TY  - CHAP
A1  - Dircksen, Michael
A1  - Schuster, Lina
T1  - Weniger CO2-Emissionen durch den Einsatz von KI / Hrsg. Ronald Dunckert
T2  - Jahrbuch Logistik 2021
KW  - CO2-Emissionen
KW  - Künstliche Intelligenz
KW  - Artificial Intellogence
Y1  - 2021
SN  - 978-3-947135-07-3
SP  - 10
EP  - 13
PB  - unikat Werbeagentur GmbH
CY  - Wuppertal
ER  - 
TY  - RPRT
A1  - Helmer, Judith
A1  - Bäumer, Lena
A1  - De Leo, Alessia
A1  - Demirci, Kardelen
A1  - Asche, Rico
T1  - Erwartungen an Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen
N2  - Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) im Gesundheitswesen ist zu einem Schwerpunktthema geworden und dominiert aktuell Diskussionen in Kliniken allgemein als auch Pathologien spezifisch. Trotz des Enthusiasmus klafft nach wie vor eine Lücke zwischen den Erwartungen der Anwender und den tatsächlichen Vorteilen nach der Implementierung. Dies spiegelt sich in den Herausforderungen der KI-Integration wider. 
In der folgenden wissenschaftlichen Studie widmen wir uns den Erwartungen von Akteuren im Gesundheitswesen – spezifisch in Kliniken und Pathologien – an KI-Lösungen und ihren Einsatz. Dabei wird ein besonderer Fokus auf die dahinterliegenden Faktoren gelegt, die die aktuellen Erwartungen und die daraufhin ergriffenen Maßnahmen beeinflussen. Unsere Ergebnisse stützen sich sowohl auf den wissenschaftlichen Diskurs als auch auf die weite, öffentliche Diskussion zur praktischen Umsetzung – wie in Expertenberichten, Interviews, Konferenzbeiträgen und Artikeln aus Politik, Kliniken und weiteren Institutionen. 
Dadurch trägt die Studie zu einem besseren Verständnis der aktuellen KI-Erwartungen und ihrer beeinflussenden Faktoren bei und befähigt Akteure in dem Markt, die Zukunft von KI im Gesundheitswesen mitzugestalten.
KW  - Künstliche Intelligenz
KW  - Erwartungen
KW  - Gesundheitswesen
KW  - Kliniken
KW  - Pathologie
Y1  - 2024
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:836-opus-179677
ER  -