Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Bücher
Zeitschriften
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
SLX-Digitalkonferenz: Zukunftswerkstatt 2024

Mehr Umsatz mit Top-Kontakten

Am 7. Mai erfahren Sie, wie Vertriebsteams Leadgenerierung, Leadnurturing und Leadstrategien effizient steuern können.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
Einleitung „Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen“ Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2022 | OriginalPaper | Buchkapitel

17. Präzisionsmedizin, künstliche Intelligenz: Chancen für ein verbessertes Therapiemanagement? Ein organisationsökonomischer Blick

verfasst von : Jürgen Zerth

Erschienen in: Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Zusammenfassung

Digitalisierung, gerade mit Blick auf sogenannte Aspekte künstlicher Intelligenz, wirft vielfältige Fragen zur Umsetzbarkeit, Akzeptanz und auch zu grundlegenden gesundheitsökonomischen Effektivitäts- und Effizienzfragestellungen auf. Ein wesentlicher Ansatzpunkt einer rationalisierenden Herangehensweise liegt darin, den Prädiktionsansatz sogenannter künstlicher Intelligenz in ein organisationsökonomisches Modell mit den Wirkfaktoren der Dienstleistungsproduktion zu verknüpfen. In dieser Hinsicht kann ein modellhaftes Bild einer Effizienzumgebung abgeleitet werden als auch beispielsweise Anwendungsfragen zu Herausforderungen künstlicher Intelligenz, etwa im Kontext sogenannter Disease Interception, betrachtet werden. Mit Blick auf Aspekte der Datenerhebung, -verfügbarkeit und -nutzung sind daher regulatorische Aspekte, etwa auch mit Blick auf Plattformlösungen zu diskutieren.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Vorheriges Kapitel Nachhaltige Entwicklung im Krankenhauswesen – Künstliche Intelligenz als Treibstoff und Hemmnis
Nächstes Kapitel Künstliche Intelligenz in der hausärztlichen Versorgung
Literatur
Addam, M. (2017). Health-IT Transformation im Kontext der Medizin und Public Health. In D. Matusiewicz, C. Pittelkau, & A. Elmer (Hrsg.), Die Digitale Transformation im Gesundheitswesen (S. 224–229). Medizinisch Wissenschaftliche Verlagsgesellschaft.CrossRef
Agrawal, A., Gans, J., & Goldfarb, A. (2018). Prediction Machines. The Simple Economics of Artificial Intelligence. Harvard Business Review Press.
Albrecht, U. V., Kuhn, B., Land, J., Amelung, V., & von Jan, U. (2018). Nutzenbewertung von digitalen Gesundheitsprodukten (Digital Health) im gesellschaftlichen Erstattungskontext. Bundesgesundheitsblatt, 61(3), 340–348.CrossRef
Brühl, V. (2019). Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Big Data – Grundlagen. Marktpotenziale und wirtschaftspolitische Relevanz. WiSt, 48(11), 34–41.
Buclin, Th. (2019). Die Individualisierung und Personalisierung der Präzisionsmedizin. Swiss Medical Forum – Schweizerisches Medizin-Forum, 19(0102), 18–20.
Dietrich, E. (2019). Präzisionstherapie für jeden Krebspatienten – realistisches Versprechen oder unrealistisches Ziel? Frankfurter Forum, Oktober 2019(20), 32–42.
Goldfarb, A., & Tucker, C. (2019). Digital Economics. Journal of Economic Literature, 57(1), 3–43.CrossRef
Grönroos, C., & Ojasalo, K. (2004). Service productivity: Towards a conceptualization of the transformation of inputs into economic results in services. Journal of Business Resarch, 57(4), 414–423.CrossRef
Hatz, M., Schremser, K., & Rogowski, W. (2014). Is Individualized Medicine More Cost-Effective? A Systematic Review. PharmacoEconomics, 32(5), 443–455.
Haucap, J. (2020). Wettbewerb 4.0. Was die Digitalisierung für Wettbewerb und Kartellrecht bedeutet. WiSt, 49(2–3), 36–43.
Holm, J. (2020). Internet of Things. In D. Matusiewicz, M. Henningsen, & J. P. Ehlers (Hrsg.), Digitale Medizin (S. 139–154). Medizinisch Wissenschaftliche Verlagsgesellschaft.
Hopp, W., Li, J., & Wang, G. (2018). Big Data and the Precision Medicine Revolution. Production and Operations Management, 27(9), 1647–1664.CrossRef
