Welche Rolle spielt KI im Gesundheitswesen?

Welche Rolle spielt KI im Gesundheitswesen?

Kurz gesagt: KI im Gesundheitswesen eignet sich am besten als Entscheidungshilfe: Sie erkennt Muster, prognostiziert Risiken und reduziert den Verwaltungsaufwand, während Ärzte und Pflegekräfte ihre Urteilsfähigkeit und Verantwortung behalten. Klinisch validiert, in reale Arbeitsabläufe integriert und kontinuierlich überwacht, kann sie die Arbeitsbelastung verringern und die Priorisierung verbessern . Ohne diese Schutzmechanismen können Verzerrungen, Fehlinterpretationen, Fehlinterpretationen und übermäßiges Vertrauen den Patienten schaden.

Wenn Sie sich fragen, welche Rolle KI im Gesundheitswesen spielt , stellen Sie sie sich weniger wie einen Roboterarzt vor, sondern eher wie: zusätzliche Augen, schnellere Sortierung, bessere Vorhersagen, reibungslosere Arbeitsabläufe – und dazu noch eine ganze Reihe neuer Sicherheits- und Ethikprobleme, die wir mit größter Sorgfalt behandeln müssen. (Die WHO-Leitlinien zu generativen „Fundamentmodellen“ im Gesundheitswesen bringen dies im Grunde genommen in höflicher, diplomatischer Sprache zum Ausdruck.) [1]

Wichtigste Erkenntnisse:

Validierung : Tests an mehreren Standorten unter realen klinischen Bedingungen durchführen, bevor man sich auf die Ergebnisse verlässt.

Workflow-Anpassung : Verknüpfen Sie Warnmeldungen mit klaren Aktionen, sonst ignorieren die Mitarbeiter die Dashboards.

Verantwortlichkeit : Legen Sie fest, wer die Verantwortung trägt, wenn das System fehlerhaft ist.

Monitoring : Die Leistung im Zeitverlauf verfolgen, um Abweichungen und Veränderungen in der Patientenpopulation zu erkennen.

Missbrauchsresistenz : Es sollten Schutzmechanismen eingeführt werden, damit patientenorientierte Instrumente nicht in die Diagnostik einfließen.

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Die Rolle der KI im Gesundheitswesen, einfach erklärt 🩺

Im Kern besteht die Rolle der KI im Gesundheitswesen Gesundheitsdaten in etwas Nutzbares umzuwandeln:

  • Erkennen : Signale finden, die dem Menschen entgehen (Bildgebung, Pathologie, EKGs, Netzhautscans)

  • Vorhersage : Risiko einschätzen (Verschlechterung, Wiederaufnahme, Komplikationen)

  • Empfehlung : Unterstützung bei Entscheidungen (Leitlinien, Medikamentenüberprüfungen, Behandlungspfade)

  • Automatisieren : Reduzierung des Verwaltungsaufwands (Programmierung, Terminplanung, Dokumentation).

  • Personalisierung : Die Pflege wird auf individuelle Bedürfnisse zugeschnitten (sofern die Datenqualität dies zulässt).

Künstliche Intelligenz „versteht“ Krankheiten jedoch nicht so wie Ärzte. Sie erfasst Muster. Das ist eine starke Eigenschaft – und auch der Grund, warum Validierung, Überwachung und menschliche Kontrolle in jedem ernstzunehmenden Governance-Rahmenwerk immer wieder eine Rolle spielen. [1][2]

KI-gestütztes Gesundheitswesen

Was zeichnet eine gute KI-Lösung im Gesundheitswesen aus? ✅

Viele KI-Projekte im Gesundheitswesen scheitern aus banalen Gründen wie Arbeitsablaufproblemen oder fehlerhaften Daten. Eine „gute“ KI im Gesundheitswesen weist in der Regel folgende Merkmale auf:

  • Klinisch validiert : getestet unter realen Bedingungen, nicht nur anhand sauberer Labordatensätze (und idealerweise an mehreren Standorten) [2].

  • Passt zum Arbeitsablauf : Wenn es zusätzliche Klicks, Verzögerungen oder umständliche Schritte erfordert, wird es vom Personal vermieden – selbst wenn es korrekt ist.

