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Datenmarktplätze für Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen: Potenziale, Herausforderungen und Strategien zur Bewältigung

Guse, Richard ORCID iD icon 1; Thiebes, Scott ORCID iD icon 1; Hennel, Phil; Rosenkranz, Christoph; Sunyaev, Ali 1
1 Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Abstract:

Das Training von Künstliche Intelligenz (KI)-Modellen, die auf maschinellem Lernen (ML) beruhen, erfordert eine große Menge qualitativ hochwertiger Daten. Besonders im Gesundheitswesen mit seinen hochsensiblen Daten und hohen Anforderungen an den Datenschutz besitzen einzelne Akteur:innen oft jedoch nicht ausreichend hochwertige Daten. Datenmarktplätze für KI zielen darauf ab, dieses Problem zu lösen, indem sie Datenanbieter und Datenkonsumenten miteinander verbinden und den Handel von Daten ermöglichen. Allerdings haben sich Datenmarktplätze im Gesundheitswesen, trotz erster technischer Konzepte und einiger Pilotprojekte, bisher noch nicht erfolgreich durchsetzen können. ... mehr

Abstract (englisch):

Training artificial intelligence (AI) models requires a large amount of high-quality data. However, especially in healthcare with its highly sensitive data and high privacy requirements, individual stakeholders often do not own sufficient high-quality data. Data marketplaces for AI aim to solve this problem by connecting data providers and data consumers and enabling data trading. However, despite initial technical concepts and some pilot projects, data marketplaces have not yet been successful in the healthcare sector. Within this study, expert interviews were therefore conducted with a number of relevant experts and stakeholders to identify potentials, challenges and possible strategies for overcoming the challenges. ... mehr


Verlagsausgabe §
DOI: 10.5445/IR/1000152552/pub
Veröffentlicht am 20.02.2023
Postprint §
DOI: 10.5445/IR/1000152552
Veröffentlicht am 10.11.2022
Originalveröffentlichung
DOI: 10.1365/s40702-022-00922-4
Dimensions
Zitationen: 2
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB)
Publikationstyp Zeitschriftenaufsatz
Publikationsjahr 2022
Sprache Deutsch
Identifikator ISSN: 1436-3011
KITopen-ID: 1000152552
Erschienen in HMD
Verlag Springer
Band 59
Heft 6
Seiten 1527–1544
Projektinformation SPP 2267 (DFG, DFG KOORD, SU 717/15-1)
Vorab online veröffentlicht am 07.11.2022
Schlagwörter Digitalisierung, Gesundheitswesen, Künstliche Intelligenz, Datenmarktplätze, Herausforderungen
Nachgewiesen in Dimensions
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