Medizinische Entscheidungen etwa bzgl. der Diagnose, Prognose oder des spezifischen Behandlungsprozesses eines Patienten unterliegen zumeist einer stochastischen Unsicherheit. So gelten z.B. Polymerase-Ketten-Reaktion (PCR) Tests zur Diagnose einer SARS-CoV-2 Infektion zwar als Goldstandard, allerdings kann es auch hier mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit zu Fehldiagnosen kommen. In der Praxis nutzen Mediziner deshalb neben der Vielzahl medizinischer Methoden aus ihrer Erfahrung heraus individuelle integrierte heuristische Entscheidungsprozesse zur Entscheidungsfindung. Der Lehrstuhl für Health Care Operations/Health Information Management versucht, mit entsprechenden mathematisch-statistischen Methoden wie Machine Learning Algorithmen, klassischen Prognoseverfahren oder Simulationsmodellen die Entscheidungsfindung des Arztes bzw. des Gesundheitsversorgers in verschiedenen Bereichen zu unterstützen. So werden etwa Machine Learning Modelle auf Basis von Standard-Laborparametern genutzt, um eine Corona-Diagnose möglichst schnell zu prognostizieren.

Covid-19 Forschung

Der Lehrstuhl für Health Care Operations engagiert sich im Bereich Medical Decision Making nicht nur, aber insbesondere auch in der Covid-19 Forschung. Bitte besuchen Sie unsere Internetseiten zur Covid-19 Forschung für einen Überblick über die Forschungsprojekte und weitere Informationen.

Beteiligte Mitarbeiter

Gruppenleitung

Akademische Rätin a.Z.
Prof. Dr. Jens O. Brunner: Health Care Operations / Health Information Management
  • Telefon: +49 821 598 4318
  • E-Mail:
  • Raum 2601 (Gebäude J)
Akademischer Rat a.Z.
Prof. Dr. Jens O. Brunner: Health Care Operations / Health Information Management
  • Telefon: +49 821 598 6455
  • E-Mail:
  • Raum 140 (Gebäude Verwaltungsgebäude 3)

 

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