IDEAS home Printed from https://ideas.repec.org/h/spr/sprchp/978-3-658-43860-9_35.html
   My bibliography  Save this book chapter

Superintelligenzen in der Technologie-gestützten Gesundheitsversorgung: Szenarien zu den Chancen und Risiken für Mensch und Gesundheit

In: Technologien und Technologiemanagement im Gesundheitswesen

Author

Listed:
  • Philipp Köbe

    (Universität Witten/Herdecke)

  • Jan Oliver Schwarz

    (Technische Hochschule Ingolstadt)

Abstract

Zusammenfassung Die Gesundheit der Bevölkerung ist ein entscheidender Faktor für den Wohlstand und das Wohlergehen der Menschen. Ein schlechter Gesundheitszustand kann zu Produktivitätseinbußen, Armut und vorzeitigem Tod führen, wobei die COVID-19-Pandemie die Anfälligkeit der Bevölkerungsgesundheit auf globaler Ebene verdeutlichte. Selbstlernende Algorithmen haben das Potenzial, die Gesundheit der Bevölkerung nachhaltig zu verbessern und einen Paradigmenwechsel im Gesundheitswesen herbeizuführen. Es wird eine intuitive Logik verwendet, um Zukunftsszenarien zu erstellen, um sich den Auswirkungen des Einsatzes von Superintelligenzen anzunähern. Diese Szenarien werden entweder als gesundheitsfördernd oder gesundheitsschädigend eingestuft, und Superintelligenz wird entweder als vorherrschend oder nicht vorherrschend betrachtet. Für jedes Szenario werden strategische Implikationen aufgezeigt, die der Politik im Umgang mit Superintelligenz als Richtschnur dienen können. Zur Veranschaulichung der Szenarien werden real existierende Use Cases verwendet. Dadurch wird ein Transfer möglicher Chancen und Risiken verdeutlicht, der den Handlungsraum für die Szenarien vorgeben kann.

Suggested Citation

  • Philipp Köbe & Jan Oliver Schwarz, 2024. "Superintelligenzen in der Technologie-gestützten Gesundheitsversorgung: Szenarien zu den Chancen und Risiken für Mensch und Gesundheit," Springer Books, in: Mario A. Pfannstiel (ed.), Technologien und Technologiemanagement im Gesundheitswesen, chapter 0, pages 679-698, Springer.
  • Handle: RePEc:spr:sprchp:978-3-658-43860-9_35
    DOI: 10.1007/978-3-658-43860-9_35
    as

    Download full text from publisher

    To our knowledge, this item is not available for download. To find whether it is available, there are three options:
    1. Check below whether another version of this item is available online.
    2. Check on the provider's web page whether it is in fact available.
    3. Perform a search for a similarly titled item that would be available.

    More about this item

    Statistics

    Access and download statistics

    Corrections

    All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:spr:sprchp:978-3-658-43860-9_35. See general information about how to correct material in RePEc.

    If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.

    We have no bibliographic references for this item. You can help adding them by using this form .

    If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.

    For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: Sonal Shukla or Springer Nature Abstracting and Indexing (email available below). General contact details of provider: http://www.springer.com .

    Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through the various RePEc services.

    IDEAS is a RePEc service. RePEc uses bibliographic data supplied by the respective publishers.