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Szintillationsdetektoren sind aufgrund ihrer hohen Nachweiseffizienz sowie ihrer Energie- und Zeitauflösung zentrale Komponenten in der Nuklearphysik und der medizinischen Bildgebung. Mit der zunehmenden Verbreitung von Silizium-Photomultipliern (SiPMs) als Auslesetechnologie tritt jedoch ein wesentliches Problem auf: Lokale Intensitätsspitzen in der Photonenverteilung können zu einer nichtlinearen Detektorantwort und damit zu einer Verringerung der Detektoreffizienz führen. Zudem deuten erste Simulationen darauf hin, dass Szintillationsphotonen insbesondere bei Kristallen mit großem Längen-Seiten-Verhältnis an den Rändern und Ecken der Auskoppelfläche gehäuft auftreten.[1] Ziel dieser Arbeit war es, experimentell zu untersuchen, ob und in welchem Ausmaß eine inhomogene Intensitätsverteilung bei Ce:GAGG-Szintillatoren (Gadolinium-Aluminium-Gallium-Granat:Ce) auftritt. Hierfür wurde ein Messaufbau entwickelt, bei dem die Auskoppelfläche verschiedener Ce:GAGG-Kristalle in einer lichtdichten Messkammer mit einer hochauflösenden CMOS-Kamera (Raspberry Pi HQ, 4056 × 3040 Pixel) unter Bestrahlung mit Na-22, Co-60 und kollimiertem Sr-90 fotografisch erfasst wurde. Die aufgenommenen Rohbilder im BGGR-Bayer-Muster wurden in Graustufenbilder umgewandelt, um die Intensitätsverteilung quantitativ auszuwerten. Die Ergebnisse zeigen, dass sowohl die Kristallgeometrie als auch die Oberflächenbeschaffenheit und die verwendeten Reflektormaterialien einen Einfluss auf die absolute Intensität, aber auch auf deren Verteilung entlang der Auskoppelfläche haben. Diese Erkenntnisse liefern eine Grundlage für weiterführende Untersuchungen - insbesondere in Bezug auf die Oberflächenbeschaffenheit von Szintillatoren - mit dem Potenzial, zur Entwicklung optimierter Auslesesysteme für Szintillationsdetektoren beizutragen.

Die vorliegende Arbeit untersucht den Einsatz von LightRAG als erweitertes RetrievalAugmented-Generation-System (RAG) zur Verwaltung und Nutzung der Organisationsrichtlinien bei der Volkswagen Sachsen GmbH. Ausgangspunkt ist die zunehmende Komplexität betrieblicher Abläufe sowie die stetige Aktualisierung zahlreicher Richtliniendokumente. Ziel war, zu evaluieren, ob ein wissensgraphbasiertes Retrieval (LightRAG) gegenüber konventionellen RAG-Ansätzen einen Mehrwert hinsichtlich Relevanz, Genauigkeit und Aktualisierbarkeit der Antworten bietet. Basierend auf einem realen Datensatz von 236 Richtliniendokumenten wurden verschiedene RAG-Methoden in Bezug auf Faithfulness, Answer Relevancy und Context Relevancy getestet. Die Ergebnisse zeigen, dass LightRAG in einigen Konfigurationen solide Leistungen erbringt, insgesamt jedoch nicht durchgängig besser ist als einfachere Systeme (z. B. NaiveRAG oder Hybrides RAG). Neben vergleichbarer Ergebnisqualität erfordern sowohl die Erstellung als auch die Pflege des Wissensgraphen einen erhöhten Zeit- und Kostenaufwand. Die Arbeit schließt mit Handlungsempfehlungen für die Einführung von LightRAG sowie einem Ausblick auf relevante Aspekte des EU AI Acts, der die regulatorischen Rahmenbedingungen für KI-Systeme neu definiert und insbesondere hohe Anforderungen an Risikomanagement, Transparenz und Compliance stellt.

Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, Anwendungsmöglichkeiten und Grenzen von Large Language Models in Bezug auf die Verarbeitung von PDF-Dokumenten der Kassenärztlichen Vereinigungen zu prüfen. Dabei wird evaluiert, inwiefern Dokumente vergleichend analysiert werden, als Quellen für einen Chatbot dienen und Tabellen aus ihnen extrahiert werden können. Zunächst werden die allgemeine Funktionsweise sowie die Grenzen und Probleme von LLMs aufgeführt. Es werden verschiedene Methoden für die Extraktion von strukturierten Daten beschrieben. Für die Nutzung der Dokumente wird Retrieval Augmented Generation (RAG) als sinnvollstes Verfahren identifiziert. Dafür werden spezielle Methoden und Vorgehensweisen beschrieben, die den Prozess optimieren sollen. Außerdem werden Möglichkeiten zur Gewährleistung der Nachvollziehbarkeit von LLM-Antworten betrachtet. Es entsteht ein konkreter Systementwurf eines Prototyps, der die drei Anwendungsfälle abdeckt. Dabei werden Dokumente kapitelweise verglichen. Es entsteht außerdem ein modulares RAG-System mit adaptivem Retrieval. Schließlich wird geprüft, inwiefern Tabellen aus Dokumenten mit Vision Language Models extrahiert werden können. Der entwickelte Prototyp wird schließlich mit verschiedenen Testdaten und Metriken hinsichtlich der Eignung für die Anwendungsfälle evaluiert. Anhand der Ergebnisse wird sichtbar, dass mit dem Prototyp ein Textvergleich mit guter Performanz möglich wird. Bei der Beantwortung von Fragen wird im Retrieval ein hoher Recall erreicht. Insbesondere eine sehr hohe Faktentreue ist außerdem hervorzuheben. Eine Tabellenextraktion mittels eines VLM ist dagegen nicht in ausreichender Qualität möglich.

