Zusammenfassung
Beim Paradigma der künstlichen Intelligenz (KI) handelt es sich um ein Querschnittsthema, das Branchen, Märkte und Geschäftsmodelle beherrscht. Der künstlichen Intelligenz wird gemeinhin das Potenzial zur disruptiven Innovation zugeschrieben, die bestehende Ordnungen aus den Angeln hebt. In diesem Zusammenhang stellt sich für das Gesundheitswesen die Frage, ob KI-Systeme im Gesundheitswesen immer disruptiver Natur sind. Vielmehr unterliegen die Institutionen im Gesundheitswesen einem rigiden Marktordnungsrahmen, der oft kaum Raum für radikale Anwendungen lässt. Nicht zuletzt aus diesem Grund lassen sich KI-Visionen im Gesundheitswesen nur etappenweise im Kontext multipler Stakeholder implementieren. Dabei sind die KI-Anbieter gefordert, ein progressives Political Impact Management (PIM) zu praktizieren, um über den Umweg der Nichtmarktstrategie komparative Marktvorteile aufbauen zu können. Bei diesem konzeptionell angelegten Beitrag sollen aus dem Blickfeld des strategischen Managements Handlungsoptionen und Gestaltungsfelder für KI-Anwendungen im Gesundheitswesen aufgezeigt werden. Besondere Relevanz hat hierbei die Ableitung eines holistischen Bezugsrahmens zur künstlichen Intelligenz im Gesundheitswesen, der theoretische, praktische und branchenbezogene KI-Logiken assimiliert.
This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.
Access this chapter
Tax calculation will be finalised at checkout
Purchases are for personal use only
Literatur
Abd-alrazaq, A. A., Alajlani, M., Abdallah Alawan, A., Bewick, B.M., Gardner, P., & Househ, M. (2019). An overview of the features of chatbots in mental health: A scoping review. International Journal of Medical Informatics, 132,(December 2019), 103978. https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2019.103978.
Dimitrov, D. V. (2016). Medical internet of things and big data in healthcare. Healthcare Informatics Research, 22(3), 156–163.
Holzinger, A., Langs, G., Denk, H., Zatloukal, K., & Müller, H. (2019). Causability and explainability of artificial intelligence in medicine. WIREs Data Mining and Knowledge Discovery, 9(4). https://doi.org/10.1002/widm.1312.
Jiang, F., Jiang, Y., Zhi, H., Dong, Y., Ma, S., Wang, Y., Dong, Y., Shen, H., & Wang, Y. (2017). Artificial intelligence in healthcare: Past, present and future. Stroke and Vascular Neurology, 2(4), 230–243. https://doi.org/10.1136/svn-2017-000101.
Le Berre, C., Sandborn, W.J., Aridhi, S., Devignes, M.-D., Fournier, L., Smail-Tabbone, D. S., & Peyrin-Biroulet (2020) Application of artificial intelligence to gastroenterology and hepatology. Gastroenterology, 158(1), 76-94. doi: https://doi.org/10.1053/j.gastro.2019.08.058.
Knape, T., Hufnagl, P., & Rasche, C. (2019). Innovationsmanagement unter VUKA-Bedingungen: Gesundheit im Fokus von Digitalisierung, Datenanalytik, Diskontinuität und Disruption. In M. A. Pfannstiel, K. Kassel, & C. Rasche (Hrsg.), Innovationen und Innovationsmanagement im Gesundheitswesen. Technologien, Produkte und Dienstleistungen voranbringen (S. 1–24). Springer.
Knape, T., Hufnagl, P., & Rasche, C. (2020). Dashboardconsulting im Gesundheitswesen – Digitalisierungsoptionen und Anwendungsfelder. In M.A. Pfannstiel, C. Rasche, A. Braun von Reinersdorff, B. Knoblach, D. Fink (Hrsg.), Consulting im Gesundheitswesen, Professional Services als Gestaltungsimperative der Unternehmensberatung (S. 1–27). Springer Gabler.
Köhler, W., Schultz, C., & Rasche, C. (2020a). When handing out presents is not enough! – Influencing factors on the user´s willingness to share data for connected car services, 25. G-Forum Konferenz 2020, 24. Interdisziplinäre Jahreskonferenz zu Entrepreneurship, Innovation und Mittelstand vom 28. September bis 02. Oktober 2020 (KIT Karlsruhe / virtual edition). Karlsruhe.
Köhler, W., Schultz, C., & Rasche, C. (2020b). Das 100%-Problem im Datenschutz, 25. G-Forum Konferenz 2020, 24. Interdisziplinäre Jahreskonferenz zu Entrepreneurship, Innovation und Mittelstand vom 28. September bis 02. Oktober 2020 (KIT Karlsruhe / virtual edition). Karlsruhe.
