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2022 | OriginalPaper | Chapter

1. Einleitung „Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen“

Author : Mario A. Pfannstiel

Published in: Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen

Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen hat in den letzten Jahren stark zugenommen und durchdringt zunehmend alle Lebens- und Arbeitsbereiche. Die Gesundheitsversorgung durchlebt bereits schon heute tiefgreifende Veränderungen durch die Digitalisierung. Künstliche Intelligenz gilt im Gesundheitswesen und in vielen anderen Branchen als Schlüssel- und Querschnittstechnologie. Durch sie wird die digitale Transformation in der Patientenversorgung und medizinischen Forschung beschleunigt.

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Ahlborn, K., Bachmann, G., Biegel, F., Bienert, J., Falk, S., Fay, A., Gamer, T., Garrels, K., Grotepass, J., Heindl, A., Heizmann, J., Hilger, C., Hoffmann, M., Hoffmeister, M., Jochem, M., Kalhoff, J., Kamp, M., Kramer, S., Kosch, B., Legat, C., Michels, S., Mildner, A., Nettsträter, A., Pant, R., Pittschellis, R., Schauf, T., Schlinkert, H.-J., Ulrich, M., & Zinke, G., (2019). Technology Scenario, Artificial Intelligence in Industrie 4.0, Federal Ministry for Economic Affairs and Engery (BMWi, Ed.), Working Paper, Plattform Industrie 4.0, Berlin, S. 1–36.
Auer, C., Hollenstein, N., & Reumann, M. (2019). Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen. In R. Haring (Hrsg.), Gesundheit digital Perspektiven zur Digitalisierung im Gesundheitswesen (S. 33–46). Springer.CrossRef
Bücker, T. (2011). Das Deutsche Gesundheitssystem im System-Umwelt-Ansatz. In T. Bücker (Hrsg.), Angewandte Gesundheitsökonomie Praxisbuch für Angehörige nicht-ärztlicher Berufe in der stationären und ambulanten Versorgung (S. 25–39). Kohlhammer.
Busse, R., & Schreyögg, J. (2013). Management im Gesundheitswesen – eine Einführung in Gebiet und Buch. In R. Busse, J. Schreyögg, & T. Stargardt (Hrsg.), Management im Gesundheitswesen Das Lehrbuch für Studium und Praxis (S. 1–9). Springer.
Busse, R., Blümel, M., & Ognyanova, D. (2013). Das deutsche Gesundheitssystem Daten, Analysen, Medizinisch Wissenschaftliche Verlagsgesellschaft. Berlin.
Busse, R., Schreyögg, J., & Stargardt, T. (2013). Management im Gesundheitswesen. Springer.CrossRef
Buxmann, P., & Schmidt, H. (2019). Künstliche Intelligenz als Basistechnologie des 21. Jahrhunderts. In P. Buxmann & H. Schmidt H. (Hrsg.), Künstliche Intelligenz, Mit Algorithmen zum wirtschaftlichen Erfolg, ebook (S. 3–20). Springer Gabler.
Czarnitzki, D., Licht, G., Rammer, C., & Spielkamp, A. (2001). Rolle und Bedeutung von Intermediären in Wissens- und Technologietransfer. Institut für Wirtschaftsforschung an der Universität München (ifo), 54(4), 40–49.
Dorschel, W., & Dorschel, J. (2015). Einführung. In J. Dorschel (Hrsg.), Praxishandbuch Big Data, Wirtschaft – Recht – Technik (S. 1–13). Springer Gabler.
Dukino, C., Friedrich, M., Ganz, W., Hämmerle, M., Kötter, F., Meiren, T., Neuhüttler, J., Renner, T., Schuler, S., & Zaiser, H. (2019). Künstliche Intelligenz in der Unternehmenspraxis, Studie zu Auswirkungen auf Dienstleistung und Produktion, Bauer W., Ganz W., Hämmerle M., Renner T. und Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation (Fraunhofer IAO, Hrsg.). Zugegriffen: 15. Dez. 2020.
Ertel, W. (2013). Grundkurs Künstliche Intelligenz, Eine praxisorientierte Einführung (3. Aufl.). Springer Vieweg.CrossRef
Fraunhofer IAIS. (2020). Künstliche Intelligenz im Krankenhaus, Potenziale und Herausforderungen – Eine Fallstudie im Bereich der Notfallversorgung, Broschüre, Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme (Fraunhofer IAIS, Hrsg.). Zugegriffen: 15. Dez. 2020.
