Healthcare 4.0 – Medizin im Wandel
Zusammenfassung Healthcare 4.0 beschreibt die zukünftige Transformation des Gesundheitswesens, die durch die Kombination digitaler Technologien wie Künstlicher Intelligenz (KI), Big Data und Internet of Medical Things getrieben und das Voranschreiten der Präzisionsmedizin ermöglichen wird. Dieser Üb...
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Veröffentlicht in: | Herz 2024-10, Vol.49 (5), p.350-354 |
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Hauptverfasser: | , |
Format: | Artikel |
Sprache: | ger |
Schlagworte: | |
Online-Zugang: | Volltext |
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creator | Roßkopf, Steffen Meder, Benjamin |
description | Zusammenfassung
Healthcare 4.0 beschreibt die zukünftige Transformation des Gesundheitswesens, die durch die Kombination digitaler Technologien wie Künstlicher Intelligenz (KI), Big Data und Internet of Medical Things getrieben und das Voranschreiten der Präzisionsmedizin ermöglichen wird. Dieser Übersichtsartikel geht auf verschiedene Bereiche wie LLM („large language models“), Diagnostik und Robotik ein, beleuchtet positive Aspekte von Healthcare 4.0 und zeigt spannende Methoden und Anwendungsbeispiele in der Kardiologie. Es wird auf die breite Wissensbasis und das enorme Potenzial von LLM eingegangen und deren unmittelbarer Nutzen als digitale Assistenten oder für Verwaltungsaufgaben dargelegt. In der Diagnostik wird die zunehmende Nützlichkeit von Wearables betont und eine KI zur Vorhersage des Füllungsdrucks des Herzens anhand von kardialen MRT(Magnetresonanztomographie)-Bildern vorgestellt. Außerdem wird auf die revolutionäre Methodik einer digitalen Simulation des physischen Herzens („digital twin“) sowie auf regulatorische Rahmenbedingungen und eine kleine Vision einer datengetriebenen Gesundheitsversorgung eingegangen und die Notwendigkeit von Investitionen in technisches Personal und Infrastruktur erläutert, um eine effektivere Medizin zu erreichen. |
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Healthcare 4.0 beschreibt die zukünftige Transformation des Gesundheitswesens, die durch die Kombination digitaler Technologien wie Künstlicher Intelligenz (KI), Big Data und Internet of Medical Things getrieben und das Voranschreiten der Präzisionsmedizin ermöglichen wird. Dieser Übersichtsartikel geht auf verschiedene Bereiche wie LLM („large language models“), Diagnostik und Robotik ein, beleuchtet positive Aspekte von Healthcare 4.0 und zeigt spannende Methoden und Anwendungsbeispiele in der Kardiologie. Es wird auf die breite Wissensbasis und das enorme Potenzial von LLM eingegangen und deren unmittelbarer Nutzen als digitale Assistenten oder für Verwaltungsaufgaben dargelegt. In der Diagnostik wird die zunehmende Nützlichkeit von Wearables betont und eine KI zur Vorhersage des Füllungsdrucks des Herzens anhand von kardialen MRT(Magnetresonanztomographie)-Bildern vorgestellt. Außerdem wird auf die revolutionäre Methodik einer digitalen Simulation des physischen Herzens („digital twin“) sowie auf regulatorische Rahmenbedingungen und eine kleine Vision einer datengetriebenen Gesundheitsversorgung eingegangen und die Notwendigkeit von Investitionen in technisches Personal und Infrastruktur erläutert, um eine effektivere Medizin zu erreichen.