie van harde-zachte materialen). 3) Het bijeenbrengen van nieuwe kennispartners en andere specialismen om dit thema grootschalig uit te werken in een vervolgproject.
Artificial Intelligence (AI) wordt realiteit. Slimme ICT-producten die diensten op maat leveren accelereren de digitalisering van de maatschappij. De grote innovaties van de komende jaren –zelfrijdende auto’s, spraakgestuurde virtuele assistenten, autodiagnose systemen, robots die autonoom complexe taken uitvoeren – zijn datagedreven en hebben een AI-component. Dit gaat de rol van professionals in alle domeinen, gezondheidzorg, bouwsector, financiële dienstverlening, maakindustrie, journalistiek, rechtspraak, etc., raken. ICT is niet meer volgend en ondersteunend (een ‘enabling’ technologie), maar de motor die de transformatie van de samenleving in gang zet. Grote bedrijven, overheidsinstanties, het MKB, en de vele startups in de Brainport regio zijn innovatieve datagedreven scenario’s volop aan het verkennen. Dit wordt nog eens versterkt door de democratisering van AI; machine learning en deep learning algoritmes zijn beschikbaar zowel in open source software als in Cloud oplossingen en zijn daarmee toegankelijk voor iedereen. Data science wordt ‘applied’ en verschuift van een PhD specialisme naar een HBO-vaardigheid. Het stadium waarin veel bedrijven nu verkeren is te omschrijven als: “Help, mijn AI-pilot is succesvol. Wat nu?” Deze aanvraag richt zich op het succesvol implementeren van AI binnen de context van softwareontwikkeling. De onderzoeksvraag van dit voorstel is: “Hoe kunnen we state-of-the-art data science methoden en technieken waardevol en verantwoord toepassen ten behoeve van deze slimme lerende ICT-producten?” De postdoc gaat fungeren als een linking pin tussen alle onderzoeksprojecten en opdrachten waarbij studenten ICT-producten met AI (machine learning, deep learning) ontwikkelen voor opdrachtgevers uit de praktijk. Door mee te kijken en mee te denken met de studenten kan de postdoc overzicht en inzicht creëren over alle cases heen. Als er overzicht is kan er daarna ook gestuurd worden op de uit te voeren cases om verschillende deelaspecten samen met de studenten te onderzoeken. Deliverables zijn rapporten, guidelines en frameworks voor praktijk en onderwijs, peer-reviewed artikelen en kennisdelingsevents.
‘Augmented Reality (AR) is een technologie die de realiteit en de virtuele wereld met elkaar verbindt. In het Nederlands betekent 'augmented reality' letterlijk: verrijkte werkelijkheid. Het is dus een mix van de realiteit met een virtuele toevoeging of ‘verrijking’1. De toenemende digitalisering van de automotive sector maakt dat zowel ontwikkelaars als bestuurders van de auto behoefte hebben aan extra informatie bij het uitvoeren van hun taak. Zo bestaat in de logistieke sector momenteel de wens om het proces van ‘docken’ te verbeteren via AR. Het onderliggende voorstel beschrijft daarom een haalbaarheidsstudie naar de mogelijkheden om AR, specifiek gericht op deze case en tegelijk in het bredere perspectief van lopend en toekomstig onderzoek bij HAN Automotive Research (HAN-AR). Deze haalbaarheidsstudie focust op twee aspecten: • Onderzoek naar de toepassing van AR bij rijtaakondersteuning van professionele bestuurders in vrachtwagens, gerelateerd aan RAAK-Pro onderzoek INTRALOG. • Onderzoek naar verrijking met AR van software tools (zie www.openMBD.com) die HAN-AR in eerdere RAAK projecten2 ontwikkelde. Het onderzoek levert de volgende resultaten: 1. Inzicht in de economische, organisatorische en operationele issues die een rol spelen bij de succesvol kunnen toepassen van AR in automotive onderzoek in brede zin. 2. Inzicht in technische en gebruikersaspecten van AR bij het ondersteunen van gebruikers. 3. Inzicht in verdere valorisatie van de uitkomsten van de afgeronde en lopende onderzoeken. De ervaringen die HAN lectoren (Slomp, Bakker) hebben opgedaan zijn input voor dit voorstel. Centraal bij de uitvoering van deze haalbaarheidsstudie staat de overdracht van de kennis naar de partners van HAN-AR. Dit gebeurt specifiek via ACE workshops met een groot aantal partners van HAN-AR en ACE. Bij positieve resultaten van AURA wordt het onderzoek gecontinueerd in een omvangrijker onderzoek, met als doelstelling om AR bij het MKB verder te implementeren.
Lectoraat, onderdeel van NHL Stenden Hogeschool