Gerber, A., Plamper, E., Lüngen, M., & Stock, S. (2009). Methodische Grundlagen von Gesundheitssystemvergleichen. In K. W. Lauterbach, S. Stock, & H. Brunner (Hrsg.), Gesundheitsökonomie, Lehrbuch für Mediziner und andere Gesundheitsberufe (2. Aufl., S. 209–219). Huber.
Gerdes, I., Klawonn, F., & Kruse, R. (2004). Evolutionäre Algorithmen, Genetische Algorithmen, Strategien und Optimierungsverfahren, Beispielanwendungen. Vieweg & Sohn Verlag/GWV Fachverlage GmbH.
Hajen, L., Paetow, H., & Schuhmacher, H. (2006). Gesundheitsökonomie, Strukturen, Methoden, Praxisbeispiele (3. Aufl.). Kohlhammer.
Haubrock, M. (2009). Grundlagen der Gesundheitsökonomie. In M. Haubrock & W. Schär (Hrsg.), Betriebswirtschaft und Management in der Gesundheitswirtschaft (5. Aufl., S. 25–82). Huber.
Haubrock, M., & Schär, W. (2009). Betriebswirtschaft und Management in der Gesundheitswirtschaft (5. Aufl.). Huber.
Heinrich, B., Linke, P., & Glöckler, M. (2020). Grundlagen Automatisierung, Erfassen – Steuern – Regeln (3. Aufl.). Springer Vieweg.CrossRef
Hilbert, M., Neukart, F., Ringlstetter, C., Seidel, C., & Sichler, B. (2019). KI-Innovation über das autonome Fahren hinaus. In P. Buxmann & H. Schmidt (Hrsg.), Künstliche Intelligenz, Mit Algorithmen zum wirtschaftlichen Erfolg, ebook (S. 173–185). Springer Gabler.CrossRef
Holzkämper, H. (2018). Kompendium Gesundheitsökonomie, Strukturen, Institutionen, Finanzierung. Kiehl.
Horch, F., & Schmidt-Trenz, H.-J. (2008). Erfolgreicher Technologie- und Innovationstransfer braucht neue Strukturen, Standpunkte, Handelskammer Hamburg (HK, Hrsg.). Hamburg.
Ingrisch, M., Sabel, B., & Cyran, C. (2019). Künstliche Intelligenz in der diagnostischen Bildgebung, Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi, Hrsg.), KI und Robotik im Dienste der Menschen, Eine Herausgeberschrift der AG 5 – Arbeit, Aus- und Weiterbildung der Plattform Industrie 4.0 (S. 1–36). Berlin.
Kirste, M., & Schürholz, M. (2019). Einleitung: Entwicklungswege zur KI. In V. Wittpahl (Hrsg.), Künstliche Intelligenz, Technologie, Anwendung, Gesellschaft, iit-Themenband (S. 21–35). Institut für Innovation und Technik (IIT). Springer Vieweg.CrossRef
Knorre, S. (2020). Big Data im öffentlichen Diskurs: Hindernisse und Lösungsangebote für eine Verständigung über den Umgang mit Massendaten. In S. Knorre, H. Müller-Peters, & F. Wagner (Hrsg.), Die Big-Data-Debatte Chancen und Risiken der digital vernetzten Gesellschaft (S. 1–62). Springer Gabler.CrossRef
Lauterbach, K. W., Stock, S., & Brunner, H. (2009). Gesundheitsökonomie, Lehrbuch für Mediziner und andere Gesundheitsberufe, 2. Huber.
Lernende Systeme. (2019a). Lernende Systeme im Gesundheitssystem, Prävention, Diagnose, Therapie, Grundlagen, Anwendungsszenarien und Gestaltungsoptionen, Broschüre, Lernende Systeme – Die Plattform für Künstliche Intelligenz (Hrsg.). https://​www.​google.​de/​url?​sa=​t&​rct=​j&​q=​&​esrc=​s&​source=​web&​cd=​&​cad=​rja&​uact=​8&​ved=​2ahUKEwiPhbHA3eT​wAhWNsaQKHWbvCgk​QFjABegQIBBAD&​url=​https%3A%2F%2Fwww.plattform-lernende-systeme.de%2Fpublikationen-details%2Flernende-systeme-im-gesundheitswesen.html%3Ffile%3Dfiles%2FDownloads%2FPublikationen%2FAG6_Lernende_Systeme_im_Gesundheitswesen_web_final.pdf&usg=AOvVaw13Gdo3HR6z5rJcr1_HSul. Zugegriffen: 15. Dez. 2020.
Lernende Systeme. (2019b). Neue Geschäftsmodelle mit Künstlicher Intelligenz, Innovation nutzen, Werte schaffen, Zielbilder, Fallbeispiele und Gestaltungsoptionen, Broschüre, Lernende Systeme – Die Plattform für Künstliche Intelligenz (Hrsg.). https://​www.​google.​de/​url?​sa=​t&​rct=​j&​q=​&​esrc=​s&​source=​web&​cd=​&​cad=​rja&​uact=​8&​ved=​2ahUKEwi15sX03eT​wAhUPzaQKHSH0B_​AQFjABegQIBhAD&​url=​https%3A%2F%2Fwww.plattform-lernende-systeme.de%2Ffiles%2FDownloads%2FPublikationen%2FAG4_Bericht_231019.pdf&usg=AOvVaw3uXe3EFqLvIyU1lJhoiHep. Zugegriffen: 15. Dez. 2020.
