Aktuell·
KI-Entscheidungsunterstützung senkt Delirrisiko nach OP
Eine pragmatische randomisierte Studie zeigt, dass KI-gestütztes Clinical Decision Support bei der Delir-Prävention im Klinikalltag funktioniert.
KI-News im Gesundheitswesen
KI im Gesundheitswesen, verständlich erklärt
Automatisierte deutschsprachige News rund um künstliche Intelligenz in Medizin, Radiologie und Patientenversorgung. Kuratiert von Menschen, geschrieben mit KI-Unterstützung.
Aktuell·
KI-Reliance in der Bildgebung: Wie sich Empfehlungen auswirken
Eine randomisierte Crossover-Studie untersucht, wie Ärztinnen und Ärzte KI-Empfehlungen in der medizinischen Bildgebung übernehmen und wann nicht.
Aktuell·
Konversations-KI in der Hausarztpraxis: Machbarkeit
Eine prospektive Studie prüft, ob konversationelle KI in der ambulanten Primärversorgung diagnostisch unterstützend eingesetzt werden kann.
KI in Qualitätsmanagementsystemen: Integration wird konkret
Ein Peer-Review-Beitrag beschreibt, wie KI in Qualitätsmanagement und klinische Praxis eingebettet werden kann – von Dokumentation bis Verantwortlichkeiten.
LLMs für Teamarbeit und Kommunikation im Gesundheitswesen
Eine Scoping Review zeigt, wie Large Language Models die Teamkommunikation in der Versorgung unterstützen können – von Informationsaufbereitung bis zur Zusammenarbeit, aber mit offenen Fragen zur Umsetzung.
Welche Metriken Health-AI klinisch wirklich misst
Ein JAMIA-Kommentar fordert, Evaluationsmetriken für Health-AI stärker an klinischem Nutzen auszurichten.
JAMA-Studie: Wie Clinicians KI-Info-Plattformen nutzen
Eine JAMA-Studie untersucht, wie Ärztinnen und Ärzte eine KI-gestützte klinische Informationsplattform im Alltag tatsächlich übernehmen und verwenden.
KI im Gesundheitswesen: Metriken reichen nicht
Eine JAMIA-Perspektive kritisiert die Lücke zwischen technischen KI-Kennzahlen und klinisch relevanten, operativen Outcomes in der Gesundheitsversorgung.
Nutzen und Schäden von Clinical AI systematisch bewerten
Eine neue JAMIA-Perspektive fordert, Nutzen und Schäden klinischer KI als Kern der Evaluation fest zu verankern, statt sich auf technische Metriken zu stützen.
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