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Record W4293916780 · doi:10.1007/s00350-022-6294-7

Medico-legale Hintergründe von App-basierten Ersthelfersystemen: Aktueller Stand und Implikationen für die Praxis der Implementierung

2022· article· de· W4293916780 on OpenAlexaff
Christian Elsner, Katharina Elsner, Alexander Radbruch, Benedict H. Gross

Bibliographic record

VenueMedizinrecht · 2022
Typearticle
Languagede
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicDigital Innovation in Industries
Canadian institutionsPricewaterhouseCoopers (Canada)
Fundersnot available
KeywordsPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

hängt gerade im Bereich der personalisierten Medizin der Fortschritt maßgeblich vom Digitalisierungsgrad der Behandlungsinformationen ab.Benötigt werden hochaufgelöste, qualitätsgesichert erhobene, interoperable Daten, die alle Behandlungspfade sektorenübergreifend abbilden und Versorgungsdaten in die Auswertung einbeziehen.Diese Gesundheitsdaten sollten dem Einzelnen über eine interoperable nationale Infrastruktur, als Teil des entstehenden European Health Data Space (EHDS) 51 auch die europaweite Nutzung zur Verbesserung seiner individuellen Gesundheitsversorgung ermöglichen.Speziell in der Onkologie geht es zudem darum, durch eine digitalisierte translationale Versorgung und Nutzung der Daten in der Wissenschaft und Forschung auch die Ziele des Europe's Beating Cancer Plan (EUBCP) 52 zu fördern.Generell betrachtet könnten die Gesundheitsdaten zudem nachhaltig dazu beitragen, die Finanzierung der Gesetzlichen Krankenversicherung zu stabilisieren.Warum nicht eine Lösung suchen, die neben Steuern, Bundeszuschüssen und Beitragssätzen "out of the box" diejenigen strukturell in die Finanzierung einbezieht, die ein nachweisbares berechtigtes gesellschaftliches Interesse an der wirtschaftlichen Nutzung der Gesundheitsdaten haben?Hierfür könnte die GKV die Daten ihrer Beitragszahler als Teil eines stark regulierten Wachstumsmarktes anbieten und einen monetären Wert generieren.Jeweils unter der Bedingung, einer vollständig transparenten, reglementierten und systemkonformen Verwendung im Sinne der Versicherten und eines angemessenen monetären Werts als Beitrag zur Finanzierung des Sozialversicherungssystems 53 .Abschließend sei noch einmal an den Kern des Aufsatzes erinnert und damit auch daran, dass eine direkte Generierung der Daten mit den Patienten und prospektiv randomisierten registerbasierten Studien methodisch schon deshalb immer mehr an Bedeutung gewinnen wird, weil normale randomisierte klinische Studien aufgrund der zu geringen Patientenzahlen personalisierter Therapien so wie bislang faktisch lange Zeit nicht durchführbar sind.Dies gilt es auch methodisch zu berücksichtigen, ohne dabei auf RCT's zu verzichten, wo und wenn diese möglich sind.Vielleicht erscheint es heute in Teilen noch als Zukunft, die Menschen mit einer sog.n = 1 Medizin zu versorgen.Doch schauen wir einmal genauer hin, in Kombination mit der molekulargenetischen Diagnostik, hat diese Zukunft längst begonnen.Wir befinden uns nicht mehr am Beginn einer neuen Ära, sondern mittendrin im "Zeitalter der molekulargenetischen personalisierten Medizin"!

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.010
metaresearch head score (Gemma)0.032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Commentary · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.021
Threshold uncertainty score0.070

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0100.032
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0110.006
Open science0.0010.005
Research integrity0.0030.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0210.004

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.029
GPT teacher head0.287
Teacher spread0.258 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreCommentary

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations3
Published2022
Admission routes1
Has abstractno

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