Lis, D., Tagalidou. N., Lingelbach, K., & Spiekermann, M. (2019). Ökosysteme für Daten und Künstliche Intelligenz, Positionspapier, Fraunhofer-Institut für Software und Systemtechnik (Fraunhofer ISST, Hrsg.). Zugegriffen: 15. Dez. 2020.
Meyer-Guckel, V. (2017). Es braucht Mut und unkonventionelle Wege, Die kooperative Hochschule für Gesellschaft, Politik, Kultur und Wirtschaft, in: Deutsche Universitätszeitung (duz, Hrsg.), Kooperative Hochschule, Erfolgreiche Partnerschaften mit Politik, Wirtschaft und Gesellschaft, Beilage zur duz – Deutsche Universitätszeitung, 23.06.2017, DUZ Verlags- und Medienhaus GmbH, Berlin. https://​www.​stifterverband.​org/​download/​file/​fid/​3947. Zugegriffen: 15. Dez. 2020.
Mohanty, H. (2015). Big data: An introduction. In H. Mohanty, P. Bhuyan, & D. Chenthati (Hrsg.), Series editor: Kacprzyk J., Big Data, A Primer, Studies in Big Data (Bd. 11, S. 1–28). Springer.
MWFK. (2017). Transferstrategie Brandenburg, Verbesserung der Zusammenarbeit von Wissenschaft, Politik und Zivilgesellschaft, Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kultur des Landes Brandenburg (MWFK, Hrsg.). Potsdam.
Nagel, E. (2007). Das Gesundheitswesen in Deutschland, Struktur, Leistungen, Weiterentwicklung (4. Aufl.). Deutscher Ärzte-Verlag.
Paaß, G., & Hecker, D. (2020). Künstliche Intelligenz, Was steckt hinter der Technologie der Zukunft?, ebook. Springer Vieweg.CrossRef
Pfaff, H., Neugebauer, E. A. M., Glaeske, G., & Schrappe, M. (2011). Lehrbuch Versorgungsforschung Methodik, Anwendung. Schattauer.
Pohlheim, H. (1999). Evolutionäre Algorithmen. Springer.
Reichel, M., Baum, L., & Buxmann, P. (2019). Anwendung eines sprachbasierten KI-Dienstes in der Gesundheitsbranche am Beispiel der Entwicklung eines Alexa-Skills. In P. Buxmann & H. Schmidt (Hrsg.), Künstliche Intelligenz, Mit Algorithmen zum wirtschaftlichen Erfolg, ebook (S. 77–93). Springer Gabler.CrossRef
Risak, V. (2001). Mensch-Maschine-Schnittstellen — eineinterdisziplinäreHerausforderung. In: Elektrotechnik und Informationstechnik, Jg. 118, Heft 3, S. 117–120. https://​doi.​org/​10.​1007/​BF03159588
Rosenbrock, R., & Gerlinger, T. (2014). Gesundheitspolitik, Eine systematische Einführung (3. Aufl.). Huber.
Rüping, S., & Sander, J. (2019). Big Data im Gesundheitswesen und Medizin. In R. Haring (Hrsg.), Gesundheit digital Perspektiven zur Digitalisierung im Gesundheitswesen (S. 15–32). Springer.CrossRef
Wallhoff, F., Vox, J. P., & Theuerkauff, T. (2019). Assistenz- und Servicerobotik – die Gestaltung der Mensch-Maschine-Schnittstelle als Grundlage des Anwendungserfolgs. In R. Haring (Hrsg.), Gesundheit digital Perspektiven zur Digitalisierung im Gesundheitswesen (S. 99–122). Springer.CrossRef
Wasem, J., Staudt, S., & Matusiewicz, D. (2013). Medizinmanagement, Grundlagen und Praxis, Medizinisch Wissenschaftliche Verlagsgesellschaft. Berlin.
Weiß, D. (2019). Künstliche Intelligenz mit DMS/ECM-Lösungen – da geht etwas und es kommt noch viel mehr!. In S. Raupach (Hrsg.), KI – Künstliche Intelligenz, Lösungs-Guide 2019, is report GbR (S. 14–18). Dachau.
Wissing, C., & Trenkmann, J. (2020). Automatisierte Services im Gesundheitswesen – Eine explorative Studie zu den Effekten digitaler Plattformen. In M. Bruhn & K. Hadwich (Hrsg.), Automatisierung und Personalisierung von Dienstleistungen, Methoden – Potenziale – Einsatzfelder Forum Dienstleistungsmanagement (Bd. 2, S. 367–396). Springer Gabler.CrossRef
Zdrowomyslaw, N., & Dürig, W. (1997). Gesundheitsökonomie. Oldenbourg.
Metadata
Title
Einleitung „Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen“
Author
Mario A. Pfannstiel
Copyright Year
2022
Book
Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen

Print ISBN: 978-3-658-33596-0

Electronic ISBN: 978-3-658-33597-7

Copyright Year: 2022

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-33597-7_1