ePUB (FH JOANNEUM)
Not a member yet
5961 research outputs found
Sort by
Evidence-based catheter care for the prevention of catheter-associated infections in central venous catheters used in hemodialysis
No full textHintergrund: Katheterassoziierte Blutstrominfektionen (CRBSI) sind eine der häufigstenund schwerwiegendsten Komplikationen bei Patient:innen, die mittels eines zentralvenösenKatheters (ZVK) hämodialysiert werden. Sie sind mit erhöhter Morbidität und Mortalitätverbunden. Der Pflege kommt bei der Prävention dieser Infektionen eine Schlüsselrollezu, da sie für die regelmäßige Handhabung und Pflege des Katheters verantwortlich ist.Klinische Fragestellung: „Welchen Einfluss hat die Anwendung evidenzbasierter Katheterpflegekonzepteauf das Auftreten katheterassoziierter Infektionen bei Patient:innen mitchronischer Niereninsuffizienz und zentralvenösem Katheter im Rahmen der Hämodialyse?“Methode: Zur Beantwortung der klinischen Fragestellung wurde eine strukturierte Literaturrecherchein den Datenbanken „PubMed“, CINAHL“ und „Cochrane Library“ durchgeführt.Auf Basis des PICO-Schemas und vordefinierter Ein- und Ausschlusskriterien wurdendrei relevante wissenschaftliche Publikationen identifiziert und analysiert.Ergebnisse: Die Analyse deckte eine widersprüchliche Evidenzlage auf: Während ein umfassendes,produktbasiertes Maßnahmenbündel keinen signifikanten Effekt zeigte, führteeine prozess- und verhaltensbasierte Strategie zu einer signifikanten Infektionsreduktion.Schlussfolgerung: Die wirksamste Kernkomponente eines Pflegekonzepts ist nicht das Material,sondern das Management der menschlichen Adhärenz. Die Arbeit leitet daraus ab,dass zukünftige Forschung und Praxis entweder auf verhaltensbasierte Implementierungoder auf technologiebasierte Lösungen zur Kompensation der Compliance-Hürde fokussierenmüssen.Background: Catheter-related bloodstream infections (CRBSI) are one of the most commonand serious complications in patients undergoing hemodialysis via a central venous catheter(CVC). CRBSIs are associated with increased morbidity and mortality. Nursing plays akey role in the prevention of these infections, as it is responsible for the regular handlingand care of the catheter.Clinical Question: What impact does the application of evidence-based catheter care conceptshave on the occurrence of catheter-associated infections in patients with chronicrenal insufficiency and central venous catheters undergoing hemodialysis?Methods: To answer the clinical question, a structured literature search was conducted inthe PubMed, CINAHL, and Cochrane Library databases. Based on the PICO scheme and predefinedinclusion and exclusion criteria, three relevant scientific publications were identifiedand analyzed.Results: The analysis revealed conflicting evidence: while a comprehensive, product-basedset of measures had no significant effect, a process- and behavior-based strategy led to asignificant reduction in infections.Conclusion: The most effective core component of a care concept is not the material, butthe management of human adherence. The study concludes that future research and practicemust focus either on behavior-based implementation or on technology-based solutionsto compensate for the compliance barrier.Abweichender Titel laut Übersetzung von der:dem Verfasser:inBachelorarbeit FH JOANNEUM 202
Deep learning approach for data imputation of multivariate time series
No full textDiese Arbeit untersucht Deep-Learning-Ansätze zur Imputation fehlender Werte in multivariaten Zeitreihen. Die Bewertung umfasst 16 Imputationsmethoden - darunter 10 Deep-Learning-Architekturen (SAITS, BRITS, ImputeFormer) und 6 traditionelle Ansätze (KNN, XGBoost, MICE) - in 12 Vorverarbeitungskonfigurationen. Unter Verwendung der Org/Ref-Methodik werden authentische fehlende Muster aus Daten der Zackenberg-Forschungsstation im Nordosten Grönlands auf Referenzdaten von Geosphere Austria übertragen, was eine strenge Bewertung unter Beibehaltung der Grundwahrheit ermöglicht. Die Ergebnisse zeigen variablenabhängige Leistung: SAITS erzielt die beste Gesamtleistung (MAE 7,56) mit opti-maler Vorverarbeitung, während traditionelle