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Capturing Artificial Intelligence Applications’ Value Proposition in Healthcare : A Qualitative Research Study

Titelangaben

Hennrich, Jasmin ; Ritz, Eva ; Hofmann, Peter ; Urbach, Nils:
Capturing Artificial Intelligence Applications’ Value Proposition in Healthcare : A Qualitative Research Study.
In: BMC Health Services Research. Bd. 24 (2024) . - 420.
ISSN 1472-6963
DOI: https://doi.org/10.1186/s12913-024-10894-4

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Projektgruppe WI Künstliche Intelligenz
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Abstract

Artificial intelligence (AI) applications pave the way for innovations in the healthcare (HC) industry. However, their adoption in HC organizations is still nascent as organizations often face a fragmented and incomplete picture of how they can capture the value of AI applications on a managerial level. To overcome adoption hurdles, HC organizations would benefit from understanding how they can capture AI applications’ potential.

We conduct a comprehensive systematic literature review and 11 semi-structured expert interviews to identify, systematize, and describe 15 business objectives that translate into six value propositions of AI applications in HC.

Our results demonstrate that AI applications can have several business objectives converging into risk-reduced patient care, advanced patient care, self-management, process acceleration, resource optimization, and knowledge discovery.

We contribute to the literature by extending research on value creation mechanisms of AI to the HC context and guiding HC organizations in evaluating their AI applications or those of the competition on a managerial level, to assess AI investment decisions, and to align their AI application portfolio towards an overarching strategy.

Weitere Angaben

Publikationsform: Artikel in einer Zeitschrift
Begutachteter Beitrag: Ja
Keywords: Artificial Intelligence; Value propositions; Business objectives; Healthcare
Institutionen der Universität: Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Fachgruppe Betriebswirtschaftslehre
Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Fachgruppe Betriebswirtschaftslehre > Lehrstuhl Betriebswirtschaftslehre VII - Wirtschaftsinformatik und digitale Gesellschaft
Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Fachgruppe Betriebswirtschaftslehre > Lehrstuhl Betriebswirtschaftslehre VII - Wirtschaftsinformatik und digitale Gesellschaft > Lehrstuhl Betriebswirtschaftslehre VII - Wirtschaftsinformatik und digitale Gesellschaft - Univ.-Prof. Dr. Torsten Eymann
Forschungseinrichtungen
Forschungseinrichtungen > Institute in Verbindung mit der Universität
Forschungseinrichtungen > Institute in Verbindung mit der Universität > Institutsteil Wirtschaftsinformatik des Fraunhofer FIT
Forschungseinrichtungen > Institute in Verbindung mit der Universität > FIM Forschungsinstitut für Informationsmanagement
Titel an der UBT entstanden: Ja
Themengebiete aus DDC: 000 Informatik,Informationswissenschaft, allgemeine Werke > 004 Informatik
300 Sozialwissenschaften > 330 Wirtschaft
Eingestellt am: 10 Apr 2024 12:02
Letzte Änderung: 10 Apr 2024 12:02
URI: https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/89288