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Venous leg ulcers and diabetic foot ulcers are the most common chronic wounds. Their prevalence has been increasing significantly over the last years, consuming scarce care resources. This study aimed to explore the performance of detection and classification algorithms for these types of wounds in images. To this end, algorithms of the YoloV5 family of pre-trained models were applied to 885 images containing at least one of the two wound types. The YoloV5m6 model provided the highest precision (0.942) and a high recall value (0.837). Its mAP_0.5:0.95 was 0.642. While the latter value is comparable to the ones reported in the literature, precision and recall were considerably higher. In conclusion, our results on good wound detection and classification may reveal a path towards (semi-) automated entry of wound information in patient records. To strengthen the trust of clinicians, we are currently incorporating a dashboard where clinicians can check the validity of the predictions against their expertise.
Ziel der vorliegenden Arbeit ist, ein digitalisiertes Bestellsystem für die Rehabilitationsklinik der Arbeiterwohlfahrt Weser Ems e.V. zu finden, indem die Ansprüche der MitarbeiterInnen berücksichtigt werden. Dazu werden folgende Forschungsfragen gestellt: Inwieweit kann eine Digitalisierung die Küche des Rehabilitationszentrums optimieren? Warum soll digitalisiert werden? Wie ist das Bestellsystem in der Klinik aufgestellt und wie kann es sich künftig verändern? Welches digitale System entspricht den Anforderungen der Arbeiterwohlfahrt Weser Ems e.V., um eine mögliche Implementierung vorzunehmen? Um die Forschungsfragen zu beantworten, wird zunächst mithilfe einer Beobachtungsmethode der Ist-Zustand im Unternehmen analysiert. Darauf folgt eine induktive qualitative Inhaltsanalyse, um die Sicht der MitarbeiterInnen zu analysieren. Als abschließende Hauptmethode wird eine Nutzwertanalyse durchgeführt, die verschiedene Anbieter der digitalen Bestellsysteme miteinander vergleichen soll.