  • Klare Verantwortlichkeit : Wer trägt die Verantwortung, wenn etwas schiefgeht? (Dieser Teil wird schnell heikel.) [1]

  • Über die Zeit überwacht : Modelle driften, wenn sich Populationen, Geräte oder die klinische Praxis ändern (und diese Drift ist normal ) [2].

  • Chancengleichheitsorientiert : Überprüfung auf Leistungsunterschiede zwischen Gruppen und Umgebungen [1][5]

  • Transparent genug : nicht unbedingt „vollständig erklärbar“, aber überprüfbar, testbar und überprüfbar [1][2].

  • Sicherheit durch Design : Schutzmechanismen für risikoreiche Ausgaben, sinnvolle Standardeinstellungen und Eskalationswege [1]

Kurzes Beispiel aus der Realität (keine Seltenheit):
Stellen Sie sich ein KI-Tool vor, das in einer Demo „fantastisch“ wirkt … und dann auf einer echten Station zum Einsatz kommt. Pflegekräfte jonglieren mit Medikamenten, Fragen von Angehörigen und Alarmen. Wenn das Tool nicht in einen bestehenden Arbeitsablauf integriert wird (z. B. „Dies löst den Sepsis-Behandlungsablauf aus“ oder „Dies verschiebt einen Scan in der Liste nach oben“), wird es zu einem Dashboard, das alle höflich ignorieren.

Wo KI heute am stärksten ist: Bildgebung, Screening und Diagnostik 🧲🖼️

Dies ist ein Paradebeispiel für einen Anwendungsfall, denn Bildgebung ist im Grunde genommen Mustererkennung im großen Maßstab.

Gängige Beispiele:

  • Radiologische Unterstützung (Röntgen, CT, MRT): Triage, Erkennungshinweise, Priorisierung von Arbeitslisten

  • Unterstützung beim Mammographie-Screening : Unterstützung der Befundungsabläufe, Kennzeichnung verdächtiger Bereiche

  • Unterstützung bei der Röntgenuntersuchung des Brustkorbs : Unterstützung von Ärzten bei der schnelleren Erkennung von Anomalien

  • Digitale Pathologie : Tumordetektion, Unterstützung bei der Graduierung, Priorisierung von Präparaten

Hier ist die subtile Wahrheit, die oft übersehen wird: KI ist nicht immer „besser als Ärzte“. Oft ist sie besser als zweites Paar Augen oder als Sortierhilfe, die Menschen dabei unterstützt, ihre Aufmerksamkeit auf das Wesentliche zu richten.

Und wir sehen zunehmend aussagekräftigere Evidenz aus realen Studien zum Screening. Beispielsweise berichtete die randomisierte MASAI-Studie in Schweden über ein KI-gestütztes Mammographie-Screening, das die klinische Sicherheit aufrechterhielt und gleichzeitig den Befundungsaufwand erheblich reduzierte (in der veröffentlichten Sicherheitsanalyse wurde eine Reduzierung der Befundungen um ca. 44 % berichtet). [3]

Klinische Entscheidungsunterstützung und Risikoprognose: das stille Arbeitstier 🧠📈

Ein wichtiger Teil der Rolle von KI im Gesundheitswesen besteht in der Risikoprognose und Entscheidungsunterstützung. Man denke an Folgendes:

  • Frühwarnsysteme (Verschlechterungsrisiko)

  • Sepsis-Risikoindikatoren (manchmal umstritten, aber häufig)

  • Medikamentensicherheitsprüfungen

  • Personalisierte Risikobewertung (Schlaganfallrisiko, Herzrisiko, Sturzrisiko)

  • Patienten den Leitlinien zuordnen (und Versorgungslücken aufdecken)

Diese Tools können Klinikern helfen, aber auch zu einer Überlastung durch zu viele Warnmeldungen . Wenn Ihr Modell zwar einigermaßen richtig ist, aber ständig neue Meldungen anzeigt, blenden die Mitarbeiter es aus. Es ist, als hätte man eine Autoalarmanlage, die losgeht, sobald ein Blatt in der Nähe herunterfällt … man kümmert sich nicht mehr darum.

