Anaís: Modell zur Unterstützung der Entscheidungsfindung in klinischen Fällen
Berücksichtigung von Kollektivdiagnosen und Fehlerminderungen im Entscheidungsprozess
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Jeden Tag analysieren Fachärzte komplexe klinische Fälle und müssen Entscheidungen treffen, die sich negativ auf das Wohlergehen ihrer Patienten, die Kosten der Verfahren, die Preise der Krankenversicherungen und den Ruf der beteiligten Fachärzte und medizinischen Systeme auswirken oder sogar tödlich sein können. Das Bestreben, die Verfahren im Gesundheitswesen zu verbessern, insbesondere um die Risiken unerwünschter Ereignisse zu mindern, ist eine der großen Herausforderungen unserer Zeit, und die Entwicklung von Methoden und Computersystemen zur Unterstützung der Fachleute bei der E...
Jeden Tag analysieren Fachärzte komplexe klinische Fälle und müssen Entscheidungen treffen, die sich negativ auf das Wohlergehen ihrer Patienten, die Kosten der Verfahren, die Preise der Krankenversicherungen und den Ruf der beteiligten Fachärzte und medizinischen Systeme auswirken oder sogar tödlich sein können. Das Bestreben, die Verfahren im Gesundheitswesen zu verbessern, insbesondere um die Risiken unerwünschter Ereignisse zu mindern, ist eine der großen Herausforderungen unserer Zeit, und die Entwicklung von Methoden und Computersystemen zur Unterstützung der Fachleute bei der Entscheidungsfindung hat in der Wissenschaft und in der Wirtschaft zugenommen. Das Hauptziel dieser Arbeit war es, ein Modell zur Unterstützung der Entscheidungsfindung in klinischen Fällen unter Berücksichtigung der Kollektivdiagnose vorzuschlagen, mit dem Ziel, die Risiken und Ungewissheiten, mit denen medizinische Fachkräfte konfrontiert sind, zu mindern (Anaís). Die in Experimenten erzielten Ergebnisse waren statistisch signifikant in Bezug auf die Anwendbarkeit des Anaís-Modells für den Prozess der Abschwächung von Entscheidungsfehlern und als pädagogisches Instrument.
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