Grin logo
en de es fr
Shop
GRIN Website
Publish your texts - enjoy our full service for authors
Go to shop › Health - Digital Health Management

KI als Faktor zur Resilienz- und Fachkräftesicherung im deutschen Gesundheitswesen

Analyse für die Berufe der Medizinischen Technologie

Title: KI als Faktor zur Resilienz- und Fachkräftesicherung im deutschen Gesundheitswesen

Master's Thesis , 2024 , 129 Pages , Grade: 2,3

Autor:in: Claudia Rössing (Author)

Health - Digital Health Management
Excerpt & Details   Look inside the ebook
Summary Excerpt Details

Zur Resilienz der Gesundheitsversorgung gehört auch der Umgang mit dem demographischen Wandel in Deutschland und den dazugehörigen Auswirkungen. Der demographische Wandel in Deutschland ist aktuell geprägt vom Ausscheiden der Baby-Boomer-Generation aus dem Erwerbsleben und dem gleichzeitig steigenden Lebensalter der Bevölkerung verbunden mit einer vermehrten Nachfrage von Gesundheitsleistungen. Dies stellt die Gesundheitsversorgung vor die Herausforderung der Fachkräftesicherung und der Aufrechterhaltung der Gesundheitsversorgung für die Bevölkerung.

Der digitale Wandel verbunden mit den Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz sind in vielen Bereichen ein Game-Changer.
Inwiefern dies auch für die Gesundheitsversorgung zutrifft und welche Faktoren in diesem Zusammenhang relevant sind, wird in der Masterthesis mit Fokus auf die Berufe in der Medizinischen Technologie (Medizinische Technolog:innen für Funktionsdiagnostik - MTF für Laboratoriumsanalytik - MTL und Radiologe - MTR) analysiert.

Excerpt


Inhaltsverzeichnis

  • 1 Einleitung
  • 2 Theoretischer Hintergrund
    • 2.1 Resilienz
    • 2.2 Demographischer Wandel und Gesundheitsversorgung
      • 2.2.1 Demographischer Wandel
      • 2.2.1 Herausforderungen des demographischen Wandels für die Gesundheitsversorgung
    • 2.3 Gesundheitspolitik und -versorgung
    • 2.4 Fachkräftemangel in den humanmedizinischen Berufen der Medizinischen Technologie
    • 2.5 Maßnahmen zur Fachkräftesicherung der Bundesregierung
    • 2.6 Künstliche Intelligenz und Gesundheitsversorgung
      • 2.6.1 Künstliche Intelligenz
      • 2.6.2 Künstliche Intelligenz im Kontext der Gesundheitsversorgung
  • 3 Methode
    • 3.1 Systematische Literaturrecherche, Internetrecherche und Inhaltsanalyse
      • 3.1.1 Systematische Literatur- und Internetrecherche
      • 3.1.2 Inhaltsanalyse
    • 3.2 Quantitative Befragung
  • 4 Ergebnisse
    • 4.1 Ergebnisse der systematischen Literatur- und Internetrecherche
      • 4.1.1 Ergebnisse zu Resilienz und Gesundheitsversorgung
      • 4.1.2 Ergebnisse zu Resilienz und Digitalisierung
      • 4.1.3 Ergebnisse zu Resilienz und Fachkräftemangel
      • 4.1.4 Ergebnisse zu Künstlicher Intelligenz
        • 4.1.4.1 Künstliche Intelligenz in der Funktionsdiagnostik
        • 4.1.4.2 Künstliche Intelligenz in der Laboratoriumsanalytik
        • 4.1.4.3 Künstliche Intelligenz in der Radiologie
    • 4.2 Ergebnisse der quantitativen Befragung
  • 5 Diskussion
    • 5.1 Künstliche Intelligenz als Resilienzfaktor zur Fachkräftesicherung
      • 5.1.1 Relevante Faktoren zur Implementierung und Einsatz von KI-Technologie für MT-Berufe
      • 5.1.2 Relevante Faktoren zur Fachkräftesicherung in den MT-Berufen zum Aufrechterhalten der Versorgung mit qualitativ hochwertigen Gesundheitsleistungen
    • 5.2 Künstliche Intelligenz im Kontext der Resilienz der Gesundheitsversorgung
    • 5.3 Weitere Einflussfaktoren der Fachkräftesicherung
    • 5.4 Resümee der Diskussion

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Diese Masterthesis untersucht den potenziellen Beitrag Künstlicher Intelligenz (KI) zur Resilienz und Fachkräftesicherung im deutschen Gesundheitswesen, speziell im Bereich der Medizinischen Technologie. Ziel ist es, die Möglichkeiten und Herausforderungen der KI-Implementierung in diesen Berufen zu analysieren und deren Auswirkungen auf die Fachkräfteversorgung und die Resilienz des Gesundheitssystems zu bewerten.

  • Resilienz des deutschen Gesundheitssystems
  • Demographischer Wandel und Fachkräftemangel im Gesundheitswesen
  • Einsatzmöglichkeiten von KI in der Medizinischen Technologie
  • Auswirkungen von KI auf die Arbeitsbedingungen und die Fachkräftesicherung
  • Potenziale und Herausforderungen der KI-Implementierung im Gesundheitswesen

Zusammenfassung der Kapitel

1 Einleitung: Dieses Kapitel führt in die Thematik der Masterarbeit ein und erläutert die Relevanz der Fragestellung im Kontext des demografischen Wandels und des Fachkräftemangels im deutschen Gesundheitswesen. Es skizziert die Forschungsfrage und die methodische Vorgehensweise.