Außerdem gilt: „Weit verbreitet“ nicht automatisch „gut validiert“. Ein prominentes Beispiel ist die externe Validierung eines weit verbreiteten, proprietären Sepsis-Vorhersagemodells (Epic Sepsis Model), die in JAMA Internal Medicine . Dabei zeigte sich eine deutlich schwächere Leistung als von den Entwicklern berichtet und es wurden reale Zielkonflikte zwischen Alarmmüdigkeit und anderen Faktoren aufgezeigt. [4]

Administrative Automatisierung: Der Teil, den sich Kliniker insgeheim am meisten wünschen 😮💨🗂️

Seien wir ehrlich – Papierkram birgt ein klinisches Risiko. Wenn KI den Verwaltungsaufwand reduziert, kann dies indirekt die Patientenversorgung verbessern.

Hochwertige administrative Ziele:

  • Unterstützung bei der klinischen Dokumentation (Erstellung von Notizen, Zusammenfassung von Patientengesprächen)

  • Unterstützung bei Kodierung und Abrechnung

  • Überweisungstriage

  • Terminoptimierung

  • Weiterleitung von Anrufen und Patientennachrichten

Dies ist einer der am deutlichsten spürbaren Vorteile, denn die eingesparte Zeit bedeutet oft auch wiedergewonnene Aufmerksamkeit.

Aber: Bei generativen Systemen ist „klingt plausibel“ nicht dasselbe wie „ist richtig“. Im Gesundheitswesen kann ein bewusster Fehler schlimmer sein als ein offensichtlicher – weshalb die Leitlinien für die Governance generativer/fundamentaler Modelle immer wieder Verifizierung, Transparenz und Schutzmechanismen betonen. [1]

KI für Patienten: Symptom-Checker, Chatbots und „hilfreiche“ Assistenten 💬📱

Patienten-Tools erleben einen Boom, weil sie skalierbar sind. Sie bergen aber auch Risiken, weil sie direkt mit Menschen interagieren – mit all den komplexen Kontexten, die Menschen mitbringen.

Typische Aufgaben mit Patientenkontakt:

  • Navigation durch Dienstleistungen („Wo finde ich das?“)

  • Medikamentenerinnerungen und Anreize zur Einhaltung der Therapie

  • Zusammenfassungen der Fernüberwachung

  • Triage zur Unterstützung bei psychischen Problemen (unter Einhaltung strenger Grenzen)

  • Fragen für Ihren nächsten Termin formulieren

Generative KI lässt das Ganze magisch erscheinen… und manchmal ist es sogar zu magisch 😬 (nochmal: Verifizierung und Abgrenzung sind hier das A und O). [1]

Praktische Faustregel:

  • Wenn die KI informiert , ist das in Ordnung.

  • Wenn es um die Diagnose , Behandlung oder die Außerkraftsetzung klinischer Beurteilungen , sollte man langsamer vorgehen und zusätzliche Sicherheitsvorkehrungen treffen [1][2].

Öffentliche Gesundheit und Bevölkerungsgesundheit: KI als Prognoseinstrument 🌍📊

KI kann auf Bevölkerungsebene helfen, wo Signale in unübersichtlichen Daten verborgen sind:

  • Ausbruchserkennung und Trendüberwachung

  • Bedarfsprognose (Betten, Personal, Material)

  • Lücken bei Screening und Prävention identifizieren

  • Risikostratifizierung für Pflegemanagementprogramme

Hier kann KI wirklich strategisch eingesetzt werden – aber auch hier können voreingenommene Stellvertreterfaktoren (wie Kosten, Zugang oder unvollständige Datensätze) unmerklich Ungerechtigkeiten in Entscheidungen einfließen lassen, sofern man nicht aktiv darauf achtet und sie korrigiert. [5]

Die Risiken: Voreingenommenheit, Halluzinationen, Selbstüberschätzung und schleichende Automatisierung ⚠️🧨

Künstliche Intelligenz kann im Gesundheitswesen auf einige sehr spezifische, sehr menschliche Weisen versagen:

  • Verzerrung und Ungleichheit : Modelle, die mit nicht repräsentativen Daten trainiert wurden, können für bestimmte Gruppen schlechter abschneiden - und selbst „rassenneutrale“ Eingaben können immer noch ungleiche Ergebnisse reproduzieren [5].

  • Datensatzverschiebung / Modelldrift : Ein auf den Prozessen eines Krankenhauses basierendes Modell kann anderswo versagen (oder sich im Laufe der Zeit verschlechtern) [2].

  • Halluzinationen in der generativen KI : Plausibel klingende Fehler sind in der Medizin besonders gefährlich [1]

  • Automatisierungsbias : Menschen vertrauen den Ergebnissen von Maschinen übermäßig (auch wenn sie es nicht sollten) [1]

  • Entschärfung : Wenn KI immer nur die einfachen Erkennungsaufgaben übernimmt, könnten Menschen mit der Zeit an Schärfe verlieren.