Methoden wettbewerbsfähige Genauigkeit mitminimalen Rechenanforderungen bieten (XGBoost MAE 8,15, KNN MAE 8,58). Deep-Learning-Methoden (BRITS, SAITS) sind gut bei volatilen Variablen (Windgeschwindigkeit, Luft-feuchtigkeit) mit stündlicher Auflösung, während traditionelle Methoden bei glatten Variablen (Temperatur, Luftdruck) dominieren. Die Strategie der Datenaufteilung erweist sich als der kritischste Faktor: Die merkmalsbezogene Organisation (gleiche Variablen für alle Stationen) ermöglicht effektives Lernen mit durchschnittlich MAE 16,15 über alle Methoden, während die stationsbezogene Aufteilung (alle Variablen pro Station) mit einem MAE von 327,94 katastrophal scheitert - eine 20-fache Leistungsverschlechterung. Grundlagenmodelle (MOMENT)bleiben hinter den Erwartungen zurück, was auf eine begrenzte Wirksamkeit des Transferlernens für arktische Klimadaten hindeutet. Die Arbeit liefert praktische Empfehlungen für die operative Klimaüberwachung unter Berücksichtigung von Genauigkeit, Rechenressourcen und Variablencharakteristiken.This thesis investigates deep learning approaches for imputing missing values in multivariatetime series. The evaluation encompasses 16 imputation methods - including 10 deep learning architectures (SAITS, BRITS, ImputeFormer) and 6 traditional approaches (KNN, XGBoost, MICE) - across 12 preprocessing configurations. Using the Org/Ref methodology, authentic missing patterns from data from Zackenberg Research Station in Northeast Greenland are transferred to Geosphere Austria reference data, enabling rigorous evaluation while pre-serving ground truth. Results reveal variable-dependent performance: SAITS achieves best overall performance (MAE 7.56) with optimal preprocessing, while traditional methods provide competitive accuracy with minimal computational requirements (XGBoost MAE 8.15, KNN MAE 8.58). Deep learning methods (BRITS, SAITS) excel for volatile variables (windspeed, humidity) at hourly resolution, while traditional methods dominate for smooth variables (temperature, pressure). Data partitioning strategy emerges as the most critical factor: feature-wise organization (same variables across stations) enables effective learning with MAE16.15 average across methods, while station-wise partitioning (all variables per station) fails catastrophically with MAE 327.94 - a 20-fold performance degradation. Foundation models (MOMENT) underperform expectations, suggesting limited transfer learning effectiveness for Arctic climate data. The work provides practical recommendations for operational climate monitoring balancing accuracy, computational constraints, and variable characteristics.Sebastian Peter ScheiklMasterarbeit FH JOANNEUM 202
When someone dies in the emergency department: Navigating end-of-life care in the fast-paced world of emergency nursing
No full textHintergrund: End-of-Life-Care (EOLC) in Notaufnahmen stellt für DGKPs (Diplomierte Gesundheits- und Krankenpflegepersonen) komplexe emotionale, ethische und organisatorische Herausforderungen dar. Durch den demografischen Wandel und die Zunahme chronischer Erkrankungen steigen die Todesfälle in Notaufnahmen. DGKPs müssen lebenserhaltende und palliative Pflege unter hohem Zeitdruck bewältigen.Forschungsfrage: Wie nehmen Notfallpflegekräfte emotionale Herausforderungen bei der EOLC in Notaufnahmen wahr, und welche Bewältigungsstrategien setzen sie hierfür ein?Methode: Zwischen Dezember 2024 und Februar 2025 wurde eine strukturierte Literaturübersicht in PubMed, CINAHL und Google Scholar durchgeführt. Das SPIDER-Schema diente zur Identifizierung qualitativer Studien. Aus 351 Artikeln erfüllten acht nach CASP- und MMAT-Bewertung die Einschlusskriterien. Die thematische Analyse orientierte sich am Modell von Braun und Clarke. Ergebnisse: Zwei Hauptthemen wurden identifiziert: (1) Emotionale Herausforderungen, etwa emotionale Arbeit und Verletzlichkeit; Nähe und professionellen Grenzen; ethische Dilemmata und Rollenkonflikte; umgebungs- und organisationsbedingte Belastungen sowie emotionale Überforderung; und (2) Bewältigungsstrategien, wie emotionale Distanzierung, kollegiale Unterstützung und