Horbel, C., Stadtelmann, M., & Woratschek, H. (2013). Dienstleistungsproduktivität: Perspektivenwechsel von der Produktions- zur Werteorientierung. In R. Bouncken, M. A. Pfannstiel, & A. Reuschl (Hrsg.), Dienstleistungsmanagement im Krankenhaus I, Prozesse, Produktivität und Diversität (Bd. 1, S. 221–244). Springer Verlag.
Howard, D. (2005). Life expectancy and the value of early detection. Journal of Health Economics, 24(5), 891–906.CrossRef
Huster, S. (2019). Das individualisierte Risiko – juristische und ethische Aspekte. Frankfurter Forum, Oktober, 2019(20), 14–19.
Kleinaltenkamp, M. (2005). Integrativität als Baustein einer Theorie der Dienstleistungsökonomie. In H. Corsten & R. Gössinger (Hrsg.), Dienstleistungsökonomie (S. 55–83). Beiträge zu einer theoretischen Fundierung. Duncker & Humblot.
Kushniruk, A. W., & Borycki, E. M. (2017). Usability of Healthcare Information Technology: Barrier to the Exchange of Health Information in the Two-Sided Market? In V. Vimarlund (Hrsg.), E-Health Two-Sided Markets (S. 33–41). Elsevier.CrossRef
Ludwig, W.-D. (2019). Biomarker-basierte Präzisionsmedizin: Welchen Beitrag kann Big Data in der Onkologie leisten? Frankfurter Forum, Oktober 2019(20), 44–53.
Lux, G., Steinbach, P., Wasem, J., Weegen, L., & Walendzik, A. (2013). Demografie und Morbiditätsentwicklung. In: J. Klauber, M. Geraedts, J. Friedrich, & J. Wasem (Hrsg.), Krankenhaus-Report 2013. Mengendynamik: mehr Menge, mehr Nutzen? (S. 69–94). Schattauer.
Matusiewicz, D. (2019). Betrachtung der Disease Interception aus gesundheitsökonomischer Sicht. In: F. Jessen & C. Bug (Hrsg.), Disease Interception. Implikationen einer frühen Diagnose und Krankheitsunterbrechung für Medizin und Gesellschaft (S. 133–145). e.relation – Content in Health (Monitor Versorgungsforschung).
Matusiewicz, D., & De Witte, B. (2020). Open-Data- und Open-AI-Ansätze im Gesundheitswesen in Europa. In J. Baas (Hrsg.), Digitale Gesundheit in Europa. menschlich, vernetzt, nachhaltig (S. 77–84). Medizinisch Wissenschaftliche Verlagsgesellschaft.
Meier, F., Harney, A., Rhiem, K., Neumann, A., Neusser, S., Braun, M., Wasem J., Schmutzler R., Huster S., Dabrock P. (2019). Risikoadaptierte Prävention. Governance Perspective für Leistungsansprüche bei genetischen (Brustkrebs-)Risiken. SpringerVS.
Mestres, J.-C. (2017). The new art of health care: The hyperrealism period. In L. Menvielle, A.-F. Audrain-Pontevia, W. Menvielle (Hrsg.), The digitalization of healthcare. New challenges and opportunities (S. 347–370). Palgrave Macmillan.
Monopolkommission. (2020). Wettbewerb 2020. XXIII. Hauptgutachten der Monopolkommission gemäß § 44 Abs. 1 Satz 1 GWB. Nomos.
Oberender, P., Zerth, J., & Bronnhuber, A. (2015). Wachstumsmarkt Onkologie. Wachstum oder Priorisierung im Licht personalisierter Medizin? Onkologe, 21(8), 701–707.
Picot, A., Dietl, H., Franck, E., Fiedler, M., & Royer, M. (2012). Organisation: Theorie und Praxis aus ökonomischer Sicht. Schäffer Poeschel.
Rachinger, M., Rauter, R., Müller, C., Vorraber, W., & Schirgi, E. (2019). Digitalization and its influence on business model innovation. Journal of Manufacturing Technology Management, 30(8), 1143–1160.CrossRef
Rebscher, H. (2020). Präzisionsmedizin, Digitalisierung, Big Data: Konsequenzen für die Regulatorik und für die solidarische Finanzierung des Gesundheitssystems. In J. Stoebel, H. Rebscher, & R. Hofmann (Hrsg.), Digitalisierungsprozesse, Prozessdigitalisierung. Managementherausforderungen für die Organisation der Gesundheitsversorgung. Gesundheitsökonomie für die Versorgungsforschung – Gesundheit und Pflege –, Bd. 3, Digitalisierungsprozesse, Prozessdigitalisierung (S. 25–36). medhochzwei.
Schellinger, A., & Pfister, F. M. (2020).Zwischen Himmelfahrt und Höllensturz – Wie Künstliche Intelligenz das System auf den Kopf stellt. In J. Baas (Hrsg.), Digitale Gesundheit in Europa. menschlich, vernetzt, nachhaltig (S. 96–102). Medizinisch Wissenschaftliche Verlagsgesellschaft.
Schmitz, S. (2020). Wie soll die Translation in der Hämotologie und Onkologie organisiert werden. Präzisionsmedizin – Chancen für Forschung und Therapie. in: Frankfurter Forum, April 2020(21), 50–55.