  • Verantwortungsnebel : Wenn etwas schiefgeht, schiebt jeder die Schuld auf jeden anderen 😬 [1]

Ausgewogene Betrachtung: Das bedeutet nicht, dass man KI nicht einsetzen sollte. Es bedeutet vielmehr, KI wie eine klinische Intervention zu behandeln: die Aufgabe definieren, sie im Kontext testen, die Ergebnisse messen, sie überwachen und ehrlich über die damit verbundenen Kompromisse sprechen. [2]

Regulierung und Steuerung: Wie KI Einzug in die Pflege erhält 🏛️

Das Gesundheitswesen ist kein „App-Store“-Umfeld. Sobald ein KI-Tool klinische Entscheidungen maßgeblich beeinflusst, steigen die Sicherheitserwartungen sprunghaft an – und die Steuerung ähnelt fortan Dokumentation, Evaluation, Risikokontrolle und Lebenszyklusüberwachung. [1][2]

Eine sichere Konfiguration umfasst üblicherweise Folgendes:

  • Klare Risikoklassifizierung (administrative Entscheidungen mit niedrigem Risiko vs. klinische Entscheidungen mit hohem Risiko)

  • Dokumentation zu Trainingsdaten und Einschränkungen

  • Tests an realen Bevölkerungsgruppen und an mehreren Standorten

  • Kontinuierliche Überwachung nach der Implementierung (da sich die Realität ändert) [2]

  • Menschliche Aufsicht und Eskalationswege [1]

Gute Regierungsführung ist keine Bürokratie. Sie ist wie der Sicherheitsgurt. Etwas lästig, aber absolut notwendig.

Vergleichstabelle: Gängige KI-Optionen im Gesundheitswesen (und wem sie tatsächlich helfen) 📋🤏

Werkzeug / Anwendungsfall Bestes Publikum Preislich ungefähr Warum es funktioniert (oder… nicht funktioniert)
Bildgebende Verfahren (Radiologie, Screening) Radiologen, Screening-Programme Enterprise-Lizenz - in der Regel Hervorragend geeignet für Mustererkennung und Priorisierung, benötigt jedoch eine lokale Validierung und laufende Überwachung [2][3]
Dashboards zur Risikoprognose Krankenhäuser, stationäre Abteilungen Variiert stark Nützlich, wenn es mit Handlungsabläufen verknüpft ist; andernfalls wird es zu einer „weiteren Warnung“ (Hallo, Warnungsmüdigkeit) [4]
Umgebungsdokumentation / Notizenerstellung Kliniker, ambulante Einrichtungen Abonnement pro Benutzer manchmal Spart Zeit, aber Fehler können sich einschleichen – irgendjemand muss es trotzdem noch prüfen und abzeichnen [1]
Patienten-Chat-Assistent für die Navigation Patienten, Callcenter Niedrige bis mittlere Kosten Gut geeignet für Routing und FAQs; riskant, wenn es in den Bereich der Diagnose abdriftet 😬 [1]
Stratifizierung der Bevölkerungsgesundheit Gesundheitssysteme, Kostenträger Eigenentwicklung oder Fremdhersteller Stark geeignet für gezielte Interventionen, aber voreingenommene Stellvertreter können Ressourcen in die falsche Richtung lenken [5]
Passende klinische Studien Forscher, Onkologiezentren Anbieter oder intern Hilfreich, wenn die Aufzeichnungen strukturiert sind; unordentliche Notizen können das Erinnerungsvermögen beeinträchtigen
Wirkstoffforschung / Zielidentifizierung Pharma, Forschungslabore $$$ - ernsthafte Budgets Beschleunigt das Screening und die Hypothesenbildung, aber die Laborvalidierung bleibt weiterhin Standard

„Preis ungefähr“ ist vage, da die Preise der Anbieter stark variieren und die Beschaffung im Gesundheitswesen… eine ganz eigene Sache ist 🫠

Eine praktische Checkliste zur Implementierung für Kliniken und Gesundheitssysteme 🧰

Wenn Sie KI einführen (oder dazu aufgefordert werden), ersparen Ihnen diese Fragen späteren Ärger:

  • Welche klinische Entscheidung ändert sich dadurch? Wenn es keine Entscheidung ändert, ist es lediglich ein Dashboard mit ausgefeilten mathematischen Berechnungen.

