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.
Inhaltsverzeichnis
- 1 Einleitung
- 1.1 Ziele und Forschungsfragen
- 1.1.1 Ziele der Arbeit
- 1.1.2 Forschungsfragen
- 1.2 Methoden und Aufbau der Arbeit
- 1.2.1 Methoden
- 1.2.2 Aufbau der Arbeit
- 2 Status Quo Hypercholesterinämie und Kardiovaskuläre Risikostratifizierung
- 2.1 Diagnose der Hypercholesterinämie
- 2.1.1 Hypercholesterinämie
- 2.1.2 Herausforderungen bei der Diagnostik der Hypercholesterinämie
- 2.2 Einstellung von Ärzten zu KI in Wien
- 2.3 Nachteile beim Einsatz von KI bei der Diagnostik der Hypercholesterinämie
- 2.4 Potenziale von KI in der medizinischen Diagnostik
- 3 Empirischer Teil
- 3.1 Die Forschungsmethode
- 3.2 Auswahl der Experten und Expertinnen
- 3.3 KI-Anwendungen in den Krankenhäusern des Wiener Gesundheitsverbundes
- 3.3.1 Analyse der Interviews
- 3.3.2 Potenzial von KI in der Diagnostik der Hypercholesterinämie
- 3.3.3 Überlegungen und Hindernisse in Bezug auf die Implementierung von KI
- 3.3.4 Funktionsweise der KI verstehen
- 3.3.5 Rolle der Ärzte und Ärztinnen im Zusammenhang mit KI
- 4 Analyse der Ergebnisse
- 4.1 Ergebnis 1: Stand der KI-Anwendungen in der Diagnostik der Hypercholesterinämie in den Krankenhäusern des Wiener Gesundheitsverbundes
- 4.1.1 Ergebnis 2: Potenzial der KI-Anwendungen in der Diagnostik von Hypercholesterinämie
- 4.1.2 Ergebnis 3: Einstellungen der in den Krankenhäusern des Wiener Gesundheitsverbundes tätigen Ärztinnen und Ärzte zum Einsatz von KI in der Diagnostik
- 5 Handlungsempfehlungen
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Masterarbeit untersucht den Einsatz und die Akzeptanz von KI-Anwendungen zur Unterstützung klinischer Entscheidungen, am Beispiel der Diagnose von Hypercholesterinämie in Wiener Krankenhäusern. Ziel ist es, den aktuellen Stand der KI-Anwendung in diesem Bereich zu analysieren und Herausforderungen sowie Potenziale aufzuzeigen. Die Arbeit befasst sich mit der Akzeptanz der Technologie unter Ärzten und Ärztinnen und analysiert die Ergebnisse einer empirischen Studie.
- Der aktuelle Stand der KI-Anwendung in der Diagnose von Hypercholesterinämie.
- Die Akzeptanz von KI-Anwendungen durch Ärztinnen und Ärzte im Wiener Gesundheitsverbund.
- Herausforderungen bei der Implementierung von KI in der klinischen Praxis.
- Potenziale von KI zur Verbesserung der Diagnose und Behandlung von Hypercholesterinämie.
- Ethische und rechtliche Aspekte des KI-Einsatzes in der Medizin.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Dieses Kapitel führt in die Thematik ein, definiert die Ziele der Arbeit und die Forschungsfragen. Es beschreibt die angewandte Methodik und den Aufbau der Arbeit, um den Leser auf die nachfolgenden Kapitel vorzubereiten und einen klaren Rahmen für die gesamte Untersuchung zu setzen. Die Formulierung der Forschungsfragen legt den Fokus auf die Akzeptanz und den praktischen Einsatz von KI in einem spezifischen medizinischen Kontext. Der Aufbau der Arbeit wird detailliert skizziert, um die Lesbarkeit und das Verständnis zu verbessern.
2 Status Quo Hypercholesterinämie und Kardiovaskuläre Risikostratifizierung: Dieses Kapitel beleuchtet den aktuellen Stand der Diagnose und Behandlung von Hypercholesterinämie, inklusive der Herausforderungen in der Diagnostik. Es analysiert die Einstellungen von Ärztinnen und Ärzten in Wien gegenüber neuen Technologien, insbesondere KI, und deren Akzeptanz, Erklärbarkeit und ethischen sowie rechtlichen Implikationen. Darüber hinaus werden die Potenziale von KI in der medizinischen Diagnostik erörtert, aber auch Nachteile wie die "Blackbox"-Problematik, Kosten und Ressourcenaufwand und die Bedeutung von Datenqualität und -verfügbarkeit werden umfassend diskutiert. Die verschiedenen Aspekte von KI, wie Deep Learning, Natural Language Processing und Machine Learning im Kontext der kardiovaskulären Risikovorhersage, werden detailliert erklärt.
3 Empirischer Teil: Das Kapitel beschreibt die Forschungsmethode, die Auswahl der befragten Expert*innen und die Analyse der durchgeführten Interviews. Im Fokus stehen die KI-Anwendungen in den Krankenhäusern des Wiener Gesundheitsverbundes. Es werden die Ergebnisse der empirischen Studie vorgestellt, welche das Potenzial von KI in der Diagnose von Hypercholesterinämie und die damit verbundenen Herausforderungen und Überlegungen zur Implementierung beleuchten. Der Abschnitt zur Rolle von Ärzten und Ärztinnen im Zusammenhang mit KI liefert wertvolle Einblicke in die praktische Anwendung und Akzeptanz der Technologie.
