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Mit künstlicher Intelligenz schneller zur Diagnose seltener Erkrankungen – ein Gebot der Ethik, Ökonomie und Lebensqualität

BACKGROUND: Approximately 300 million people worldwide suffer from a rare disease. An optimal treatment requires a successful diagnosis. This takes a particularly long time, especially for rare diseases. Digital diagnosis support systems could be important aids in accelerating a successful diagnosis...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Völkel, Lukas, Wagner, Annette D.
Formato: Online Artículo Texto
Lenguaje:English
Publicado: Springer Medizin 2023
Materias:
Acceso en línea:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10602953/
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/37861723
http://dx.doi.org/10.1007/s00108-023-01599-7
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Wagner, Annette D.
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description BACKGROUND: Approximately 300 million people worldwide suffer from a rare disease. An optimal treatment requires a successful diagnosis. This takes a particularly long time, especially for rare diseases. Digital diagnosis support systems could be important aids in accelerating a successful diagnosis in the future. OBJECTIVE: The current possibilities of digital diagnostic support systems in the diagnosis of rare diseases and questions that still need to be clarified are presented in relation to the parameters of ethics, economy and quality of life. MATERIAL AND METHODS: Current research results of the authors were compiled and discussed in the context of the current literature. A case study is used to illustrate the potential of digital diagnostic support systems. RESULTS: Digital diagnostic support systems and experts together can accelerate the successful diagnosis in patients with rare diseases. This could have a positive impact on patients’ quality of life and lead to potential savings in direct and indirect costs in the healthcare system. CONCLUSION: Ensuring data security, legal certainty and functionality in the use of digital diagnostic support systems is of great importance in order to create trust among experts and patients. Continuous further development of the systems by means of artificial intelligence (AI) could also enable patients to accelerate diagnosis in the future.
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institution National Center for Biotechnology Information
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spelling pubmed-106029532023-10-28 Mit künstlicher Intelligenz schneller zur Diagnose seltener Erkrankungen – ein Gebot der Ethik, Ökonomie und Lebensqualität Völkel, Lukas Wagner, Annette D. Inn Med (Heidelb) Schwerpunkt: Künstliche Intelligenz in der Inneren Medizin BACKGROUND: Approximately 300 million people worldwide suffer from a rare disease. An optimal treatment requires a successful diagnosis. This takes a particularly long time, especially for rare diseases. Digital diagnosis support systems could be important aids in accelerating a successful diagnosis in the future. OBJECTIVE: The current possibilities of digital diagnostic support systems in the diagnosis of rare diseases and questions that still need to be clarified are presented in relation to the parameters of ethics, economy and quality of life. MATERIAL AND METHODS: Current research results of the authors were compiled and discussed in the context of the current literature. A case study is used to illustrate the potential of digital diagnostic support systems. RESULTS: Digital diagnostic support systems and experts together can accelerate the successful diagnosis in patients with rare diseases. This could have a positive impact on patients’ quality of life and lead to potential savings in direct and indirect costs in the healthcare system. CONCLUSION: Ensuring data security, legal certainty and functionality in the use of digital diagnostic support systems is of great importance in order to create trust among experts and patients. Continuous further development of the systems by means of artificial intelligence (AI) could also enable patients to accelerate diagnosis in the future. Springer Medizin 2023-10-20 2023 /pmc/articles/PMC10602953/ /pubmed/37861723 http://dx.doi.org/10.1007/s00108-023-01599-7 Text en © The Author(s) 2023 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Open Access Dieser Artikel wird unter der Creative Commons Namensnennung 4.0 International Lizenz veröffentlicht, welche die Nutzung, Vervielfältigung, Bearbeitung, Verbreitung und Wiedergabe in jeglichem Medium und Format erlaubt, sofern Sie den/die ursprünglichen Autor(en) und die Quelle ordnungsgemäß nennen, einen Link zur Creative Commons Lizenz beifügen und angeben, ob Änderungen vorgenommen wurden. Die in diesem Artikel enthaltenen Bilder und sonstiges Drittmaterial unterliegen ebenfalls der genannten Creative Commons Lizenz, sofern sich aus der Abbildungslegende nichts anderes ergibt. Sofern das betreffende Material nicht unter der genannten Creative Commons Lizenz steht und die betreffende Handlung nicht nach gesetzlichen Vorschriften erlaubt ist, ist für die oben aufgeführten Weiterverwendungen des Materials die Einwilligung des jeweiligen Rechteinhabers einzuholen. Weitere Details zur Lizenz entnehmen Sie bitte der Lizenzinformation auf http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.de (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) .
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