Telemedizin

Künstliche Intelligenz in Chinas Gesundheitswesen

Künstliche Intelligenz in Chinas Gesundheitswesen

Ein Überblick
Christoph Mingtao Shi, Maciej Filipkowski
Spätestens seit Beginn der Corona-Pandemie sind die Ambitionen Chinas für die Digitalisierung seiner Gesundheitsversorgung gut sichtbar. In den nächsten fünf Jahren plant Beijing unter anderem hierfür Investitionen über 1,4 Billionen USD (US-Dollar) in 5G Netze, KI-Forschung und Datenzentren [1]. Die Digitalisierung im Gesundheitswesen reicht dabei von der Triage über die Diagnostik bis hin zu OP-Robotern und verspricht, die medizinische Versorgung auf ein neues Niveau zu bringen. So avanciert China nicht zuletzt dank der engen Verflechtung von Politik, Öffentlichkeit und Wirtschaft und der schieren Menge an nutzbaren Daten sowie reichlich vorhandenem Risikokapital zunehmend zu einem Hightech-Land. Deutschland und Europa sollten auf diese Entwicklung noch eine Antwort finden.
Industrie 4.0 Management | 37. Jahrgang | 2021 | Ausgabe 4 | Seite 46-50
Konzeptionierung einer Softwareanwendung zur Verdachtsdiagnostik und Triage in der Pferdemedizin: Entwicklung eines algorithmischen Angebots zur Entlastung von Tierärzt*innen

Konzeptionierung einer Softwareanwendung zur Verdachtsdiagnostik und Triage in der Pferdemedizin: Entwicklung eines algorithmischen Angebots zur Entlastung von Tierärzt*innen

Laura Haase, Lucas Rahn
AKWI-Tagungsband zur 35. AKWI-Jahrestagung. Jahrgang, 2022, Seite S. 232–244 Veterinärmediziner*innen stehen unter einer immensen Arbeitsbelastung, die eine zunehmende Triage bezüglich der zu behandelnden Tiere erfordert. Diese kann durch entsprechend gestaltete Softwareanwendungen unterstützt werden. Am konkreten Beispiel eines Systems für die Pferdemedizin zeigt der folgende Beitrag, welche Risiken durch eine solche Anwendung entstehen können und wie diesen begegnet werden kann. Außerdem wird die Gestaltung einer möglichen Wissensbasis als Grundlage des Systems beleuchtet und ein erster Algorithmus zur Datenanalyse gezeigt. Abschließend werden weiterführende Forschungsfragen definiert. [gito_pub_book_details]
Industry 4.0 Science | 2022 | | DOI 10.30844/AKWI_2022_15