Die zunehmende Digitalisierung der Arbeitswelt führte zu einer deutlichen Zunahme visueller Beanspruchung (Cantó-Sancho et al., 2023). Das daraus hervorgehende Computer Vision Syndrom (CVS) stellt ein multifaktorielles Beschwerdebild dar, dessen Relevanz über die Beeinträchtigung des Wohlbefindens hinaus in einer potenziellen Einschränkung der beruflichen Leistungsfähigkeit liegt (Kahal et al., 2025). Gleichwohl ist das Bewusstsein für die Bedeutung der Problematik im betrieblichen Kontext bislang unzureichend ausgeprägt (Boadi-Kusi et al., 2022). Eine Vernachlässigung der Risiken kann erhebliche Konsequenzen für Gesundheit und Beschäftigungsfähigkeit nach sich ziehen. Angesichts dessen erscheint eine settingbezogene Analyse erforderlich, um die Prävalenz des Syndroms in der betrieblichen Praxis zu bestimmen, Einflussfaktoren zu identifizieren und darauf aufbauend adäquate Präventionsstrategien abzuleiten. Ziel der vorliegenden Arbeit war die Analyse des CVS in der Projecter GmbH mit dem Anspruch, Präventionsmaßnahmen für die betriebliche Gesundheitsförderung zu generieren. Die Erhebung erfolgte im Rahmen einer Querschnittsstudie unter Anwendung des validierten CVS-Smart-Questionnaire, ergänzt um eigens konzipierte Items zur Ermittlung von Einflussfaktoren. Ergänzend wurde eine standardisierte Arbeitsplatzanalyse durchgeführt zur Erhebung der gegenwärtigen Arbeitsbedingungen. Die Prävalenz des CVS in der Projecter GmbH lag bei 58,8 %. Signifikant war der Einfluss der täglichen Pausenanzahl, nicht jedoch der Bildschirmzeit oder des Einsatzes von Blaulichtfiltern auf das Auftreten und die Ausprägung des Syndroms. Weibliche Beschäftigte erwiesen sich als signifikant anfälliger. Die Arbeitsbedingungen entsprachen im Wesentlichen den gesundheitserhaltenden Anforderungen, wenngleich Optimierungsbedarf bei der Beleuchtungssituation besteht. Die Ergebnisse zeigen, dass das CVS selbst in einem jungen Arbeitsumfeld eine beachtliche gesundheitliche Herausforderung darstellt. Präventive Maßnahmen sollten bedarfsgerecht und konsequent in die betriebliche Gesundheitsförderung integriert werden. Dazu zählen die Etablierung einer gesundheitsförderlichen Pausenkultur, Aufklärungs- und Bildungsangebote zur Erweiterung der Gesundheitskompetenz sowie eine gezielte Verbesserung auffälliger Arbeitsbedingungen, insbesondere der Beleuchtungssituation.

Gewalt gegen Einsatzkräfte stellt eine zunehmend größere Belastung für Freiwillige Feuerwehren dar. Ziel dieser Arbeit war es, das Ausmaß, die Formen und den Umgang mit Übergriffen auf die Mitglieder der Freiwilligen Feuerwehr Werdau zu analysieren. Hierzu wurden 109 Feuerwehrangehörige im Rahmen einer quantitativen Querschnittserhebung befragt. Die Ergebnisse verdeutlichen, dass 74,3 % der Befragten bereits Übergriffe erlebt haben. Am häufigsten traten dabei verbale Attacken auf. Auch nonverbale und körperliche Gewalt wurden berichtet, wenn auch deutlich seltener. Als typische Erscheinungsformen wurden Beschimpfungen, die Missachtung von Absperrungen sowie respektloses Verhalten gegenüber Einsatzkräften genannt. Im Umgang mit solchen Situationen setzen die Befragten überwiegend auf deeskalierende Strategien wie ein ruhiges Auftreten und eine sachliche Aufklärung. Es zeigte sich ein signifikanter Zusammenhang zwischen den Geschlechtern: 78,3 % der Männer berichteten von Übergriffen, bei den Frauen lag der Anteil bei 52,9 %. Aufgrund der geringen Zahl weiblicher Befragter ist die Aussagekraft dieses Ergebnisses jedoch eingeschränkt. In Bezug auf die Dienstzeit ergaben sich keine signifikanten Unterschiede. Allerdings hatten jüngere Einsatzkräfte eine höhere Wahrscheinlichkeit, Gewalterfahrungen zu machen. Die Untersuchung bestätigt zum Teil bestehende Forschungsergebnisse und liefert neue Einblicke in die Belastungssituation freiwilliger Feuerwehrkräfte im ländlichen Raum. Sie unterstreicht den Bedarf an präventiven Maßnahmen, insbesondere an Deeskalationsschulungen und struktureller Unterstützung, um Einsatzkräfte wirksam auf den Umgang mit Übergriffen vorzubereiten und ihre Sicherheit zu erhöhen.