4 Analyse der Ergebnisse: In diesem Kapitel werden die Ergebnisse der empirischen Studie analysiert und interpretiert. Es werden die Ergebnisse hinsichtlich des Stands der KI-Anwendungen in der Diagnostik von Hypercholesterinämie, des Potenzials von KI-Anwendungen und der Einstellungen der Ärztinnen und Ärzte zum Einsatz von KI in der Diagnostik zusammengefasst und eingeordnet. Dieser Abschnitt liefert eine fundierte Bewertung der gewonnenen Daten und stellt eine Verbindung zu den vorherigen Kapiteln her.
Schlüsselwörter
Hypercholesterinämie, Künstliche Intelligenz (KI), klinische Entscheidungsunterstützung, medizinische Diagnostik, Akzeptanz, Implementierung, Wiener Gesundheitsverbund, empirische Studie, Deep Learning, Natural Language Processing (NLP), Machine Learning, ethische Aspekte, rechtliche Aspekte.
Häufig gestellte Fragen
Was ist das Thema dieser Arbeit?
Diese Masterarbeit untersucht den Einsatz und die Akzeptanz von KI-Anwendungen zur Unterstützung klinischer Entscheidungen, am Beispiel der Diagnose von Hypercholesterinämie in Wiener Krankenhäusern. Ziel ist es, den aktuellen Stand der KI-Anwendung in diesem Bereich zu analysieren und Herausforderungen sowie Potenziale aufzuzeigen. Die Arbeit befasst sich mit der Akzeptanz der Technologie unter Ärzten und Ärztinnen und analysiert die Ergebnisse einer empirischen Studie.
Welche Ziele verfolgt die Masterarbeit?
Ziel ist es, den aktuellen Stand der KI-Anwendung in der Diagnose von Hypercholesterinämie zu analysieren, Herausforderungen sowie Potenziale aufzuzeigen und die Akzeptanz der Technologie unter Ärzten und Ärztinnen zu untersuchen.
Welche Themenschwerpunkte werden in der Arbeit behandelt?
Die Arbeit behandelt folgende Themenschwerpunkte: Der aktuelle Stand der KI-Anwendung in der Diagnose von Hypercholesterinämie; die Akzeptanz von KI-Anwendungen durch Ärztinnen und Ärzte im Wiener Gesundheitsverbund; Herausforderungen bei der Implementierung von KI in der klinischen Praxis; Potenziale von KI zur Verbesserung der Diagnose und Behandlung von Hypercholesterinämie; ethische und rechtliche Aspekte des KI-Einsatzes in der Medizin.
Was behandelt das Kapitel "Status Quo Hypercholesterinämie und Kardiovaskuläre Risikostratifizierung"?
Dieses Kapitel beleuchtet den aktuellen Stand der Diagnose und Behandlung von Hypercholesterinämie, inklusive der Herausforderungen in der Diagnostik. Es analysiert die Einstellungen von Ärztinnen und Ärzten in Wien gegenüber neuen Technologien, insbesondere KI, und deren Akzeptanz, Erklärbarkeit und ethischen sowie rechtlichen Implikationen. Darüber hinaus werden die Potenziale von KI in der medizinischen Diagnostik erörtert, aber auch Nachteile wie die "Blackbox"-Problematik, Kosten und Ressourcenaufwand und die Bedeutung von Datenqualität und -verfügbarkeit werden umfassend diskutiert. Die verschiedenen Aspekte von KI, wie Deep Learning, Natural Language Processing und Machine Learning im Kontext der kardiovaskulären Risikovorhersage, werden detailliert erklärt.
Was wird im empirischen Teil der Arbeit untersucht?
Der empirische Teil beschreibt die Forschungsmethode, die Auswahl der befragten Expert*innen und die Analyse der durchgeführten Interviews. Im Fokus stehen die KI-Anwendungen in den Krankenhäusern des Wiener Gesundheitsverbundes. Es werden die Ergebnisse der empirischen Studie vorgestellt, welche das Potenzial von KI in der Diagnose von Hypercholesterinämie und die damit verbundenen Herausforderungen und Überlegungen zur Implementierung beleuchten. Der Abschnitt zur Rolle von Ärzten und Ärztinnen im Zusammenhang mit KI liefert wertvolle Einblicke in die praktische Anwendung und Akzeptanz der Technologie.
Was wird im Kapitel "Analyse der Ergebnisse" analysiert?
In diesem Kapitel werden die Ergebnisse der empirischen Studie analysiert und interpretiert. Es werden die Ergebnisse hinsichtlich des Stands der KI-Anwendungen in der Diagnostik von Hypercholesterinämie, des Potenzials von KI-Anwendungen und der Einstellungen der Ärztinnen und Ärzte zum Einsatz von KI in der Diagnostik zusammengefasst und eingeordnet.
Welche Schlüsselwörter sind mit dieser Arbeit verbunden?
Hypercholesterinämie, Künstliche Intelligenz (KI), klinische Entscheidungsunterstützung, medizinische Diagnostik, Akzeptanz, Implementierung, Wiener Gesundheitsverbund, empirische Studie, Deep Learning, Natural Language Processing (NLP), Machine Learning, ethische Aspekte, rechtliche Aspekte.
Was sind die behandelten Forschungsfragen?
Die Formulierung der Forschungsfragen legt den Fokus auf die Akzeptanz und den praktischen Einsatz von KI in einem spezifischen medizinischen Kontext.
Welche Methoden werden in der Arbeit verwendet?
Die Arbeit verwendet eine empirische Studie mit Experteninterviews, um den Einsatz und die Akzeptanz von KI-Anwendungen zu untersuchen.
- Quote paper
- Dunja Velde (Author), 2024, Künstliche Intelligenz in der klinischen Entscheidungsunterstützung, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1599871