Besprechungen, professionelle Abgrenzung; Rituale und Reflexionen sowie institutionelle Unterstützung. Diese halfen DGKPs Belastungen zu bewältigen, während strukturelle Hürden und fehlende Schulungen oft zu Erschöpfung führten.Schlussfolgerung: DGKPs stehen bei der EOLC vor emotionalen Herausforderungen. Bewältigungsstrategien entwickeln sich durch Erfahrungen, Arbeitsplatzkultur und kollegiale Unterstützung. Künftige Forschung sollte langfristige emotionalen Auswirkungen und Unterstützungsansätze untersuchen.Keywords: End-of-Life-Care, emotionale Herausforderungen, Bewältigungsstrategien, palliative Pflege, qualitative Forschung, NotfallpflegeBackground: End-of-life care (EOLC) in emergency departments (EDs) introduces complex emotional, ethical, and systemic challenges for emergency nurses. As populations age and chronic conditions increase, deaths in EDs are expected to rise. Nurses must balance life-saving interventions and compassionate palliative care in high-pressure settings.Research question: How do emergency nurses perceive and cope with emotional challenges while providing end-of-life care in emergency departments?Method: A structured literature review was conducted between December 2024 and February 2025. Database searches in PubMed, CINAHL, and Google Scholar followed the SPIDER framework to identify qualitative research. Of 351 articles screened, eight studies met the inclusion criteria after CASP and MMAT appraisal. Data were thematically analyzed, guided by Braun and Clarke’s six-phase approach. Results: Two main themes were identified: (1) emotional challenges, including emotional labor and vulnerability; balancing intimacy and boundaries; ethical and role conflicts; environmental and organizational stressors; and emotional overload; and (2) coping strategies, comprising emotional detachment; peer support and informal debriefing; professional boundaries; rituals and reflections; and professional support systems. These strategies help nurses manage emotional burdens and maintain care. Systemic barriers and limited training often contributed to emotional exhaustion.Conclusion: ED nurses face significant emotional challenges in EOLC. Coping strategies develop through experience, workplace culture, and peer support. Enhanced education, interdisciplinary collaboration, and structured support systems can strengthen resilience and improve care quality. Future research should examine the long-term emotional effects of EOLC and evaluate interventions.Keywords: end-of-life care, emotional challenges, coping strategies, palliative care, qualitative research, emergency nursingAbweichender Titel laut Übersetzung von der:dem Verfasser:inBachelorarbeit FH JOANNEUM 202
Imperfections & accidents - destruction as a design element in moving images
No full textDurch diese Arbeit werden verschiedenen Möglichkeiten und Techniken von Mixed-Media als gestalterisches Stilelement untersucht. Analysiert werden die Umsetzung und die ästhetische Wirkung dieser gestalterischen Entscheidungen sowie die Entwicklung, der Entstehungsprozess der jeweiligen Elemente und ihre Anwendungen in den Bereichen Film, Videografie und Motion Graphics. Ziel ist es, ein umfassendes Verständnis für diese künstlerischen Gestaltung zu entwickeln.This work explores various possibilities and techniques of mixed media as a stylistic element. It analyzes the implementation and aesthetic impact of these design decisions, the development and process of the respective elements, and their applications in film, videography, and motion graphics. The goal is to develop a comprehensive understanding of this artistic approach.Ruby Ann GarfinAbweichender Titel laut Übersetzung von der:dem Verfasser:inBachelorarbeit FH JOANNEUM 202
molecules / AQbD-Based UPLC-ELSD Method for Quantifying Medium Chain Triglycerides in Labrafac™ WL 1349 for Nanoemulsion Applications
