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Methoden und Werkzeuge für eine datengetriebene Entwicklung digitaler Gesundheitsanwendungen

Schinle, Markus ORCID iD icon 1
1 Institut für Technik der Informationsverarbeitung (ITIV), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Abstract:

Dem Paradigma der Präzisionsmedizin folgend schaffen digitale Gesundheitsanwendungen die Grundlage für eine personalisierte Versorgung, um damit die Effizienz und Effektivität von Gesundheitssystemen zu erhöhen. Im Kontext weltweit entstehender digitaler Gesundheitsökosysteme stehen dabei Daten als treibender Faktor im Mittelpunkt des Entwicklungsprozesses. Welche Methoden und Werkzeuge benötigt werden, um das dadurch mögliche Zusammenspiel zwischen einer datengetriebenen und einer wissensbasierten Entwicklung von digitalen Gesundheitsanwendungen zu unterstützen, wird in dieser Arbeit untersucht und anhand eines Rahmenwerks beschrieben. ... mehr

Abstract (englisch):

Following the paradigm of precision medicine, digital health applications create the basis for personalized care, thereby increasing the efficiency and effectiveness of healthcare systems. In the context of globally emerging digital health ecosystems, data is at the center of the development process as a driving factor. The methods and tools needed to support the resulting interaction between data-driven and knowledge-based development of digital health applications are explored in this work, as well as described using a framework. By applying the Design Science Research Method, related artifacts are designed following a problem-initiated approach, implemented, and evaluated by quantitative as well as qualitative methods. ... mehr


Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000150345
Veröffentlicht am 08.09.2022
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Technik der Informationsverarbeitung (ITIV)
Karlsruhe Service Research Institute (KSRI)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsdatum 08.09.2022
Sprache Deutsch
Identifikator KITopen-ID: 1000150345
Verlag Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Umfang xii, 319 S.
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Wirtschaftswissenschaften (WIWI)
Institut Karlsruhe Service Research Institute (KSRI)
Prüfungsdatum 31.08.2022
Schlagwörter data-driven development, digital health applications, dementia, health data ecosystems
Referent/Betreuer Nickel, Stefan
Stork, Wilhelm
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