Wie können KI-Systeme in bestehende medizinische Informationssysteme und klinische Workflows eingebunden werden?

Seminar Paper , 2023 , 50 Pages , Grade: 1,6

Health - Digital Health Management

Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in medizinische Informationssysteme und klinische Workflows eröffnet vielversprechende Möglichkeiten zur Verbesserung der Patientenversorgung. Diese wissenschaftliche Arbeit untersucht die Herausforderungen und Lösungsansätze für die effektive Einbindung von KI-Systemen in bestehende medizinische Infrastrukturen. Basierend auf einer systematischen Literaturrecherche werden verschiedene Aspekte der Integration von KI-Systemen analysiert, darunter technische Anforderungen, Datenmanagement, Datenschutz, ethische Aspekte und Benutzerakzeptanz. Die Ergebnisse zeigen, dass die erfolgreiche Integration von KI-Systemen in medizinische Informationssysteme und klinische Workflows eine ganzheitliche Herangehensweise erfordert, die sowohl technische als auch soziale Aspekte berücksichtigt. Die vorgestellten Lösungsansätze können dazu beitragen, die Implementierung von KI-Systemen in der medizinischen Praxis zu erleichtern und die Patientenversorgung zu verbessern.

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung
1.1 Hintergrund und Motivation
1.2 Zielsetzung der Arbeit: Klärung der Ziele und des Umfangs der Untersuchung

2. Integration von KI-Systemen in medizinische Informationssysteme
2.1 Technische Anforderungen und Schnittstellen
2.2 Analyse der technischen Anforderungen für die Integration von KI-Systemen in bestehende medizinische Informationssysteme
2.3 Untersuchung der erforderlichen Schnittstellen und Kommunikationsstandards

3. Datenmanagement und -integration
3.1 Betrachtung der Herausforderungen und Lösungsansätze im Hinblick auf das Datenmanagement und die Integration von KI-Systemen in bestehende Dateninfrastrukturen
3.2 Diskussion von Methoden zur Datenbereinigung, -harmonisierung und -aggregation
3.3 Untersuchung der Sicherheits- und Datenschutzaspekte im Zusammenhang mit der Integration von KI-Systemen
3.4 Erörterung von Maßnahmen zum Schutz sensibler medizinischer Daten und zur Gewährleistung der Datensicherheit

4. Integration von KI-Systemen in klinische Workflows: Identifizierung von geeigneten Anwendungsfällen
4.1 Untersuchung verschiedener Anwendungsbereiche und -szenarien, in denen KI-Systeme in klinische Workflows integriert werden können
4.2 Bewertung der Auswirkungen von KI auf die Effizienz und Qualität der klinischen Arbeitsabläufe
4.3 Diskussion der notwendigen Anpassungen an bestehende klinische Workflows, um eine nahtlose Integration von KI-Systemen zu ermöglichen
4.4 Analyse von Ansätzen zur Integration von KI-Systemen in bestehende klinische Entscheidungsprozesse
4.5 Auswirkungen auf die klinische Entscheidungsfindung
4.6 Herausforderungen bei der Integration von KI-Systemen: Datenqualität und Datenzugriff

5. Lösungsansätze für die erfolgreiche Integration von KI-Systemen
5.1 Entwicklung von Schnittstellenstandards
5.2 Diskussion der Bedeutung von Schnittstellenstandards für eine reibungslose Integration von KI-Systemen in medizinische Informationssysteme
5.3 Analyse bestehender Standards und Empfehlungen für die Entwicklung interoperabler Lösungen
5.4 Ethikrichtlinien und transparente Entscheidungsfindung

6. Diskussion und Ausblick

7. Quellen

• College: Cologne Business School Köln
• Grade: 1,6
• Publication Year: 2023
• Pages: 50
• Catalog Number: V1367679
• ISBN (PDF): 9783346900098
• ISBN (Book): 9783346900104
• Language: German
• Tags: KI-Integration, Medizinische Informationssysteme, Klinische Workflows, Technische Anforderungen, Datenmanagement, Datenintegration, Datenschutz, Effizienzsteigerung, Zukunftstrends, Transparente Entscheidungsfindung, Ethikrichtlinien, Qualitätsverbesserung