No full textIn response to recent regulatory guidelines, including ICH (International Council for Harmonisation) Q2 (R2) and Q14, we developed a UPLC-ELSD method to quantify Medium-Chain Triglycerides (MCTs) in Labrafac™ WL 1349 for nanoemulsion applications. This procedure, crafted using Analytical Quality by Design (AQbD) principles, addresses not only the validation of the methodology but also the lifecycle management challenges associated with the analysis of lipid-based excipients. Key parameters such as mobile phase composition, organic modifier, column type, flow rate, diluent, and column temperature were optimized to meet regulatory standards and ensure robustness in MCT quantification. Optimal conditions were achieved with a Waters Acquity HSS T3 (100 × 2.1 mm i.d., 1.8 μm) column at 33 °C, using a mixture of methanol (97.5%) and water (2.5%) containing 0.4% of formic acid at a flow rate of 0.41 mL/min. The method demonstrated an excellent fit on a cubic modelization for MCTs over a broad range of concentrations. Forced degradation studies, including hydrolytic (acidic and basic), oxidative, and thermal stress, confirmed the method’s suitability for possible stability scenarios. This validated UPLC method was successfully applied to quantitative analyses of bulk and formulation prototype samples containing MCTs. This AQbD-driven method enhances not only knowledge but also regulatory-compliant and cost-effective excipient control.Alessio Gaggero, Viktoria Marko, Dalibor Jeremic [und 3 weitere]Version of recor
Magna Carg_0 : a semi-autonomous transport vehicle for urban areas with special adaptability for the daily transportation of goods
No full textMagna Carg_0 ist ein innovatives Lieferkonzept für die „letzte Meile“, das aus drei Hauptbestandteilen besteht. Diese drei Hauptelemente werden durch ein neuartiges Liefersystem, dem dazugehörigen Lieferfahrzeug und einem implementierten Containersystem für Logistikansprüche definiert. Grundsätzlich basiert die Idee des Lieferkonzeptes auf der Prämisse, dass durch ein teilautonomes Fahrzeugkonzept stationäre Händler die Möglichkeit bekommen, Waren zu versenden und zu bestellen. Dabei werden jedoch die privaten Onlinepaketbestellungen nicht vernachlässigt und gesammelt durch Lieferanten an die Paketstation geliefert. Das Konzept des Lieferfahrzeuges spielt dabei eine essenzielle Rolle, um dies zu ermöglichen. Das Transportfahrzeug besitzt die Fähigkeit, sich je nach Zweck anzupassen. Grundsätzlich verfügt das Fahrzeug über eine autonome Technologie die dies ermöglicht. Dabei kann die Kabine des Paketautos zwischen autonomer und gesteuerter Kabine gewechselt werden. Das Fahrzeug mit der Fahrerkabine wird für die Auslieferung benötigt, wo eine Mensch-zu- Mensch oder eine Ein- und Ausladetätigkeit benötigt wird. Das autonome System ermöglicht es Händlern seine Waren schnell und ohne Umwege selbst zu versenden oder zu erhalten. Um dies zu gewährleisten, befindet sich in der autonomen Kapsel ein Robotiksystem, das die Pakete aus dem Fahrzeug entnimmt oder einschlichtet. Die Variante mit der Fahrerkabine besitzt einen Laderaum, wo die Waren gelagert und entnommen werden können. Schlussendlich wird ein Containersystem entwickelt, dass für diese Ansprüche geeignet ist. Dieser wird im HUB vorbefüllt und mittels autonomen Stapler vollautonom in das Lieferfahrzeug geladen. Dabei werden drei verschiedene Container angedacht, die für das autonome und gesteuerte Fahrzeug einsetzbar sind. Schlussendlich bilden all diese Komponenten zusammen ein neuartiges Lieferkonzept, dessen Ausarbeitung Ziel dieser Arbeit war.Magna Carg_0 is an innovative delivery concept for the last mile, which consists of three main elements. These three main elements are defined by a novel delivery system, the associated delivery vehicle and an implemented container system for logistics requirements. Basically, the idea of the delivery concept is based on the premise that a semi-autonomous vehicle concept gives stationary retailers the opportunity to send and order goods. However, private online parcel orders are not neglected and are delivered collectively by suppliers to parcel stations. The concept of the delivery vehicle plays an essential role in making this possible. The transport vehicle has the ability to adapt depending on its purpose. Basically, the vehicle has autonomous technology that makes this possible. The cabin of the parcel van can