2 Theoretischer Hintergrund: Dieses Kapitel legt die theoretischen Grundlagen der Arbeit dar. Es definiert den Begriff der Resilienz und beleuchtet den demografischen Wandel und dessen Herausforderungen für die Gesundheitsversorgung. Es beschreibt den bestehenden Fachkräftemangel in den Berufen der Medizinischen Technologie und analysiert die Maßnahmen der Bundesregierung zur Fachkräftesicherung. Schließlich wird der aktuelle Stand der KI-Forschung und der Einsatz von KI im Gesundheitswesen umfassend diskutiert.

3 Methode: Dieses Kapitel beschreibt detailliert die angewandte Methodik. Es erläutert die systematische Literatur- und Internetrecherche, die durchgeführte Inhaltsanalyse und die quantitative Befragung. Die Auswahl der Methoden wird begründet und deren Grenzen werden aufgezeigt.

4 Ergebnisse: Dieses Kapitel präsentiert die Ergebnisse der durchgeführten Literaturrecherche und der quantitativen Befragung. Die Ergebnisse werden übersichtlich und strukturiert dargestellt und mit relevanten Grafiken und Tabellen visualisiert. Die Ergebnisse zu Resilienz, Digitalisierung, Fachkräftemangel und KI werden separat präsentiert und interpretiert.

Schlüsselwörter

Künstliche Intelligenz, Resilienz, Fachkräftesicherung, Gesundheitswesen, Medizinische Technologie, Demographischer Wandel, Digitalisierung, Quantitative Befragung, Literaturrecherche, Inhaltsanalyse.

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in diesem Dokument?

Dieses Dokument ist eine Sprachvorschau, die Titel, Inhaltsverzeichnis, Ziele und Themenschwerpunkte, Kapitelzusammenfassungen und Schlüsselwörter umfasst. Es handelt sich um eine Analyse, die sich mit der Rolle Künstlicher Intelligenz im deutschen Gesundheitswesen, insbesondere in der Medizinischen Technologie, beschäftigt.

Was ist das Ziel dieser Masterthesis?

Das Ziel dieser Masterthesis ist es, den potenziellen Beitrag Künstlicher Intelligenz (KI) zur Resilienz und Fachkräftesicherung im deutschen Gesundheitswesen, speziell im Bereich der Medizinischen Technologie, zu untersuchen. Ziel ist es, die Möglichkeiten und Herausforderungen der KI-Implementierung in diesen Berufen zu analysieren und deren Auswirkungen auf die Fachkräfteversorgung und die Resilienz des Gesundheitssystems zu bewerten.

Welche Themenschwerpunkte werden behandelt?

Die zentralen Themen sind: Resilienz des deutschen Gesundheitssystems, demographischer Wandel und Fachkräftemangel im Gesundheitswesen, Einsatzmöglichkeiten von KI in der Medizinischen Technologie, Auswirkungen von KI auf die Arbeitsbedingungen und die Fachkräftesicherung sowie Potenziale und Herausforderungen der KI-Implementierung im Gesundheitswesen.

Welche Methoden wurden angewandt?

Es wurde eine systematische Literaturrecherche und Internetrecherche, eine Inhaltsanalyse sowie eine quantitative Befragung durchgeführt.

Was wird in den einzelnen Kapiteln behandelt?

1 Einleitung: Einführung in die Thematik, Relevanz der Fragestellung, Forschungsfrage und methodische Vorgehensweise.
2 Theoretischer Hintergrund: Definition der Resilienz, demographischer Wandel und seine Herausforderungen, Fachkräftemangel in der Medizinischen Technologie, Maßnahmen der Bundesregierung zur Fachkräftesicherung, aktueller Stand der KI-Forschung und Einsatz von KI im Gesundheitswesen.
3 Methode: Detaillierte Beschreibung der angewandten Methodik (Literaturrecherche, Internetrecherche, Inhaltsanalyse, quantitative Befragung).
4 Ergebnisse: Präsentation der Ergebnisse der Literaturrecherche und der quantitativen Befragung (Resilienz, Digitalisierung, Fachkräftemangel und KI).

Welche Schlüsselwörter sind relevant?

Künstliche Intelligenz, Resilienz, Fachkräftesicherung, Gesundheitswesen, Medizinische Technologie, Demographischer Wandel, Digitalisierung, Quantitative Befragung, Literaturrecherche, Inhaltsanalyse.

Was wird im Kapitel "Diskussion" behandelt?

Das Kapitel diskutiert die Ergebnisse der Analyse, insbesondere die Rolle der Künstlichen Intelligenz als Resilienzfaktor zur Fachkräftesicherung, die relevanten Faktoren zur Implementierung und zum Einsatz von KI-Technologie für MT-Berufe, und weitere Einflussfaktoren der Fachkräftesicherung.

Excerpt out of 129 pages  - scroll top

Details

Title
KI als Faktor zur Resilienz- und Fachkräftesicherung im deutschen Gesundheitswesen
Subtitle
Analyse für die Berufe der Medizinischen Technologie
College
Apollon University of Applied Sciences Bremen
Grade
2,3
Author
Claudia Rössing (Author)
Publication Year
2024
Pages
129
Catalog Number
V1571934
ISBN (PDF)
9783389144541
ISBN (Book)
9783389144558
Language
German
Tags
Künstliche Intelligenz Fachkräftesicherung MT-Berufe Resilienz Gesundheitsversorgung Digitale Transformation Fachkräftemangel Demographische Entwicklung Cybersicherheit KRITIS
Product Safety
GRIN Publishing GmbH
Quote paper
Claudia Rössing (Author), 2024, KI als Faktor zur Resilienz- und Fachkräftesicherung im deutschen Gesundheitswesen, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1571934
Look inside the ebook
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
  • Depending on your browser, you might see this message in place of the failed image.
Excerpt from  129  pages
Grin logo
  • Grin.com
  • Payment & Shipping
  • Contact
  • Privacy
  • Terms
  • Imprint