KI-Biases im Gesundheitswesen: – Teil 1 (Terminologie und Typologie)

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen soll dort zu mehr Gleichheit führen, bewirkt bisweilen aber genau das Gegenteil. Dieser Aufsatz behandelt das damit angesprochene Problem von KI-Biases. Während der vorliegende erste Teil eine Bias-Typologie herausarbeitet, widmet sich der...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Wolff, Daniel
Formato: Online Artículo Texto
Lenguaje:English
Publicado: Springer Fachmedien Wiesbaden 2022
Materias:
Schwerpunkt
Acceso en línea:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9713104/
http://dx.doi.org/10.1007/s11623-022-1695-3
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institution National Center for Biotechnology Information
language English
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spelling pubmed-97131042022-12-01 KI-Biases im Gesundheitswesen: – Teil 1 (Terminologie und Typologie) Wolff, Daniel Datenschutz Datensich Schwerpunkt Der Einsatz von künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen soll dort zu mehr Gleichheit führen, bewirkt bisweilen aber genau das Gegenteil. Dieser Aufsatz behandelt das damit angesprochene Problem von KI-Biases. Während der vorliegende erste Teil eine Bias-Typologie herausarbeitet, widmet sich der in in Heft 01/2023 erscheinende zweite Teil der unionsrechtlichen Adressierung der Bias-Problematik. Springer Fachmedien Wiesbaden 2022-11-30 2022 /pmc/articles/PMC9713104/ http://dx.doi.org/10.1007/s11623-022-1695-3 Text en © Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 2022 This article is made available via the PMC Open Access Subset for unrestricted research re-use and secondary analysis in any form or by any means with acknowledgement of the original source. These permissions are granted for the duration of the World Health Organization (WHO) declaration of COVID-19 as a global pandemic.
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