Superintelligenzen in der Technologie-gestützten Gesundheitsversorgung: Szenarien zu den Chancen und Risiken für Mensch und Gesundheit

Philipp Köbe () and Jan Oliver Schwarz ()
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Philipp Köbe: Universität Witten/Herdecke
Jan Oliver Schwarz: Technische Hochschule Ingolstadt

Chapter Kapitel 35 in Technologien und Technologiemanagement im Gesundheitswesen, 2024, pp 679-698 from Springer

Abstract: Zusammenfassung Die Gesundheit der Bevölkerung ist ein entscheidender Faktor für den Wohlstand und das Wohlergehen der Menschen. Ein schlechter Gesundheitszustand kann zu Produktivitätseinbußen, Armut und vorzeitigem Tod führen, wobei die COVID-19-Pandemie die Anfälligkeit der Bevölkerungsgesundheit auf globaler Ebene verdeutlichte. Selbstlernende Algorithmen haben das Potenzial, die Gesundheit der Bevölkerung nachhaltig zu verbessern und einen Paradigmenwechsel im Gesundheitswesen herbeizuführen. Es wird eine intuitive Logik verwendet, um Zukunftsszenarien zu erstellen, um sich den Auswirkungen des Einsatzes von Superintelligenzen anzunähern. Diese Szenarien werden entweder als gesundheitsfördernd oder gesundheitsschädigend eingestuft, und Superintelligenz wird entweder als vorherrschend oder nicht vorherrschend betrachtet. Für jedes Szenario werden strategische Implikationen aufgezeigt, die der Politik im Umgang mit Superintelligenz als Richtschnur dienen können. Zur Veranschaulichung der Szenarien werden real existierende Use Cases verwendet. Dadurch wird ein Transfer möglicher Chancen und Risiken verdeutlicht, der den Handlungsraum für die Szenarien vorgeben kann.

Date: 2024
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DOI: 10.1007/978-3-658-43860-9_35

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