Die Bedeutung von integrierten personenzentrierten Care Pathways und künstlicher Intelligenz: Anwendungsbeispiel Kardiologie und organisationsökonomische Implikationen

Elisabeth Belt, Ludolf von Rüden (), Hisaki Makimoto and Jürgen Zerth ()
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Elisabeth Belt: Johnson & Johnson Medical GmbH
Ludolf von Rüden: Johnson & Johnson Medical GmbH
Hisaki Makimoto: Jichi Medical University
Jürgen Zerth: Management für Einrichtungen im Sozial- und Gesundheitswesen

Chapter 29 in Künstliche Intelligenz im Einsatz für die erfolgreiche Patientenreise, 2025, pp 563-580 from Springer

Abstract: Zusammenfassung Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Gesundheitswesen ist ein vieldiskutierter Themenbereich, der in der Theorie und im experimentellen Einsatz vielversprechende Ergebnisse zeigt. Das Potenzial dieser Technologie zeigt sich sowohl im Bereich der Prävention, Diagnose und Therapie als auch in den organisatorischen und sozioökonomischen Strukturen, beispielsweise im Patientenmanagement, in der Dokumentation entlang des Patientenpfades, sowie in der Ausbildung und dem Kompetenzspektrum des Fachpersonals. Kommen diese Technologien zum Einsatz, hat das direkte Auswirkungen auf den Patienten und alle beteiligten Akteure. Darüber hinaus kann der Einsatz von KI-Einfluss auf die Produktivität der medizinischen Dienstleistungserstellung haben und zum zum Abbau des Fachkräftemangels beitragen. Der vorliegende Beitrag beschäftigt sich mit den Möglichkeiten des Einsatzes von KI entlang des Patientenpfades eines kardiologischen Patienten und den Auswirkungen auf die beteiligten Akteure und Strukturen. Hierbei soll ein besseres Verständnis für die Potenziale und die damit verbundenen Herausforderungen bei der Implementierung, strukturelle Limitierungen und Auswirkungen auf die Kompetenzen der agierenden Personen entwickelt werden. Der Beitrag orientiert sich thematisch an einem möglichen Patientenpfad und schließt mit einer zusammenfassenden Betrachtung ab. Dafür wurde der Patientenpfad in die präklinische Phase, klinische Phase und postklinische Phase gegliedert.

Date: 2025
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DOI: 10.1007/978-3-658-48573-3_29

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