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Bibliographische Angaben zur Publikation

Big Data und Artificial Intelligence in Klinik und Rehabilitation

Poster auf dem 29. Rehabilitationswissenschaftlichen Kolloquium vom 2. bis 4. März 2020 in Hannover (ausgefallen)



Sammelwerk / Reihe:

Prävention und Rehabilitation - der Betrieb als Partner


Autor/in:

Papst, Lilia; Köllner, Volker; Adam-Keßler, Ulrich


Herausgeber/in:

Deutsche Rentenversicherung Bund (DRV Bund)


Quelle:

Berlin: Eigenverlag, 2020, Seite 412-414


Jahr:

2020



Link(s):


Ganzen Text lesen (in: Reha-Kolloquium 2020) (PDF | 7 MB)


Abstract:


Rehakliniken erheben im Rahmen der Diagnostik und Qualitätssicherung täglich gewaltige Datenmengen. Das Potenzial dieser Informationen kann im Alltag jedoch selten in seiner Ganzheitlichkeit genutzt werden, auch weil Daten oft dezentral organisiert sind.

Die Nutzung von Big Data und Artificial Intelligence (AI) im psychosomatischen Rehabilitations-Setting könnte dabei helfen, frühzeitig sozialmedizinische Prognosen zu stellen und auf dieser Basis effiziente Interventionen für bestimmte Patienten- und Patientinnengruppen zu verschreiben.

So könnten zum Beispiel Patienten und Patientinnen identifiziert werden, die grundsätzlich in der Lage sind, zur Arbeit zurückzukehren, aber das Risiko tragen, die Rehabilitation durch suboptimale Abstimmung des Behandlungsplans arbeitsunfähig zu verlassen.

AI und untergeordnete Methoden wie Machine Learning (ML) und Deep Learning erfahren stetig zunehmendes Interesse im psychiatrisch-klinischen Bereich. Über diesen hinausgehend verlangt das psychosomatische Rehabilitations-Setting allerdings zusätzlich die Berücksichtigung von arbeitsplatzbezogenen Faktoren und bedarf somit nicht nur einer Einschätzung über Krankheit und Gesundheit, sondern auch über die Passung zwischen dem Anforderungsprofil einer Arbeitsstelle und dem Fähigkeitsprofil der Patient:innen.


Weitere Informationen:


Schlagworte:
Informationen in der ICF:


Mehr zum Thema:


Sammelwerk '29. Rehabilitationswissenschaftliches Kolloquium: Prävention und Rehabilitation - der Betrieb als Partner' | REHADAT-Literatur




Dokumentart:


Sammelwerksbeitrag / Forschungsergebnis / Online-Publikation




Bezugsmöglichkeit:


Deutsche Rentenversicherung Bund (DRV Bund)
Forschungsportal der Deutschen Rentenversicherung
Homepage: http://forschung.deutsche-rentenversicherung.de/ForschPortal...

Um Literatur zu beziehen, wenden Sie sich bitte an Bibliotheken, die Herausgeber, den Verlag oder an den Buch- und Zeitschriftenhandel.



Referenznummer:

R/NV1496x096


Informationsstand: 03.12.2020

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