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Fraunhofer-Gesellschaft
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  4. Künstliche Intelligenz für klinische Studien
 
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October 2024
Paper (Preprint, Research Paper, Review Paper, White Paper, etc.)
Title

Künstliche Intelligenz für klinische Studien

Title Supplement
Das Projekt DATACARE
Abstract
Ein zentraler Bestandteil des im DATACARE-Projekt entwickelten Konzepts ist ein optimiertes Patient-Trial-Matching (PTM): Hier geht es darum, geeignete Patientinnen und Patienten für klinische Studien zu finden und den Einwilligungsprozess zu vereinfachen. Dabei wird sowohl auf die Bedürfnisse des medizinischen Fachpersonals sowie auch der Patientinnen und Patienten eingegangen, um eine verständliche Kommunikation und höchste Datenschutz-Standards zu gewährleisten. Im folgenden Whitepaper werfen wir zunächst einen Blick auf die technischen Möglichkeiten und die Funktionsweisen von KI und deren Potenzial zur Erleichterung von Aufgaben in klinischen Studien. Dann fokussieren wir auf den Ansatz des DATACARE Projekts und dessen Ergebnisse. Abschließend geben wir einen Ausblick auf die praktische Anwendung der entwickelten Lösungen.
Author(s)
Mackay, Sina
Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS  
Antweiler, Dario  orcid-logo
Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS  
Rüping, Stefan  
Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS  
Person Involved
Loh, Silke
Zay-Vanvoorden, Elena
Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS  
Kapusta, Achim
Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS  
Neumeister, Asra-Soraya
Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS  
Corporate Author
Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS  
File(s)
Download (1.72 MB)
Rights
Use according to copyright law
DOI
10.24406/h-478035
Language
German
Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS  
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