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2025 | OriginalPaper | Chapter

41. Webbasierte Anwendung des Algorithm for Neighborhood Generating (ANG) zur Strukturierung und Analyse großer Datenmengen

Authors : Jozsef Sütö, Christina Klüver

Published in: Neue Algorithmen für praktische Probleme

Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Die Digitalisierung führt zu einem enormen Datenanstieg und für die Analyse dieser „Big Data“ werden neue Methoden der Künstlichen Intelligenz oder des Maschinellen Lernens erforscht, um diesen Herausforderungen zu begegnen. In diesem Beitrag wird der Algorithm for Neighborhood Generating (ANG), eine neue Methode des „Künstlichen Lebens“ und ein entwickelter Anwendungsprototyp vorgestellt, der für die Strukturierung und Analyse großer Datenmengen konzipiert ist. Da die Digitalisierung auch im Gesundheitswesen vorangetrieben wird, um langfristig eine individuelle und präventive medizinische Versorgung zu gewährleisten, werden die Potenziale des ANG anhand von Beispielen aus diesem Sektor aufgezeigt.

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Footnotes
1
Willy Brandt, Kommentar zum Mauerfall vom 9. November 1989, bzw. ein Satz, der früher in einem anderen Kontext gefallen ist.
 
2
Ursprünglicher Verfasser unbekannt – wird in verschiedenen Kontexten verwendet.
 
4
Die Webapplikation ist insgesamt sehr komplex ist, daher erfolgt die Darstellung in einer sehr vereinfachten Form.
 
Literature
go back to reference Beecken WD (2020) Changes – Analyse der Entwicklung der Digitalen Medizin im deutschen Gesundheitssystem aus ärztlicher Sicht. In: Matusiewicz D (Hrsg) Think Tanks im Gesundheitswesen. FOM-Edition (FOM Hochschule für Oekonomie & Management). Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-29728-2_3 Beecken WD (2020) Changes – Analyse der Entwicklung der Digitalen Medizin im deutschen Gesundheitssystem aus ärztlicher Sicht. In: Matusiewicz D (Hrsg) Think Tanks im Gesundheitswesen. FOM-Edition (FOM Hochschule für Oekonomie & Management). Springer Gabler, Wiesbaden. https://​doi.​org/​10.​1007/​978-3-658-29728-2_​3
go back to reference Fasel D, Meier A (Hrsg) (2016) Big Data – Grundlagen, Systeme und Nutzungspotenziale. Springer, Wiesbaden Fasel D, Meier A (Hrsg) (2016) Big Data – Grundlagen, Systeme und Nutzungspotenziale. Springer, Wiesbaden
go back to reference Gotz D, Zhang J, Wang W, Shrestha J, Borland D (2019) Visual analysis of high-dimensional event sequence data via dynamic hierarchical aggregation. arXiv:1906.07617 Gotz D, Zhang J, Wang W, Shrestha J, Borland D (2019) Visual analysis of high-dimensional event sequence data via dynamic hierarchical aggregation. arXiv:​1906.​07617
go back to reference Klüver C, Dahlmann C (2017) A self-enforcing network for the analysis of fall cases in a university hospital. Proceedings of the international joint workshop on knowledge representation for health care, process-oriented information systems in health care, extraction & processing of rich semantics from medical texts (KR4HC-ProHealth-RichMedSem) 2017. AIME, Wien. 97–103 Klüver C, Dahlmann C (2017) A self-enforcing network for the analysis of fall cases in a university hospital. Proceedings of the international joint workshop on knowledge representation for health care, process-oriented information systems in health care, extraction & processing of rich semantics from medical texts (KR4HC-ProHealth-RichMedSem) 2017. AIME, Wien. 97–103
Metadata
Title
Webbasierte Anwendung des Algorithm for Neighborhood Generating (ANG) zur Strukturierung und Analyse großer Datenmengen
Authors
Jozsef Sütö
Christina Klüver
Copyright Year
2025
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-43319-2_41

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