Wir haben für Sie Beispiele aufbereitet, wie KI in der dermatologischen Versorgung eingesetzt werden kann. Lassen Sie sich inspirieren, wie Künstliche Intelligenz als zukunftsweisendes Assistenzsystem dazu beitragen kann, Ihren Arbeitsalltag effizienter zu gestalten und Ihnen wertvolle Informationen zur Verfügung zu stellen.
Problem
Diagnose seltener Hauterkrankungen oftmals nur von Spezialisten möglich
Lösung
KI-gestütztes Diagnosetool für seltene Hauterkrankungen
Problem
Zeitaufwand bei Ärzte-Weiterbildung und -Fachwissenaktualisierung
Lösung
KI-kuratierte Wissensplattform für Dermatologen
Problem
Monitoring mit chronischer Hauterkrankungen aufwändig
Lösung
KI-gestützte App zur Überwachung chronischer Hauterkrankungen
Problem
Hautgesundheitsaufklärung in Schulen ist unzureichend
Lösung
KI-gestützter Bildungs-Chatbot für Schüler
Problem
Prävention von Hauterkrankungen sehr zeitaufwändig
Lösung
KI-gestützter Präventionsplaner und Risikobewertungstool
Problem
Identifizierung genetischer Risikofaktoren nur schwer möglich
Lösung
KI-basiertes Tool zur genetischen Risikobewertung
Diese Anwendungsbeispiele gelten fachübergreifend und sollen als Anregung dienen.
Problem
Die Anzahl der Medikamente und deren Wechselwirkung sind zahlreich und schwer überschaubar
Lösung
KI-basierte Wechselwirkungsprüfung von Medikamenten
Problem
Lange Wartezeiten der Patienten im Alltag
Lösung
KI-gestütztes Termin- und Terminmanagement
Problem
Patientendatenmanagement ist häufig ineffizient und wird aus Zeitgründen häufig vernachlässigt
Lösung
KI-gestütztes Patientenakten-System
Problem
Zeitmangel im Alltag erschwert ausführliche Patientengespräche und Präventionsmaßnahmen
Lösung
KI-gestützter Gesundheits- und Präventions-Chatbot
Problem
Einige Patienten sind mit der Einhaltung von Nachsorgeterminen aus verschiedenen Gründen überfordert
Lösung
KI-gestütztes Nachsorgeerinnerungssystem
Problem
Viele alltägliche Fragen für Patienten bleiben im Alltag ungeklärt und offen
Lösung
KI-gestütztes Netzwerk zur Unterstützung von Patienten
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Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen
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