Upcoming Events
Bei dem Symposium werden die Forschungsinhalte des Instituts für Medizintechnik und Informationsverarbeitung in ihrer gesamten Breite vorgestellt und mit Beiträgen aus klinischer Forschung und Anwendung vertieft.
News
Kann man Stürze vorhersagen, bevor sie passieren? Und was wäre, wenn genau das helfen könnte, Verletzungen und teure Reha-Maßnahmen zu vermeiden? In einer ungewöhnlichen Forschungseinrichtung an der Hochschule Koblenz wird das möglich gemacht – mit gezieltem Stolpern, jeder Menge Sensorik und Künstlicher Intelligenz.
Im Alltag sind sie schon allgegenwärtig: Datengetriebene Technologien und Künstliche Intelligenz bieten effektive Lösungen in vielen Lebensbereichen. Auch in der Gesundheitsvorsorge, die bei der Podiumsdiskussion „Interdisziplinär beleuchtet: Gesundheitsprävention mit datengetriebenen Technologien und KI“ am 22. Januar 2025 an der Universität Koblenz in den Fokus rückte, können datengetriebene und intelligente Werkzeuge helfen. Expert*innen aus der Forschung und der Versicherungsbranche waren sich darüber einig, dass der Einsatz von KI und digitalen Technologien in diesem sehr sensiblen Themenbereich eine Vielzahl an innovativen Lösungen bietet, der Nutzung aber auch Hürden entgegenstehen – und erörterten dieses Spannungsfeld aus verschiedenen Perspektiven.
Eine Studie der Universität Koblenz befasst sich auch mit Blick auf künftige Olympiaden intensiv mit Cheerleading und dessen Verletzungsrisiko. Denn zu den Olympischen Spielen 2032 in Brisbane könnte erstmalig Cheerleading als Sportart zugelassen werden.
Recent publications in peer-reviewed journals
Müller, A., Rockenfeller, R. & Aiyangar, A.K. (2024). Individual factors determine landing impacts in rested and fatigued cheerleaders. Front. Sports Act. Living 6:1419783.
Lambrianides, Y., Epro, G., Arampatzis, A., & Karamanidis, K. (2024). Evidence of different sensitivity of muscle and tendon to mechano‐metabolic stimuli. Scandinavian Journal of Medicine & Science in Sports, 34(5), e14638.
Gießler, M., Werth, J., Waltersberger, B., & Karamanidis, K. (2024). A wearable sensor and framework for accurate remote monitoring of human motion. Communications Engineering, 3(1), 20.