Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen

Einführung.- Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen als Kernkompetenz? Status quo, Entwicklungslinien und disruptives Potenzial.- Künstliche Intelligenz - Ein Überblick über die aktuelle und zukünftige Bedeutung von KI in der Wirtschaft und im Gesundheitswesen in Europa.- Mit KI das Gesundheitswesen verändern.- Erfolgsfaktoren, Potenziale und Barrieren von KI-Start-ups im Gesundheitswesen.- Künstliche Intelligenz im Entwicklungsprozess von Medikamenten in der Pharmaindustrie.-KI-Systeme für die nächste Medizintechnikgeneration.- Regulatorische Anforderungen an Lösungen der Künstlichen Intelligenz im Gesundheitswesen.- KI-Implementierungsoptionen in dateninflationären Versorgungsnetzen: Von der abstrakten Vision zur konkreten Wertschöpfungstransformation.- KI-basierte Lernumgebungen für eine digitale Souveränität von Patientinnen und Patienten - Theorie und Konzeption einer virtuellen Consent-Assistenz.- Bessere Medizin? Künstliche Intelligenz verantwortlich gestalten.- Ethische Aspekte von KI-Anwendungen in der Medizin.- Maschinen mit Moral für eine gute Pflege der Zukunft?.- Zwischen Automatisierung und ethischem Anspruch - Disruptive Effekte des KI-Einsatzes in und auf Professionen der Gesundheitsversorgung.- Potenziale digitaler und KI-basierter Tools zur Gesundheitsförderung in Unternehmen - Eine systemtheoretische Beobachtung von Implementierungs- und Verankerungsprozessen.- Nachhaltige Entwicklung im Krankenhauswesen - Künstliche Intelligenz als Treibstoff und Hemmnis.- Präzisionsmedizin, künstliche Intelligenz: Chancen für ein verbessertes Therapiemanagement? Ein organisationsökonomischer Blick.- Künstliche Intelligenz in der hausärztlichen Versorgung.- Einsatzgebiete künstlicher Intelligenz bei chronischen Erkrankungen - Ein erster Überblick im Diagnostik- und Therapiebereich.- Künstliche Intelligenz und Digitalisierung im Bereich Diabetes mellitus.- KünstlicheIntelligenz in Prozessen des Gesundheitswesens - Chancen und Risiken am Beispiel der akuten Schlaganfallbehandlung.- Künstliche Intelligenz, Big Data und Krebsdiagnostik im Gesundheitswesen.- Diagnoseunterstützung durch künstliche Intelligenz für Labordaten.- Daten einfach anders denken! Big Data (BD) und künstliche Intelligenz (KI) in der Praxis.- Verstehen was Ärzte schreiben: Kann KI die Datenflut in der Medizin bändigen?.- Ist Stimme das neue Blut? KI und Stimmbiomarker zu früheren Diagnose - für jedermann, überall und jederzeit.- Interdisziplinäre Ansätze zu Medizin und Künstliche Intelligenz (KI): Stimmauswertung zur Frühdiagnose beim Morbus Parkinson (MP).- KI-unterstützte Anwendungen und Potentiale in der Medizin- und Gesundheitstechnologie.- Künstliche Intelligenz in der Radiologie und Strahlentherapie aus der Perspektive von Ärzten und Medizinphysikexperten - Eine Interviewstudie.- Interpretation magnetresonanz-tomographischer (MRT) Daten mit KI.- Machine Learning in der Medizin: Was können Lernalgorithmen und wie sicher sind sie?.- Eine sanfte Einführung ins Lernen tiefer neuronaler Netze.- Neuronale Netze zur Effizienzsteigerung der Texterkennung in der Rezeptabrechnung.- Abrechnung medizinischer Leistungen mit Künstlicher Intelligenz.- Erklärbare KI in der medizinischen Diagnose - Erfolge und Herausforderungen.- Explainable AI im Gesundheitswesen.- Humanoide Robotik und körperlose KI-Systeme im Gesundheitswesen.- Roboter als intelligente Assistenten in Betreuung und Pflege - Grenzen und Perspektiven im Praxiseinsatz.- "Robotik und KI in der Pflege" als Lerneinheit in der generalistischen Pflegeausbildung - Desiderat, Bedarf und pflegerische Wirklichkeit.- Das Bremen Ambient Assisted Living Lab und darüber hinaus - Intelligente Umgebungen, Smarte Services und Künstliche Intelligenz in der Medizin für den Menschen.- Smart Home und Smart Living - Möglichkeiten und Grenzen der KI im Projekt DeinHaus4.0.- Smarte Systeme in Rehabilitation und Prävention. Wie künstliche Intelligenz und Gamification das Bewegungstraining individualisieren.- Klinische Evaluation eines Rollator-Moduls zur Sensorgestützten Haltungs- und Gangmustererkennung.