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CareLit · DOI-Nachweis · Das Gesundheitswesen

Mixed-Methods-Studie zu Anforderungen an KI-basierte Clinical Decision Support Systems am Beispiel der Sepsisversorgung: Studiendesign KI@work

Blase, N.; Raszke, P.; Abels, C.; Giebel, G.; Wasem, J.; Adamzik, M.; Nowak, H.; Timmesfeld, N.; Tokic, M.; Mreyen, S.; Brunkhorst, F.M. · Das Gesundheitswesen · Ausgabe 8/09/2023 · S. 1 bis 1

DOI 10.1055/s-0043-1770425

Bibliografische Angaben

Nachweis in CareLit

Autor:innenBlase, N.; Raszke, P.; Abels, C.; Giebel, G.; Wasem, J.; Adamzik, M.; Nowak, H.; Timmesfeld, N.; Tokic, M.; Mreyen, S.; Brunkhorst, F.M.
ZeitschriftDas Gesundheitswesen
Ausgabe8/09/2023
Jahrgang / SeitenJg. 85 · S. 1 bis 1

Kernaussage aus der Literatur

Abstract-Vorschau

Einleitung Auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende Clinical Decision Support Systems (CDSS) besitzen ein hohes Potenzial, die Versorgungsqualität zu verbessern und sich positiv auf patientenrelevante Outcomeparameter auszuwirken. Der Einsatz dieser Systeme in der Regelversorgung bleibt jedoch hinter den Erwartungen zurück. Im Rahmen des Projektes KI@work wird untersucht, welche Hürden der Überführung von KI-basi…

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Blase, N.; Raszke, P.; Abels, C.; Giebel, G.; Wasem, J.; Adamzik, M.; Nowak, H.; Timmesfeld, N.; Tokic, M.; Mreyen, S.; Brunkhorst, F.M (2023) Mixed-Methods-Studie zu Anforderungen an KI-basierte Clinical Decision Support Systems am Beispiel der Sepsisversorgung: Studiendesign KI@work. Das Gesundheitswesen, 85 (8/09), 1 bis 1. https://doi.org/10.1055/s-0043-1770425

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