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Erschienen in:

10.01.2025 | Pneumologie | Digitalisierung in der Pneumologie

Big Data in der Pneumologie: Chancen und Herausforderungen

verfasst von: Lora Wahab, Christoph Fisser

Erschienen in: Zeitschrift für Pneumologie | Ausgabe 1/2025

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Auszug

Die moderne Pneumologie begann in der ersten Hälfte des 20. Jahrhunderts mit der Einführung von Röntgentechniken und Lungenfunktionstests, die präzisere Diagnosen von Atemwegserkrankungen ermöglichten. Mit dem Aufkommen elektronischer Gesundheitsakten (EHR) in den späten 1990er-Jahren wurden eine systematische Erfassung und Speicherung großer Mengen an Patientendaten möglich [6]. In jüngerer Zeit profitiert die Pneumologie von künstlicher Intelligenz (KI), die es ermöglicht, diese Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und personalisierte Behandlungen zu entwickeln. …
Literatur
2.
Zurück zum Zitat Barbierato E, Gatti A (2024) The Challenges of Machine Learning: A Critical Review. Electronics 13:416CrossRef Barbierato E, Gatti A (2024) The Challenges of Machine Learning: A Critical Review. Electronics 13:416CrossRef
3.
Zurück zum Zitat Blum T, Vogel-Claussen J, Andreas S et al (2023) Positionspapier zur Implementierung eines nationalen organisierten Programms in Deutschland zur Früherkennung von Lungenkrebs in Risikopopulationen mittels Low-dose-CT-Screening inklusive Management von abklärungsbedürftigen Screeningbefunden. Pneumologie. https://doi.org/10.1055/a-2175-4580CrossRefPubMed Blum T, Vogel-Claussen J, Andreas S et al (2023) Positionspapier zur Implementierung eines nationalen organisierten Programms in Deutschland zur Früherkennung von Lungenkrebs in Risikopopulationen mittels Low-dose-CT-Screening inklusive Management von abklärungsbedürftigen Screeningbefunden. Pneumologie. https://​doi.​org/​10.​1055/​a-2175-4580CrossRefPubMed
Metadaten
Titel
Big Data in der Pneumologie: Chancen und Herausforderungen
verfasst von
Lora Wahab
Christoph Fisser
Publikationsdatum
10.01.2025
Verlag
Springer Medizin
Schlagwort
Pneumologie
Erschienen in
Zeitschrift für Pneumologie / Ausgabe 1/2025
Print ISSN: 2731-7404
Elektronische ISSN: 2731-7412
DOI
https://doi.org/10.1007/s10405-024-00591-8

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