</description><identifier>ISSN: 0340-9937</identifier><identifier>EISSN: 1615-6692</identifier><identifier>DOI: 10.1007/s00059-024-05267-w</identifier><language>ger</language><publisher>Heidelberg: Springer Medizin</publisher><subject>Artificial intelligence ; Big Data ; Cardiology ; Digital imaging ; Digital simulation ; Digital twins ; Health care ; Heart ; Internal Medicine ; Internet of medical things ; Knowledge bases (artificial intelligence) ; Large language models ; Magnetic resonance imaging ; Medicine ; Medicine & Public Health ; Precision medicine ; Robotics ; Schwerpunkt</subject><ispartof>Herz, 2024-10, Vol.49 (5), p.350-354</ispartof><rights>The Author(s), under exclusive licence to Springer Medizin Verlag GmbH, ein Teil von Springer Nature 2024</rights><rights>The Author(s), under exclusive licence to Springer Medizin Verlag GmbH, ein Teil von Springer Nature 2024.</rights><lds50>peer_reviewed</lds50><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed><cites>FETCH-LOGICAL-c115w-3ddc035a3ed60191ac3bacc19da7b2a98934c8599dbf3dbfce981fc65228373b3</cites></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Tsyndetics_thumb_exl</thumbnail><linktopdf>$$Uhttps://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s00059-024-05267-w$$EPDF$$P50$$Gspringer$$H</linktopdf><linktohtml>$$Uhttps://link.springer.com/10.1007/s00059-024-05267-w$$EHTML$$P50$$Gspringer$$H</linktohtml><link.rule.ids>314,780,784,27924,27925,41488,42557,51319</link.rule.ids></links><search><creatorcontrib>Roßkopf, Steffen</creatorcontrib><creatorcontrib>Meder, Benjamin</creatorcontrib><title>Healthcare 4.0 – Medizin im Wandel</title><title>Herz</title><addtitle>Herz</addtitle><description>Zusammenfassung
Healthcare 4.0 beschreibt die zukünftige Transformation des Gesundheitswesens, die durch die Kombination digitaler Technologien wie Künstlicher Intelligenz (KI), Big Data und Internet of Medical Things getrieben und das Voranschreiten der Präzisionsmedizin ermöglichen wird. Dieser Übersichtsartikel geht auf verschiedene Bereiche wie LLM („large language models“), Diagnostik und Robotik ein, beleuchtet positive Aspekte von Healthcare 4.0 und zeigt spannende Methoden und Anwendungsbeispiele in der Kardiologie. Es wird auf die breite Wissensbasis und das enorme Potenzial von LLM eingegangen und deren unmittelbarer Nutzen als digitale Assistenten oder für Verwaltungsaufgaben dargelegt. In der Diagnostik wird die zunehmende Nützlichkeit von Wearables betont und eine KI zur Vorhersage des Füllungsdrucks des Herzens anhand von kardialen MRT(Magnetresonanztomographie)-Bildern vorgestellt. Außerdem wird auf die revolutionäre Methodik einer digitalen Simulation des physischen Herzens („digital twin“) sowie auf regulatorische Rahmenbedingungen und eine kleine Vision einer datengetriebenen Gesundheitsversorgung eingegangen und die Notwendigkeit von Investitionen in technisches Personal und Infrastruktur erläutert, um eine effektivere Medizin zu erreichen.</description><subject>Artificial intelligence</subject><subject>Big Data</subject><subject>Cardiology</subject><subject>Digital imaging</subject><subject>Digital simulation</subject><subject>Digital twins</subject><subject>Health care</subject><subject>Heart</subject><subject>Internal Medicine</subject><subject>Internet of medical things</subject><subject>Knowledge bases (artificial intelligence)</subject><subject>Large language models</subject><subject>Magnetic resonance imaging</subject><subject>Medicine</subject><subject>Medicine & Public Health</subject><subject>Precision medicine</subject><subject>Robotics</subject><subject>Schwerpunkt</subject><issn>0340-9937</issn><issn>1615-6692</issn><fulltext>true</fulltext><rsrctype>article</rsrctype><creationdate>2024</creationdate><recordtype>article</recordtype><recordid>eNp9kEFKAzEUhoMoWKsXcFUQ3KW-5E1m5i2lqBUqbhSXIZNkdEo7rUml6Mo7eIGepUfxJEZHcOfi8W--_3_wMXYsYCgAirMIAIo4yIyDknnB1zusJ3KheJ6T3GU9wAw4ERb77CDGKYBQJKHHTsfezFZP1gS_3WRD2G4-3z8GN941b007aOaDB9M6Pztke7WZRX_0m312f3lxNxrzye3V9eh8wq0Qas3ROQuoDHqXgyBhLFbGWkHOFJU0VBJmtlRErqoxnfVUitrmSsoSC6ywz0663WVYPL_4uNLTxUto00uNAihxCJQo2VE2LGIMvtbL0MxNeNUC9LcP3fnQyYf-8aHXqYRdKSa4ffThb_qf1hdSZ2Pk</recordid><startdate>20241001</startdate><enddate>20241001</enddate><creator>Roßkopf, Steffen</creator><creator>Meder, Benjamin</creator><general>Springer Medizin</general><general>Springer Nature B.V</general><scope>AAYXX</scope><scope>CITATION</scope><scope>7TS</scope><scope>7U7</scope><scope>C1K</scope><scope>K9.