Miotto, R., Wang, F., Wang, S., Jiang, X., & Dudley, J. T. (2018). Deep learning for healthcare: Review, opportunities and challenges. Briefings in Bioinformatics, 19(6), 1236–1246. https://doi.org/10.1093/bib/bbx044.
Palanica, A., Flaschner, P., Thommandram, A., Li, M., & Fossat, Y. (2019). physicians’ perceptions of chatbots in health care: Cross-sectional web-based survey. Journal of Medical Internet Research, 21(4). https://doi.org/10.2196/12887.
Pereira, J., & Diaz, O. (2019). Using health chatbots for behavior change: A mapping study. Journal of Medical Systems, 43(5), 135. https://doi.org/10.1007/s10916-019-1237-1.
Raab, E. (2020). Intersektorale Versorgung in der Coronakrise – Von der Behandlung nach Abrechnungsart zur Abrechnung nach Behandlung. KU special Medizincontrolling September 2020, 12, 17–19.
Rasche, C. (2017) Digitaler Gesundheitswettbewerb – Strategien, Geschäftsmodelle, Kompetenzanforderungen. In M. A. Pfannstiel, P. Da-Cruz, & H. Mehlich (Hrsg.), Digitale Transformation von Dienstleistungen im Gesundheitswesen I, Impulse für die Versorgung (Bd. I, S. 1–29). Springer.
Rasche, C. (2013). Big Data – Herausforderung für das Management. wisu, 42(8–9), 1076–1083.
Rasche, C., & Margaria, T. (2013). Value on Data (VoD): Big Data als Chance zur Entscheidungsoptimierung in Kliniken. WISU, 45(2), 182–190.
Rasche, C., Margaria, T., & Braun von Reinersdorff, A. (2010). Value delivery through it-based healthcare architectures: Towards a competence-based view of services. In M. Stephan, W. Kerber, T. Kessler, & M. Lingenfelder (Hrsg.), 25 ressourcen- und kompetenzorientierte Forschung: Der Kompetenzbasierte Ansatz auf dem Weg zum Schlüsselparadigma in der Managementforschung (S. 417–443). Springer Gabler.
Rasche, C., Margaria, T., & Floyd, B.D. (2017). Service model innovation in hospitals: Beyond expert organizations. In M. A. Pfannstiel & C. Rasche (Hrsg.), service business model innovation in healthcare and hospital management – Models, strategies tools (S. 1–19). Springer Nature.
Rasche, C., Mutti, M., Braun von Reinersdorff, A. (2018a). Ressourcen- und Rohstoffmanagement. wisu, 6, 678–688
Rasche, C., Braun von Reinersdorff, A., Knoblach, B., & Fink, D. (2018b). Digitales Unternehmen im Gesundheitswesen – Harmonisierung von Markt- und Technologieprioritäten. In M. A. Pfannstiel, P. Da-Cruz, & C. Rasche (Hrsg.), Entrepreneurship im Gesundheitswesen III, Digitalisierung – Innovation – Gesundheitsversorgung (Bd. III, S. 1–31). Springer.
Rasche, C., Schultz, C., & Braun von Reinersdorff, A. (2020). EID-Leadership im Gesundheitswesen – Entrepreneurship. Innovation, Digitalisierung FOR-MED, Zeitschrift für das Management im Gesundheitswesen, Ausgabe, 01, 1–11.
Schill, D., Kracklauer, A. H., & Rasche, C. (2017). The quality of the candidate journey as an important aspect of the employer brand. In: 4th Academic International Conference on Social Sciences and Humanities, Cambridge Conference Proceedings, 07.-09.12.2017, FLE Learning, Cambridge, UK, (S. 7–17).
Author information
Authors and Affiliations
Corresponding author
Editor information
Editors and Affiliations
Rights and permissions
Copyright information
© 2022 Der/die Autor(en), exklusiv lizenziert durch Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature
About this chapter
Cite this chapter
Rasche, C., Brehmer, N. (2022). KI-Implementierungsoptionen in dateninflationären Versorgungsnetzen: Von der abstrakten Vision zur konkreten Wertschöpfungstransformation. In: Pfannstiel, M.A. (eds) Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-33597-7_9
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-33597-7_9
Published:
Publisher Name: Springer Gabler, Wiesbaden
Print ISBN: 978-3-658-33596-0
Online ISBN: 978-3-658-33597-7
eBook Packages: Business and Economics (German Language)