Branchen

Industrien und digitale technologische Revolutionen

Es gibt tiefgreifende Einblicke in die Branche mit Vorschlägen für neue Technologien. Es ist an der Zeit, Kerngeschäftsprozesse und Geschäftsmodelle mit der Kraft der Digitalisierung neu zu erfinden.

Einblicke in die Industrie

Medizintechnik-Industrie

Gesundheitswesen und maschinelles Lernen

In dieser Reihe wollen wir die Beziehungen zwischen dem Gesundheitswesen und dem medizinischen Bereich und den neuen Technologien näher beleuchten. Auf dieser Reise wird der Leser von unserer Anleitung und unserem Blick auf die Geschichten begleitet 

Aus alter Zeit 

Für den Laien in jedem Land ist die medizinische Industrie die Säule der Gesellschaft. Sie ist der Beschützer und Pfleger des Volkes, wo man sich selbstlos in die Bemühungen um andere einbringt und das Gefühl der menschlichen Fürsorge und Besserung teilt. Die Hippokratische Eid, der allen Herden vertraut ist, wurde vom griechischen Arzt Hippokrates (460-370 v. Chr.) entwickelt und wird von den Ärzten bis heute als heilig angesehen, weist auf die Opferbereitschaft, die Langlebigkeit und die Gutmütigkeit hin, die für den Obelisken der menschlichen Zivilisation seit der Antike charakteristisch sind. 

Gesundheitswesen und KI

Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen ist ein übergreifender Begriff, der die Verwendung von Algorithmen und Software für maschinelles Lernen oder künstliche Intelligenz (KI) zur Nachahmung der menschlichen Kognition bei der Analyse, Darstellung und dem Verständnis komplexer medizinischer Daten und Daten aus dem Gesundheitswesen beschreibt. Konkret bedeutet KI die Fähigkeit von Computeralgorithmen, Schlussfolgerungen allein auf der Grundlage von Eingabedaten zu ziehen.

Industrie 

Der Trend, dass große Gesundheitsunternehmen fusionieren, ermöglicht einen besseren Zugang zu Gesundheitsdaten. Mehr Gesundheitsdaten bilden die Grundlage für die Implementierung von KI-Algorithmen. 

Ein großer Teil der Industrie konzentriert sich bei der Implementierung von KI im Gesundheitswesen auf die klinischen Entscheidungsunterstützungssysteme. Je mehr Daten gesammelt werden, desto mehr passen sich die Algorithmen des maschinellen Lernens an und ermöglichen robustere Antworten und Lösungen. 

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