Wirtschaft (MSB)
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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.
Der Abschlussbericht fasst die im Wintersemester 2023/2024 erzielten Ergebnisse des Forschungs- und Entwicklungsprojektes im Studiengang Master of Science Wirtschaftsinformatik an der FH Münster zusammen.
Das Forschungsprojekt befasste sich mit der Fragestellung, wie sich hochperformanter Code in systemfernen Programmiersprachen wie Java oder JavaScript integrieren lässt, um die vorhandene Hardwareleistung moderner CPUs und GPUs besser ausnutzen zu können. Derzeitig wird hierzu sowohl im Umfeld der Java-Plattform als auch in einer Working Group des World Wide Web Consortiums an Vorschlägen zur verbesserten SIMD-Integration gearbeitet. Im Forschungprojekt wurden diese Vorschläge aufgegriffen und hinichtlich des resultierenden Programmieraufwandes und der erzielbaren Leistungssteigerung qualitativ und quantitativ bewertet. Für JavaScript-basierte Browseranwendungen standen die Schnittstellen WebGPU und WebGL im Mittelpunkt, im Java-Umfeld wurden die drei Schnittstellen Foreign Functions & Memory API, Java Vector API und Java Native Interface (JNI) miteinander verglichen und bewertet.
This study investigates the role of individual differences in channel choice and switching behavior in a multichannel environment using latent class analysis on data from 1512 customers. Psychographic variables from five domains (risk attitudes, cognitive ability, motivation, personality, and decision-making style) serve as covariates for multichannel customer behavior. We identify six segments that differ significantly on six psychographic variables (readiness to take risks, need for cognition, autotelic and instrumental need for touch, and rational and intuitive decision-making styles). The results advance the theory-building of multichannel customer behavior and present insights for proactively managing customer journeys of distinct segments.
Toward a notation for modeling value driver trees: Classification development and research agenda
(2024)
The urge for personalisation and the rise of technological advancements
in the 21st century is pushing for more innovative marketing strategies. As such, this dissertation examines the impact of personality-tailored
campaigns (PTC) and how it affects purchasing decisions among
Generation Z, focusing on theoretical and practical implications.
A conceptual framework for the process of personality-tailored marketing has been developed to provide tangible value for businesses of
various industries in particular the fragrance, smartphone, and food
industry.