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Decision Support Systeme am Beispiel der klinischen Pathologie und Molekularpathologie: Was sollen sie können?

27. Oktober 2020
Digitalisierung & Big Data

Digitale Decision Support Systeme ermöglichen eine automatisierte und standardisierte Auswertung und Interpretation von Daten für die Diagnose und Therapiewahl.

In der klinischen Pathologie und Molekularpathologie wird eine Integration von digitaler Dokumentation und Analyse von Gewebe und Zellen mit klinischen Parametern für eine Weiterentwicklung der Personalisierten Medizin angestrebt.

Bisher sind vorwiegend Einzellösungen in Verwendung. Eine zunehmende Synthese von großen Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen mit machine learning/artificial intelligence Methoden wird jedoch zu leistungsstärkeren und integrativen Decision Support Systemen führen.

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AutorIn: Dr. Felicitas Oberndorfer

Klinisches Institut für Pathologie, Medizinische Universität Wien/AKH Wien

Univ.-Prof. DDr. Leonhard Müllauer

Klinisches Institut für Pathologie, Medizinische Universität Wien/AKH Wien

  1. Grobholz R, Digitale Pathologie – Die Zeit ist reif. Der Pathologe 2018; 3: 228-235
  2. Xu B et al., Distributed gene clinical decision support system based on cloud computing. BMC Med Genomics 2018; 11: 100
  3. Itahashi K et al., Evaluating Clinical Genome Sequence Analysis by Watson for Genomics. Front Med 2018; 5: 305
  4. Sutton RT et al., An overview of clinical decision support systems: benefits, risks, and strategies for success. NPJ Digit Med 2020; 3: 17
  5. Ethikrat Deutschland, Stellungnahme „Big Data und Gesundheit – Datensouveränität als informationelle Freiheitsgestaltung“. 2018
Ursprünglich erschienen:
SO 06|2020
Herausgeber: Univ.-Prof. Dr. Matthias Preusser, Univ.-Prof. Dr. Markus Raderer
Publikationsdatum: 2020-10-27
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