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Fraunhofer-Gesellschaft
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  4. Ermittlung elektiver Risikopatienten mittels Bayes'scher Netze
 
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March 4, 2025
Book Article
Title

Ermittlung elektiver Risikopatienten mittels Bayes'scher Netze

Abstract
Die Covid-19-Pandemie 2020 hat gezeigt, dass kurzfristige lokale oder längerfristige nationale Krisensituationen zu einer Aus- und Überlastung der intensivmedizinischen Behandlungskapazitäten führen können. Die aktuellen Entwicklungen im Pflegebereich, bei denen Pflegekräfte zur Mangelressource werden, schränken die postoperative Versorgung von Patientinnen und Patienten weiter ein. Auf der Basis einer klinischen Studie wurde untersucht, ob sich die Verweildauer von telemedizinisch betreuten Patienten mit Hilfe maschineller Lernverfahren vorhersagen lässt, um in Krisensituationen die Behandlungs- und Versorgungskapazitäten zu entlasten.
Author(s)
Hoppe, Thomas  
Fraunhofer-Institut für Offene Kommunikationssysteme FOKUS  
Mattig, Isabel
Barzen, Gina
Matini, Shirkouh
Fraunhofer-Institut für Offene Kommunikationssysteme FOKUS  
Köhler, Kerstin
Dreger, Henryk
Köhler, Friedrich
Mainwork
Hybride KI mit Machine Learning und Knowledge Graphs  
Open Access
File(s)
Download (2.96 MB)
Rights
CC BY 4.0: Creative Commons Attribution
DOI
10.24406/publica-4892
10.1007/978-3-658-44781-6_9
Language
German
Fraunhofer-Institut für Offene Kommunikationssysteme FOKUS  
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