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Barbara Reisel,Christine Wakolbingerfinal publication; blockchain would make much larger parts of the research cycle open to scientific self-correction. This bears the potential to be a new approach to the current reproducibility crisis in science, and could “reduce waste and make more research results true”. Beyond that, blockchain c

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,Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen,affen werden, um KI zu definieren, aufzuzeigen, auf welcher Datenbasis gearbeitet werden kann und wo KI wirklich Nutzen in der Medizin bringen kann und wird. Am Ende sind jedoch Gesellschaft und Politik gefragt, um die Rahmenbedingungen für Big Data und KI-Plattformen zu schaffen. Standardisierung u

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Der Informationsmanagementzyklus im Gesundheitswesen,dressiert obige Herausforderungen bzw. Fragestellungen und stellt dabei stets den (medizinischen) Informationsnutzer (z. B. Patient, Arzt, Therapeut) und ein zu generierendes Informationsprodukt in das Zentrum der Betrachtung. Er ist in vier zyklisch miteinander verbundene und überlappende Phasen un

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,Assistenz- und Servicerobotik – die Gestaltung der Mensch-Maschine-Schnittstelle als Grundlage des ären Pflegeeinrichtungen und Krankenhäusern in der nahen Zukunft bedienen? Welche Engpässe müssen noch bewältigt werden? Welches Verhalten und welchen Umgang erwarten potenzielle Nutzer von ihren Begleitern? Der vorliegende Beitrag soll Gedanken und Aspekte zu diesen Fragen aufzeigen.

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Erfolgsfaktoren in der Digitalisierung der Gesundheitsversorgung,d Nutzung digitaler Patientendaten geht, welche strengen datenschutzrechtlichen Regularien unterliegen. Bei der Umsetzung wird der Einsatz offener Plattformen, wie man sie aus dem Konsumgüterbereich kennt, zur Vernetzung aller Stakeholder und zur Förderung digitaler Innovationen eine enorm wichtige

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