  • Was ist die Fehlerursache? Falsch positives Ergebnis, falsch negatives Ergebnis, Verzögerung oder Verwirrung?

  • Wer prüft die Ergebnisse und wann? Die tatsächliche Workflow-Zeit ist wichtiger als Folien zur Modellgenauigkeit.

  • Wie wird die Leistung überwacht? Welche Kennzahlen, welche Schwellenwerte lösen eine Untersuchung aus? [2]

  • Wie können wir Fairness testen? Indem wir die Ergebnisse nach relevanten Gruppen und Kontexten stratifizieren [1][5].

  • Was geschieht bei Unsicherheit des Modells? Enthaltung kann ein Vorteil sein, kein Nachteil.

  • Gibt es eine Führungsstruktur? Jemand muss für Sicherheit, Aktualisierungen und Rechenschaftspflicht verantwortlich sein [1][2].

Schlussbemerkungen zur Rolle der KI im Gesundheitswesen 🧠✨

Die Rolle der KI im Gesundheitswesen nimmt zu, aber das erfolgversprechende Muster sieht folgendermaßen aus:

  • KI übernimmt rechenintensive Aufgaben und administrative Aufgaben.

  • Kliniker behalten Urteilsvermögen, Kontext und Verantwortlichkeit [1].

  • Systeme investieren in Validierung, Überwachung und Gleichbehandlungssicherungen [2][5].

  • Governance wird als Teil der Versorgungsqualität betrachtet – nicht als nachträglicher Gedanke [1][2]

Künstliche Intelligenz wird das Gesundheitspersonal nicht ersetzen. Aber das Gesundheitspersonal (und die Gesundheitssysteme), das mit KI umgehen kann – und sie hinterfragt, wenn sie Fehler macht –, wird die Zukunft der „guten Gesundheitsversorgung“ prägen.

Häufig gestellte Fragen

Welche Rolle spielt KI im Gesundheitswesen, einfach ausgedrückt?

Die Rolle von KI im Gesundheitswesen besteht hauptsächlich in der Entscheidungsunterstützung: Sie wandelt unstrukturierte Gesundheitsdaten in klarere, nutzbare Signale um. Sie kann Muster erkennen (z. B. in der Bildgebung), Risiken vorhersagen (z. B. Verschlechterungen), leitlinienkonforme Optionen empfehlen und administrative Aufgaben automatisieren. Da sie Krankheiten nicht so „versteht“ wie Ärzte, ist sie am effektivsten, wenn der Mensch die Verantwortung behält und die Ergebnisse als Unterstützung – nicht als absolute Wahrheit – zu verstehen sind.

Wie genau hilft KI Ärzten und Pflegekräften im Alltag?

In vielen Bereichen unterstützt KI die Priorisierung und Zeitersparnis: Sie priorisiert Bildgebungs-Arbeitslisten, kennzeichnet mögliche Verschlechterungen, überprüft die Medikamentensicherheit und reduziert den Dokumentationsaufwand. Die größten Vorteile ergeben sich oft aus der Verringerung des administrativen Aufwands, sodass sich Ärzte und Pflegekräfte auf die Patientenversorgung konzentrieren können. KI scheitert jedoch häufig, wenn sie zusätzliche Klicks erfordert, unnötige Warnmeldungen ausgibt oder in einem Dashboard untergebracht ist, das niemand öffnet.

Was macht KI im Gesundheitswesen sicher und zuverlässig genug für den Einsatz?

Sichere KI im Gesundheitswesen verhält sich wie eine klinische Intervention: Sie wird in realen klinischen Umgebungen validiert, an verschiedenen Standorten getestet und anhand aussagekräftiger Ergebnisse – nicht nur anhand von Laborwerten – evaluiert. Zudem benötigt sie klare Verantwortlichkeiten für Entscheidungen, eine enge Workflow-Integration (Warnmeldungen verknüpft mit Aktionen) und eine kontinuierliche Überwachung auf Abweichungen. Für generative Tools sind Schutzmechanismen und Verifizierungsschritte besonders wichtig.

Warum versagen KI-Systeme, die in Demos hervorragend aussehen, in Krankenhäusern?