be switched between autonomous and human-controlled cabins. The vehicle with the driver‘s cabin is needed for deliveries where a person-to-person or loading and unloading activity is required. The autonomous system enables retailers to send or receive their goods themselves quickly and without detours. To ensure this, the autonomous capsule contains a robotic system that removes the parcels from the vehicle or places them inside. The version with the driver‘s cab has a loading space where the goods can be stored and removed. Finally, a container system is developed that is suitable for these requirements. This is pre-filled in the HUB and loaded fully autonomously into the delivery vehicle using an autonomous forklift. Three different containers are being considered that can be used for the autonomous and controlled vehicle. Ultimately, all these components together form a novel delivery concept, the development of which was the aim of this thesis.Verfasser: Philipp SebaljAbweichender Titel laut Übersetzung von der:dem Verfasser:inMasterarbeit FH JOANNEUM 202
Tangible science communication : blurring the line between digital media and physical space
No full textMuseen und Science Center werden immer mehr zu Orten der Auseinandersetzung mit aktuellen technischen und gesellschaftlichen Themen. Ziel ist es, die Besucher:innen zu ermutigen, sich durch praktisches Erleben und Experimentieren eine eigene Meinung zu den thematisierten Inhalten zu bilden. Wissenschaftskommunikation ist dabei nicht als einseitige Informationsvermittlung zu verstehen, sondern als ein spielerischer und interaktiver Austausch zwischen den Besucher:innen und den Ausstellungselementen. Während innovative Technologien neue Möglichkeiten für immersive Interaktionen eröffnen und physische Elemente zu haptischen Erlebnissen beitragen, bleiben diese beiden Medien häufig räumlich getrennt. Auf der Suche nach einer nahtlosen Integration digitaler und analoger Medien und deren Mehrwert für die Wissensvermittlung stellt sich folgende Frage: Eignet sich eine Installation in Form eines Mikroskops als Metapher für die Wissenschaftskommunikation zur Photosynthese? Um diese Frage zu beantworten, wird das Tangible Science Framework als Designprozess genutzt, um komplexe wissenschaftliche Themen verständlich und zugänglich aufzubereiten. Eine Literaturrecherche zu pädagogischen Konzepten für interaktive Ausstellungselemente sowie Experteninterviews dienen als Grundlage. Ein Prototyp wird entwickelt und in einem Museum getestet. Dabei steht nicht die Evaluation des Prototyps im Vordergrund, sondern die Untersuchung des Zusammenspiels von digitalen und analogen Medien.Museums and science centers are increasingly becoming places to engage with current technical and social issues. The aim is to encourage visitors to form their own opinions on the topics discussed through hands-on experience and experimentation. Science communication is not to be understood as a one-sided transfer of information, but as a playful and interactive exchange between the visitors and the exhibition elements. While innovative technologies open up new possibilities for immersive interactions, physical elements contribute to haptic experiences, yet these two media often remain spatially separated. In the search for a seamless integration of digital and analogue media and their added value for knowledge transfer, the following question arises: Is an installation in the form of a microscope suitable as a metaphor for science communication of photosynthesis? To answer this question, the Tangible Science Framework is used as a design process to make complex scientific topics understandable and accessible. Literature research on pedagogical concepts for interactive exhibition elements as well as expert interviews serve as a basis. A prototype is developed and tested in a museum. The focus is not on evaluating the prototype, but on investigating the interplay between digital and analogue media.Edwin LangMasterarbeit FH JOANNEUM 202
The influence of human factors in unmanned aviation
