#Health Sciences

Die FH St. Pölten bündelt im Bereich der Gesundheitswissenschaften Kompetenzen aus Diätologie, Physiotherapie, Gesundheits- und Krankenpflege sowie Digital Healthcare in den Forschungsbereichen Health Promotion & Healthy Ageing, Clinical & Healthcare Research und Education & Lifelong Learning for Health Professionals.

Projekte

IMPROVE

Leitlinien, um patientengenerierte Gesundheitsdaten für wertorientierte Gesundheitsversorgung zu nutzen.

ACCESS

Bewertung klinisch relevanter biomechanischer Biomarker im Feld zur Vorhersage der körperlichen Funktion und Gesundheit bei Patient*innen mit Kniegelenksarthrose: Eine bundesweite Citizen Science Stu...

PROGRESS

Validierung eines kostengünstigen und auf Smartphones basierenden 3D-Gang- und Bewegungsanalysesystems zur Erfassung der Bewegungskinematik bei Kindern mit Zerebralparese.

SIMNPACT

Virtuelle Lernumgebungen für Trainings im Gesundheitswesen.

Publikationen

Höld, E., Rathmanner, T., & Heller, M. (2025). Teenage Body Image Perception, Body-shaping Behavior, and Body Composition With Respect to Use of “Fitspiration”: Exploratory Investigation Study. JMIR Formative Research, 9, e70964. https://doi.org/10.2196/70964
Slijepčević, D., Ladner, S., Judmaier, P., Zeppelzauer, M., Kranzl, A., & Horsak, B. (2025). AI applications and data annotation practices in clinical gait analysis: Initial insights from a survey of ESMAC and GAMMA members. Gait & Posture, ESMAC 2025 Abstract, 121, 229–230. https://doi.org/10.1016/j.gaitpost.2025.07.246
Krondorfer, P., Slijepčević, D., Kranzl, A., Zeppelzauer, M., & Horsak, B. (2025). Predicting joint contact forces using a combination of kinematics, anthropometrics, and demographics with explainable artificial intelligence. Gait & Posture, ESMAC 2025 Abstract, 121, 126–128. https://doi.org/10.1016/j.gaitpost.2025.07.139
Höld, E., Größbacher, S., Kramml, P., Zeppelzauer, M., Prokop, B., Heller, M., & Rathmanner, T. (2025). Fit for #fitspiration: Human-Centred Design of a Blended Learning Course for Upper Secondary Schools. Technology, Knowledge and Learning. https://doi.org/10.1007/s10758-025-09871-5
Engelmann, B., Dumphart, B., Nehrer, S., Neubauer, M., Nowak, C., Wondrasch, B., & Horsak, B. (2025). ACCESS: Markerlose Bewegungsanalyse für die alltägliche Praxis – Neue Perspektiven bei Kniearthrose? Abstractband: 18. Forschungsforum der österreichischen Fachhochschulen : 7. - 8. Mai 2025, 38–40. https://doi.org/10.34895/hcw.0027
Dindorf, C., Horst, F., Slijepcevic, D., Dumphart, B., Dully, J., Zeppelzauer, M., Horsak, B., & Fröhlich, M. (2024). Machine Learning in Biomechanics: Key Applications and Limitations in Walking, Running and Sports Movements (pp. 91–148). https://doi.org/10.1007/978-3-031-76047-1_4
Dindorf, C., Horst, F., Slijepčević, D., Dumphart, B., Dully, J., Zeppelzauer, M., Horsak, B., & Fröhlich, M. (2024). From lab to field with machine learning – Bridging the gap for movement analysis in real-world environments: A commentary. Current Issues in Sport Science (CISS), 9(4), 014–014. https://doi.org/10.36950/2024.4ciss014
Slijepcevic, D., Krondorfer, P., Unglaube, F., Kranzl, A., Zeppelzauer, M., & Horsak, B. (2024). Predicting ground reaction forces in overground walking from gait kinematics using machine learning. Gait & Posture, ESMAC Abstracts 2024, 113, 214–215. https://doi.org/10.1016/j.gaitpost.2024.07.231
Horst, F., Slijepcevic, D., Schöllhorn, W. I., Horsak, B., & Zeppelzauer, M. (2024). Explainable artificial intelligence for walking speed classification from vertical ground reaction forces. Gait & Posture, ESMAC Abstracts 2024, 113, 215–216. https://doi.org/10.1016/j.gaitpost.2024.07.232
Krondorfer, P., Slijepčević, D., Unglaube, F., Kranzl, A., Zeppelzauer, M., Kainz, H., & Horsak, B. (2024). Predicting knee contact forces in walking: A comparative study of machine learning models including a physics-informed approach. Gait & Posture, ESMAC Abstracts 2024, 113, 125–126. https://doi.org/10.1016/j.gaitpost.2024.07.140

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