Ein häufiger Grund ist die mangelnde Abstimmung auf den Arbeitsablauf: Das Tool kommt nicht im entscheidenden Moment zum Einsatz, weshalb es vom Personal ignoriert wird. Ein weiteres Problem ist die Datenrealität: Modelle, die mit sauberen Datensätzen trainiert wurden, haben Schwierigkeiten mit unstrukturierten Datensätzen, unterschiedlichen Geräten oder neuen Patientengruppen. Auch die ständige Flut an Warnmeldungen kann die Akzeptanz hemmen, selbst wenn das Modell im Prinzip richtig ist, da die Nutzer das Vertrauen in die ständigen Unterbrechungen verlieren.

Wo ist KI im Gesundheitswesen heute am stärksten ausgeprägt?

Bildgebung und Screening sind herausragende Bereiche, da die Aufgaben stark auf Mustern basieren und skalierbar sind: Unterstützung in der Radiologie, Mammographie, Hinweise für Röntgenaufnahmen des Thorax und digitale Pathologie-Triage. Oftmals ist der beste Einsatz darin, als zusätzliche Kontrollinstanz oder Sortierhilfe zu fungieren, die Klinikern hilft, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren. Die Evidenz aus der Praxis verbessert sich stetig, aber lokale Validierung und Überwachung sind weiterhin unerlässlich.

Was sind die größten Risiken beim Einsatz von KI im Gesundheitswesen?

Zu den Hauptrisiken zählen Verzerrungen (unterschiedliche Leistungen verschiedener Gruppen), Abweichungen aufgrund von Veränderungen in Populationen und Praktiken sowie „Automatisierungsverzerrungen“, bei denen Menschen den Ergebnissen übermäßig vertrauen. Bei generativer KI stellen Halluzinationen – also überzeugende, plausible Fehler – in klinischen Kontexten eine besonders gefährliche Gefahr dar. Hinzu kommt die Problematik der Verantwortlichkeit: Wenn das System fehlerhaft ist, muss die Verantwortung von vornherein geklärt und nicht erst später diskutiert werden.

Können KI-Chatbots für den Patientenkontakt sicher in der Medizin eingesetzt werden?

Sie können hilfreich sein für Navigation, FAQs, Weiterleitung von Nachrichten, Erinnerungen und die Vorbereitung von Patientenfragen auf Termine. Die Gefahr besteht in der schleichenden Automatisierung, bei der ein Tool ohne Schutzmechanismen in die Diagnose- oder Behandlungsberatung eingreift. Eine praktische Grenze ist: Informieren und Anleiten birgt in der Regel ein geringeres Risiko; Diagnostizieren, Behandeln oder das Übergehen klinischer Beurteilungen erfordern deutlich strengere Kontrollen, Eskalationswege und Aufsicht.

Wie sollten Krankenhäuser KI nach ihrer Implementierung überwachen?

Die Überwachung sollte die Leistung im Zeitverlauf erfassen, nicht nur zu Beginn, da Abweichungen normal sind, wenn sich Geräte, Dokumentationsgewohnheiten oder Patientenpopulationen ändern. Gängige Ansätze umfassen die Überprüfung von Ergebnissen, die Beobachtung wichtiger Fehlertypen (falsch-positive/falsch-negative Ergebnisse) und die Festlegung von Schwellenwerten, die eine Überprüfung auslösen. Auch Fairnessprüfungen sind wichtig – die Leistung sollte nach relevanten Gruppen und Einstellungen stratifiziert werden, damit sich Ungleichheiten im Produktivbetrieb nicht unbemerkt verschärfen.

Referenzen

[1] Weltgesundheitsorganisation –
Ethik und Governance künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen: Leitfaden für große multimodale Modelle (25. März 2025) [2] US-amerikanische Arzneimittelbehörde (FDA) –
Gute Praxis des maschinellen Lernens für die Entwicklung von Medizinprodukten: Leitprinzipien [3] PubMed – Lång K, et al.
MASAI-Studie (Lancet Oncology, 2023) [4] JAMA Network – Wong A, et al.
Externe Validierung eines weit verbreiteten proprietären Sepsis-Vorhersagemodells (JAMA Internal Medicine, 2021) [5] PubMed – Obermeyer Z, et al. Analyse rassistischer Verzerrungen in einem Algorithmus zur Steuerung der Bevölkerungsgesundheit (Science, 2019)

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