Schneider, M., Besser, J., & Geithner, S. (2020). Technologische Innovationen in der Pflege: von der routinebasierten zur anlassinduzierten Pflege. In M. A. Pfannstiel, K. Kassel, & C. Rasche (Hrsg.), Innovation und Innovationsmanagement im Gesundheitswesen. Technologien, Produkte und Dienstleistungen voranbringen (S. 615–632). Springer Gabler.
Schössler, M. (2020). KI-Plattformen als neue Marktgestalter – Eine Herausforderung für Europas Gesundheitspolitik im „Jahrzehnt der Veränderung“. In J. Baas (Hrsg.), Digitale Gesundheit in Europa. menschlich, vernetzt, nachhaltig (S. 69–76). Medizinisch Wissenschaftliche Verlagsgesellschaf.
Semler, S. C. (2020). Der European Health Data Space und Forschung mit KI: Voraussetzungen und Perspektiven. In J. Baas (Hrsg.), Digitale Gesundheit in Europa. menschlich, vernetzt, nachhaltig (S. 115–127). Medizinisch Wissenschaftliche Verlagsgesellschaft.
Simon, P. (2017). The New Paradigms of Connected Health – What Impacts and Effects on Organizational Models of Care Structures? In L. Menvielle, A.-F. Audrain-Pontevia, & W. Menvielle (Hrsg.), The Digitalization of Healthcare (S. 417–440). Palgrave Macmillan.CrossRef
Stoebel, J., & Schmitt, Y. (2020). Digitalisierungsprozesse, Prozessdigitalisierung – Managementherausforderungen für die Organisation der Gesundheitsversorgung. In J. Stoebel, H. Rebscher, & R. Hofmann (Hrsg.), Digitalisierungsprozesse, Prozessdigitalisierung. Managementherausforderungen für die Organisation der Gesundheitsversorgung. Gesundheitsökonomie für die Versorgungsforschung – Gesundheit und Pflege –, Bd. 3, Digitalisierungsprozesse, Prozessdigitalisierung (S. 3–23). medhochzwei.
Ulrich, V. (2020) Digitalisierung des Gesundheitswesens unter ökonomischen Gesichtspunkten. In J. Stoebel, H. Rebscher, & R. Hofmann (Hrsg.), Digitalisierungsprozesse, Prozessdigitalisierung. Managementherausforderungen für die Organisation der Gesundheitsversorgung. Gesundheitsökonomie für die Versorgungsforschung – Gesundheit und Pflege –, Bd. 3, Digitalisierungsprozesse, Prozessdigitalisierung (S. 37–50). medhochzwei.
Vimarlund, V., & Mettler, T. (2017). Business models in two-sided markets. (Analysis fo Potential Payments and Reimbursment Models that can be used). In V. Vimarlund (Hrsg.), E-Health two-sided markets. Implementation and business models (S. 173–185). Elsevier.
Wasem, J. (2019). Disease Interception: Mehr als ein therapeutische und systematische Innovation – ein Paradigmenwechsel für unser Gesundheitssystem. In F. Jessen & C. Bug (Hrsg.), Disease Interception. Implikationen einer frühen Diagnose und Krankheitsunterbrechung für Medizin und Gesellschaft (S. 147–155). e.relation – Content in Health (Monitor Versorgungsforschung), Bonn.
Weyl, E. G. (2010). A price-theory of multi-sided platforms. American Economic Review, 100(4), 1642–1672.CrossRef
Winkler, E. (2019). Ethische Überlegungen zur Disease Interception. In F. Jessen, C. Bug (Hrsg.), Disease Interception. Implikationen einer frühen Diagnose und Krankheitsunterbrechung für Medizin und Gesellschaft (S. 27–38). e.relation – Content in Health (Monitor Versorgungsforschung).
Wörmann, B. (2020). Individualisierte Diagnostik und Therapie in der Onkologie. Frankfurter Forum, April 20210(21), 14–21.
Zeeb, H., Pigeot, I., & Schüz, B. (2020). Digital Public Health – ein Überblick. Bundesgesundheitsblatt, 63(2020), 137–144.CrossRef
Zerth, J. (2018). E-health-Gesetz 2.0 – oder warum eine ordnungspolitische Neuorientierung notwendig ist. RPG, 24(4), 68–73.
Metadaten
Titel
Präzisionsmedizin, künstliche Intelligenz: Chancen für ein verbessertes Therapiemanagement? Ein organisationsökonomischer Blick
verfasst von
Jürgen Zerth
Copyright-Jahr
2022
Buch
Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen

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

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

Copyright-Jahr: 2022

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-33597-7_17