KI in der Medizin: Diese Kriterien entscheiden über den Praxiserfolg
Künstliche Intelligenz in der Medizin scheitert oft an fehlenden Daten, mangelnder Digitalisierung und Misstrauen. Experten der TMF fordern bessere Infrastruktur, mehr Transparenz und eine europäische Initiative, um Wertschöpfung und Vertrauen in der KI-Entwicklung zu sichern.
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Die Entwicklung medizinischer KI in Deutschland stößt auf strukturelle Hürden: fehlende kuratierte Daten, mangelnde Standardisierung und unzureichende Digitalstrategien in Kliniken. Experten der TMF fordern, sekundäre Datennutzung in jedem Digitalisierungsprojekt mitzudenken und an Forschungsinfrastrukturen anzubinden. Für mehr gesellschaftliches Vertrauen braucht es Transparenz, Datenschutz und eine klare Trennung von Forschung und kommerzieller Nutzung. Zudem müsse die EU eigene Plattformen und Innovationen schaffen, um technologische Abhängigkeiten von den USA und China zu vermeiden. Die TMF arbeitet mit verschiedenen Arbeitsgruppen an Lösungen, betont aber: Ohne gezielte Förderung droht Europa den Anschluss bei KI in der Medizin zu verlieren…
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