No full textMenschliche Faktoren sind ein Grundstein der Sicherheit in der Luftfahrt und beeinflussen alles vom Situationsbewusstsein und der Entscheidungsfindung bis hin zur Teamkoordination und den organisatorischen Abläufen. Mit dem raschen Wachstum unbemannter Luftfahrzeuge wird es immer wichtiger zu verstehen, wie sich menschliche Faktoren auf die Sicherheit in der unbemannten Luftfahrt auswirken - und wie diese Einflüsse im Vergleich zum bemannten Betrieb aussehen. In dieser Arbeit wird die Rolle menschlicher Faktoren in der unbemannten Luftfahrt untersucht, wobei der Schwerpunkt auf den besonderen Herausforderungen liegt, die sich aus der Automatisierung, der Fernsteuerung und der Gestaltung der Mensch-Maschine-Schnittstelle ergeben. Mit Hilfe des Human Factors Analysis and Classification System (HFACS) wurden in dieser Arbeit die Berichte über Unfälle und Zwischenfälle mit Drohnen in den letzten zehn Jahren analysiert. Die Ergebnisse wurden mit Erkenntnissen aus der bemannten Luftfahrt verglichen, um Parallelen und Abweichungen zu ermitteln. Die Ergebnisse zeigen, dass Fehler bei der Entscheidungsfindung und organisatorische Probleme, wie unzureichende Ausbildung und Überwachung, wesentlich zu den Sicherheitsrisiken beitragen. Die Automatisierung reduziert zwar die auf Fähigkeiten basierenden Fehler im UAV-Betrieb, schafft aber auch neue Herausforderungen, wie die Abhängigkeit des Bedieners und Schwierigkeiten bei der Verwaltung komplexer Systeme. Schlecht gestaltete Mensch-Maschine-Schnittstellen erwiesen sich als ein Hauptproblem, das das Situationsbewusstsein einschränkt und die Fehlerwahrscheinlichkeit erhöht. Die Forschung unterstreicht den Bedarf an maßgeschneiderten Lösungen für die besonderen Merkmale des unbemannten Luftfahrtbetriebs. Künftige Fortschritte bei der künstlichen Intelligenz und der Gestaltung der Mensch-Maschine-Schnittstelle bieten vielversprechende Möglichkeiten zur Verbesserung der Bedienerunterstützung und zur Überbrückung der sensorischen Trennung, die mit dem Fernbetrieb einhergeht. Durch die Integration der aus der bemannten Luftfahrt gewonnenen Erkenntnisse in diese Innovationen kann die Industrie eine sicherere und effizientere Zukunft für unbemannte Systeme schaffen und gleichzeitig sicherstellen, dass der Faktor Mensch eine treibende Kraft für die Sicherheit bleibt.Human factors are a cornerstone of aviation safety, influencing everything from situational awareness and decision-making to team coordination and organizational processes. With the rapid growth of unmanned aerial vehicles (UAVs), understanding how human factors impact safety in unmanned aviation and how these influences compare to manned operations has become increasingly critical. This thesis explores the role of human factors in unmanned aviation, focusing on the unique challenges presented by automation, remote operation, and human-machine interface (HMI) design. Using the Human Factors Analysis and Classification System (HFACS), I analyzed UAV accident and incident reportsover the past decade. I then compared the findings to insights from manned aviation to identify parallels and divergences. The results highlight decision-makingerrors and organizational issues, such as inadequate training and supervision, as significant contributors to safety risks. While automation reduces skill-based errors in UAV operations, it also creates new challenges, such as operator dependency and difficulties in managing complex systems. Poorly designed HMIs emerged as a key issue, limiting situational awareness and increasing the likelihood of errors. The research underscores the need for tailored solutions to address the distinct characteristics of UAV operations. Future advancements in artificial intelligence and HMI design offer promising opportunities to improveoperator support and bridge the sensory disconnect inherent in remote operation. By integrating lessons learned from manned aviation with these innovations, the industry can build a safer, more efficient future for unmanned systems while ensuring that human factors remain a driving force for safety.submitted by: Christoph KrennMasterarbeit FH JOANNEUM 202
Evaluation of open-source language models for text extraction in patient information leaflets