</scope></search><sort><creationdate>20241001</creationdate><title>Healthcare 4.0 – Medizin im Wandel</title><author>Roßkopf, Steffen ; Meder, Benjamin</author></sort><facets><frbrtype>5</frbrtype><frbrgroupid>cdi_FETCH-LOGICAL-c115w-3ddc035a3ed60191ac3bacc19da7b2a98934c8599dbf3dbfce981fc65228373b3</frbrgroupid><rsrctype>articles</rsrctype><prefilter>articles</prefilter><language>ger</language><creationdate>2024</creationdate><topic>Artificial intelligence</topic><topic>Big Data</topic><topic>Cardiology</topic><topic>Digital imaging</topic><topic>Digital simulation</topic><topic>Digital twins</topic><topic>Health care</topic><topic>Heart</topic><topic>Internal Medicine</topic><topic>Internet of medical things</topic><topic>Knowledge bases (artificial intelligence)</topic><topic>Large language models</topic><topic>Magnetic resonance imaging</topic><topic>Medicine</topic><topic>Medicine & Public Health</topic><topic>Precision medicine</topic><topic>Robotics</topic><topic>Schwerpunkt</topic><toplevel>peer_reviewed</toplevel><toplevel>online_resources</toplevel><creatorcontrib>Roßkopf, Steffen</creatorcontrib><creatorcontrib>Meder, Benjamin</creatorcontrib><collection>CrossRef</collection><collection>Physical Education Index</collection><collection>Toxicology Abstracts</collection><collection>Environmental Sciences and Pollution Management</collection><collection>ProQuest Health & Medical Complete (Alumni)</collection><jtitle>Herz</jtitle></facets><delivery><delcategory>Remote Search Resource</delcategory><fulltext>fulltext</fulltext></delivery><addata><au>Roßkopf, Steffen</au><au>Meder, Benjamin</au><format>journal</format><genre>article</genre><ristype>JOUR</ristype><atitle>Healthcare 4.0 – Medizin im Wandel</atitle><jtitle>Herz</jtitle><stitle>Herz</stitle><date>2024-10-01</date><risdate>2024</risdate><volume>49</volume><issue>5</issue><spage>350</spage><epage>354</epage><pages>350-354</pages><issn>0340-9937</issn><eissn>1615-6692</eissn><abstract>Zusammenfassung
Healthcare 4.0 beschreibt die zukünftige Transformation des Gesundheitswesens, die durch die Kombination digitaler Technologien wie Künstlicher Intelligenz (KI), Big Data und Internet of Medical Things getrieben und das Voranschreiten der Präzisionsmedizin ermöglichen wird. Dieser Übersichtsartikel geht auf verschiedene Bereiche wie LLM („large language models“), Diagnostik und Robotik ein, beleuchtet positive Aspekte von Healthcare 4.0 und zeigt spannende Methoden und Anwendungsbeispiele in der Kardiologie. Es wird auf die breite Wissensbasis und das enorme Potenzial von LLM eingegangen und deren unmittelbarer Nutzen als digitale Assistenten oder für Verwaltungsaufgaben dargelegt. In der Diagnostik wird die zunehmende Nützlichkeit von Wearables betont und eine KI zur Vorhersage des Füllungsdrucks des Herzens anhand von kardialen MRT(Magnetresonanztomographie)-Bildern vorgestellt. Außerdem wird auf die revolutionäre Methodik einer digitalen Simulation des physischen Herzens („digital twin“) sowie auf regulatorische Rahmenbedingungen und eine kleine Vision einer datengetriebenen Gesundheitsversorgung eingegangen und die Notwendigkeit von Investitionen in technisches Personal und Infrastruktur erläutert, um eine effektivere Medizin zu erreichen.</abstract><cop>Heidelberg</cop><pub>Springer Medizin</pub><doi>10.1007/s00059-024-05267-w</doi><tpages>5</tpages></addata></record> |
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