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Künstliche Intelligenz in der hausärztlichen Versorgung

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Hennrich, Jasmin ; Kauffmann, Anna Lina ; Buck, Christoph ; Eymann, Torsten:
Künstliche Intelligenz in der hausärztlichen Versorgung.
In: Pfannstiel, Mario A. (ed.): Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen : Entwicklungen, Beispiele und Perspektiven. - Wiesbaden : Springer Gabler , 2022 . - pp. 413-430
ISBN 978-3-658-33597-7
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-33597-7_18

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Projektgruppe WI DigitalisierungNo information
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Projektgruppe WI Künstliche IntelligenzNo information
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Project financing: Alexander von Humboldt-Stiftung

Abstract in another language

In der hausärztlichen Versorgung kommt es häufiger zu Fehldiagnosen, was erhebliche Auswirkungen auf die Patientensicherheit hat. Künstliche Intelligenz (KI) verspricht mithilfe schnellerer und genauerer Diagnosen Fehler zu reduzieren und eine verbesserte Patientenversorgung zu ermöglichen. Bislang gibt es jedoch keine weitverbreitete Anwendung der KI in der hausärztlichen Versorgung. Gründe dafür sind eine fehlende Akzeptanz von Ärzten gegenüber Gesundheitsinformationssystemen sowie die geringe Anzahl entwickelter KI-Systeme für den hausärztlichen Bereich. Angesichts der Bedeutung des menschlichen Faktors bei der Einführung neuer Technologien ist die Untersuchung der Einstellung der Hausärzte zu KI von entscheidender Bedeutung. Anhand von 15 Interviews konnten Bedenken und Erwartungen als relevante Einflussfaktoren der Einstellung der Hausärzte bezogen auf KI in der Diagnosestellung identifiziert werden. Zusätzlich konnten praktische Implikationen für eine erfolgreiche Einführung von KI aus den Interviewdaten abgeleitet werden.

Further data

Item Type: Article in a book
Refereed: Yes
Keywords: Artificial Intelligence; Healtcare; Physicians; Attitude
Institutions of the University: Faculties > Faculty of Law, Business and Economics > Department of Business Administration
Faculties > Faculty of Law, Business and Economics > Department of Business Administration > Chair Business Administration VII - Information Systems Management
Faculties > Faculty of Law, Business and Economics > Department of Business Administration > Chair Business Administration VII - Information Systems Management > Chair Business Administration VII - Information Systems Management - Univ.-Prof. Dr. Torsten Eymann
Research Institutions
Research Institutions > Affiliated Institutes
Research Institutions > Affiliated Institutes > Fraunhofer Project Group Business and Information Systems Engineering
Research Institutions > Affiliated Institutes > FIM Research Center Finance & Information Management
Result of work at the UBT: Yes
DDC Subjects: 000 Computer Science, information, general works > 004 Computer science
300 Social sciences > 330 Economics
Date Deposited: 30 Mar 2022 07:16
Last Modified: 30 Mar 2022 07:16
URI: https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/69059