No full textRasche Fortschritte im Natural Language Processing (NLP) haben die Extraktion und Zusammenfassung medizinischer Texte verbessert. Dies ist besonders relevant, um die Verständlichkeit von Beipackzetteln für Patienten zu verbessern. Da viele leistungs- fähige NLP-Modelle proprietär sind, entstehen Fragen zu Zugänglichkeit, Datenschutz und Abhängigkeit von kommerziellen Anbietern. Diese Arbeit untersucht die Machbarkeit von Open-Source-NLP-Modellen zur Extraktion arzneimittelbezogener Informationen im MediScan-Framework. Das Hauptziel besteht darin zu evaluieren, ob diese Modelle eine mit proprietären Lösungen vergleichbare Leistung erzielen können, während gleichzeitig eine ausreichende Zuverlässigkeit für medizinische Anwendungen gewährleistet wird. Ein vergleichender Ansatz analysiert GPT-4 sowie Llama 2 (7B/13B) hinsichtlich ihrer Fähigkeit zur Extraktion zentraler medizinischer Variablen. Die Bewertung kombiniert Semantic Textual Similarity-Scoring mit manueller Validierung. Die Ergebnisse zeigen, dass GPT-4 eine durchgehendüberlegene Leistung im Vergleich zu Open-Source-Alternativen bietet. Allerdings weist Llama 2 (13B) angesichts seiner deutlich geringeren Parameteranzahl eine bemerkenswerte Effizienz auf. Dennoch haben beide Open-Source-Modelle Schwierigkeiten bei der Verarbeitung semantisch komplexer medizinischer Informationen, insbesondere in den Kategorien Einnahmeart und Anwendungszweck, was Herausforderungen im domänenspezifischen Verständnis aufzeigt. Obwohl Open-Source-Modelle Vorteile wie Anpassbarkeit und Unabhängigkeit von Cloud- Diensten bieten, erfüllen sie derzeit nicht die Genauigkeitsanforderungen für sicherheitskritische medizinische Anwendungen. In Bereichen wie digitalem Gesundheitswesen und arzneimittelbezogener Patienteninformation bleibt GPT-4 die bevorzugte Wahl. Zukünftige Forschung sollte domänenspezifisches Fine-Tuning und optimierte Anpassungstechniken untersuchen, um die Robustheit von Open-Source-Modellen für medizinische Anwendungen zu verbessern.The rapid advancements in Natural Language Processing (NLP) have enabled significant improvements in extracting and summarizing medical texts, which is crucial for enhancing patient comprehension of medication package inserts. However, many state-of-the-art NLP solutions remain proprietary, raising concerns about accessibility, privacy, and long-term dependency on commercial providers. This thesis investigates the feasibility of open-source NLP models as an alternative for extracting and interpreting drug-related information within the MediScan framework. The primary objective is to assess whether these models can achieve a comparable performance to proprietary solutions while maintaining reliability for medical applications. To address this, a comparative evaluation was conducted between GPT-4 and two open-source models, Llama 2 (7B) and Llama 2 (13B). The models were tested on their ability to extract key medical variables. The assessment combined Semantic Textual Similarity scoring for quantitative analysis with manual validation for qualitative insights. The results show that while GPT-4 consistently outperforms open-source alternatives, Llama 2 (13B) exhibits promising efficiency given its significantly smaller parameter count. However, both open source models struggle with processing semantically complex medical information, particularly in the administration method and indication categories, highlighting challenges in domain-specific understanding. Despite advantages such as customizability, independence from cloud-based services, and potential cost reductions, current open-source models do not yet meet the accuracy and reliability standards required for high-stakes medical applications. In digital healthcare and medication guidance—where precision, consistency, and regulatory compliance are essential—proprietary solutions like GPT-4 remain the preferred choice. Future research should explore domain specific fine-tuning and optimization techniques to enhance the robustness of open-source models for critical medical applications.Simon HartlMasterarbeit FH JOANNEUM 202