Künstliche Intelligenz in der klinischen Entscheidungsunterstützung: Akzeptanz und Einsatz bei der Diagnose von Hypercholesterinämie im Wiener Gesundh
| AUTHOR | Velde, Dunja |
| PUBLISHER | Grin Verlag (07/08/2025) |
| PRODUCT TYPE | Paperback (Paperback) |
Description
Masterarbeit aus dem Jahr 2024 im Fachbereich Gesundheit - Digital Health Management, Note: 1,0, Fachhochschule des bfi Wien GmbH, Sprache: Deutsch, Abstract: Künstliche Intelligenz in der Diagnostik von Hypercholesterinämie: Eine Wiener Studie. Diese Masterarbeit untersuchte das Potenzial und die Akzeptanz von Künstlicher Intelligenz (KI) zur Verbesserung der Diagnostik von Hypercholesterinämie (hoher LDL-Cholesterinspiegel) in Wiener öffentlichen Krankenhäusern. Hypercholesterinämie ist ein Hauptrisikofaktor für Herz-Kreislauf-Erkrankungen (CVD). Die qualitative Studie basierte auf Interviews mit führenden Kardiologen und Endokrinologen. Die Arbeit gibt Empfehlungen für eine effizientere Integration von KI in die klinische Praxis und zukünftige Forschungsrichtungen.
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Product Details
ISBN-13:
9783389144381
ISBN-10:
3389144382
Binding:
Paperback or Softback (Trade Paperback (Us))
Content Language:
German
More Product Details
Page Count:
96
Carton Quantity:
72
Product Dimensions:
5.83 x 0.23 x 8.27 inches
Weight:
0.27 pound(s)
Country of Origin:
US
Subject Information
BISAC Categories
Medical | Nursing - General
Descriptions, Reviews, Etc.
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Masterarbeit aus dem Jahr 2024 im Fachbereich Gesundheit - Digital Health Management, Note: 1,0, Fachhochschule des bfi Wien GmbH, Sprache: Deutsch, Abstract: Künstliche Intelligenz in der Diagnostik von Hypercholesterinämie: Eine Wiener Studie. Diese Masterarbeit untersuchte das Potenzial und die Akzeptanz von Künstlicher Intelligenz (KI) zur Verbesserung der Diagnostik von Hypercholesterinämie (hoher LDL-Cholesterinspiegel) in Wiener öffentlichen Krankenhäusern. Hypercholesterinämie ist ein Hauptrisikofaktor für Herz-Kreislauf-Erkrankungen (CVD). Die qualitative Studie basierte auf Interviews mit führenden Kardiologen und Endokrinologen. Die Arbeit gibt Empfehlungen für eine effizientere Integration von KI in die klinische Praxis und zukünftige Forschungsrichtungen.
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