Entwicklung und Umsetzung eines virtuellen Assistenten für die Risikoabschätzung von Gefährdungen in der patientenangepassten Implantats- erstellung.
Vue.js, Animationen, JS, HTML, CSS, Figma, UI/UX.
Das Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung eines webbasierten User Interface (kurz UI) für die zuverlässige Risikoabschätzung im Herstellungsprozess von patientenangepassten Implantaten. Der Benutzer wird durch alle Risiken in einem Herstellungsschritt geführt, sodass keine Abschätzung vergessen geht. Anhand der ausgewählten Antworten zu einer Risikoabschätzung, werden dem Benutzer die notwendigen Schritte direkt angezeigt. Der gesamte Ablauf soll möglichst einfach verständlich sein und ein optimales Benutzerergebnis genertiert werden. Das Endprodukt des virtuellen Assistenten ist eine Webapplikation mit Fokus auf das Design und die Benutzerführung.
Dank der 3D-Drucktechnologie ist es in der heutigen Zeit möglich, anatomische Modelle für die Chirurgie, Instrumente, sowie patientenspezifische Implantate herzustellen. Die Abschätzung der Risiken ist dabei sehr komplex und umfangreich. Aktuell werden die Risiken manuell mit drei verschiedenen Excel-Listen abgeschätzt, welche jeweils eine Vielzahl an Risiken beinhalten. Da es äusserst schwierig ist, den Überblick über alle Risiken zu behalten und die Excel-Tabellen sehr umfangreich sind, soll dieser Prozess automatisiert und digitalisiert werden.
Im Verlauf dieser Arbeit wurden unterschiedliche Konkurrenzprodukte und allgemeine Risikovisualisierungen vertieft analysiert und evaluiert. Es hat sich gezeigt, dass zum jetztigen Zeitpunkt kein Produkt auf dem Markt existiert, welches sich auf die Herstellung patientenangepasster Implantate ausserhalb der Zahnmedizin sowie auf die Risikoabschätzung im Allgemeinen spezifiziert. Auf dieser Grundlage entstanden iterativ immer detailiertere Prototypen in Figma. Das finale Ergebnis dieses Projekts ist eine Webapplikation basierend auf den zuvor erarbeiteten High-Fidelity Prototypen.
Listenansicht
Detailansicht
Projektdauer: 20.09.2021 bis 25.03.2022
Aufwand in Personenstunden: 720h
Teamgrösse: 2 Personen
FHNW Hochschule für Life Sciences
Institut für Medizinal- und Analysetechnologien
Daniel Seiler
Joyce Hänggi, iCompetence berufsbegleitend
Florian Daasch, iCompetence Vollzeit
Prof. Dr. Doris Agotai doris.agotai@fhnw.ch
Kathrin Koebel kathrin.koebel@fhnw.ch
Alexandre Thomas alexandre.thomas@fhnw.ch