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Die Zukunft synthetischer Daten für die Gesundheitsversorgung im Gespräch mit Elmar Diederichs

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In der neuen Folge spricht Dr. Philipp Köbe mit dem Mathematiker und KI-Experten Dr. Elmar Diederichs. Das Gespräch dreht sich um synthetische Daten. Wir geben eine Einführung, was synthetische (Gesundheits)-Daten überhaupt sind, wofür sie verwendet werden können und warum sie gerade bei der deutschen Datensparsamkeit sehr hilfreich sein können.

Wahrscheinlich haben die meisten noch nie von synthetischen Daten gehört. Deswegen widmen wir dem Thema eine eigene Podcast-Folge. Was zeichnet synthetische Daten besonders aus? Wie können Leistungserbringer, Krankenversicherungen und Startups Datenlücken mit synthetischen Daten schließen? Und warum können synthetische Daten ein Gamechanger sein, um die mangelnde Verfügbarkeit von realen Gesundheitsdaten auszugleichen?
Informationen zu unserem Gast finden Sie hier:
Elmar Diederichs | LinkedIn
Founders Nation | Elmar Diederichs

Alle Infos zu Elements of Euclid gibt es hier:
Elements of Euclid – Mathematical Thinking on AI-Augmented Cognition

Weitere Informationen zur aktuellen KI-Entwicklung gibt es hier: Microsoft says AI system better than doctors at diagnosing complex health conditions | Artificial intelligence (AI) | The Guardian

Informationen zum Podcaster Dr. Philipp Köbe finden Sie hier:
aktuelle Artikel beim kma Entscheider Blog | Philipp Köbe (kma-online.de)
Kontaktmöglichkeiten via Philipp KOEBE | LinkedIn
Wenn Sie sich zu aktuellen Zukunftsfragen austauschen wollen, kontaktieren Sie Dr. Philipp Köbe bei ScMI hier: Kontaktformular oder direkt per E-Mail unter [email protected].

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Wahrscheinlich haben die meisten noch nie von synthetischen Daten gehört. Deswegen widmen wir dem Thema eine eigene Podcast-Folge. Was zeichnet synthetische Daten besonders aus? Wie können Leistungserbringer, Krankenversicherungen und Startups Datenlücken mit synthetischen Daten schließen? Und warum können synthetische Daten ein Gamechanger sein, um die mangelnde Verfügbarkeit von realen Gesundheitsdaten auszugleichen?
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