-Definition und praktische Voraussetzungen
-Beispiele von Projekten in Bereichen Bildanalyse, Fernüberwachung von Patienten und prädiktiver Analysen im Gesundheitswesen
-Umgang mit Hürden wie Datenheterogenität, Skalierbarkeit und Kommunikationsaufwand, Datenschutz- und Sicherheitsrisiken und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
-Integration in bestehende Gesundheitssysteme
-Erfahrung und Ergebnisse für Patienten verbessern. Welche KIAnwendungen gibt es und welche sind Perspektiven gibt es?
-Anwendungen in der präventiven Diagnostik, Radiologie, Notaufnahmen, Digital Twins und weitere.
-Optimierung der Behandlung, datengesteuerte Entscheidungen, prädiktive Analytics Herausforderungen mit Datenschutz und weitere Regulierungen, Umgang mit Gesundheitsdaten
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