Computerunterstützte Diagnosefindung bei seltenen Erkrankungen

Zusammenfassung Die Diagnosefindung ist die intellektuell herausforderndste Aufgabe des Arztes. Seltene Erkrankungen stellen hohe Anforderungen an die Differenzialdiagnose. Aufgrund der hohen Anzahl und Variabilität der Symptomkomplexe können keinem Kliniker alle Entitäten bekannt sein. Spezifische...
Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Autor*in:	Müller, T. [verfasserIn] Jerrentrup, A. Schäfer, J. R.

Format:	E-Artikel
Sprache:	Deutsch

Erschienen:	2017

Schlagwörter:	Diagnosis, differential Search engine Diagnostic decision support Rare diseases Diagnostic errors

Anmerkung:	© Springer Medizin Verlag GmbH 2017

Übergeordnetes Werk:	Enthalten in: Der Internist - Berlin : Springer, 1996, 59(2017), 4 vom: 31. März, Seite 391-400
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Katalog-ID:	SPR000730386

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abstract	Zusammenfassung Die Diagnosefindung ist die intellektuell herausforderndste Aufgabe des Arztes. Seltene Erkrankungen stellen hohe Anforderungen an die Differenzialdiagnose. Aufgrund der hohen Anzahl und Variabilität der Symptomkomplexe können keinem Kliniker alle Entitäten bekannt sein. Spezifische Systeme zur Entscheidungsunterstützung liefern in diesem Kontext bessere Ergebnisse als Standardsuchmaschinen. Die Systeme FindZebra, Phenomizer, Orphanet und Isabel werden hier prägnant vorgestellt, mitsamt Vorteilen und Limitationen. Zudem wird ein Ausblick auf Systeme im Bereich der sozialen Medien und Big-Data-Verfahren gegeben. Da die Zahl initialer Fehldiagnosen hoch ist und vor einer konfirmatorischen Diagnose lange Zeiträume verstreichen, könnten diese Werkzeuge die Diagnosestellung bei seltenen Erkrankungen verbessern. © Springer Medizin Verlag GmbH 2017
abstractGer	Zusammenfassung Die Diagnosefindung ist die intellektuell herausforderndste Aufgabe des Arztes. Seltene Erkrankungen stellen hohe Anforderungen an die Differenzialdiagnose. Aufgrund der hohen Anzahl und Variabilität der Symptomkomplexe können keinem Kliniker alle Entitäten bekannt sein. Spezifische Systeme zur Entscheidungsunterstützung liefern in diesem Kontext bessere Ergebnisse als Standardsuchmaschinen. Die Systeme FindZebra, Phenomizer, Orphanet und Isabel werden hier prägnant vorgestellt, mitsamt Vorteilen und Limitationen. Zudem wird ein Ausblick auf Systeme im Bereich der sozialen Medien und Big-Data-Verfahren gegeben. Da die Zahl initialer Fehldiagnosen hoch ist und vor einer konfirmatorischen Diagnose lange Zeiträume verstreichen, könnten diese Werkzeuge die Diagnosestellung bei seltenen Erkrankungen verbessern. © Springer Medizin Verlag GmbH 2017
abstract_unstemmed	Zusammenfassung Die Diagnosefindung ist die intellektuell herausforderndste Aufgabe des Arztes. Seltene Erkrankungen stellen hohe Anforderungen an die Differenzialdiagnose. Aufgrund der hohen Anzahl und Variabilität der Symptomkomplexe können keinem Kliniker alle Entitäten bekannt sein. Spezifische Systeme zur Entscheidungsunterstützung liefern in diesem Kontext bessere Ergebnisse als Standardsuchmaschinen. Die Systeme FindZebra, Phenomizer, Orphanet und Isabel werden hier prägnant vorgestellt, mitsamt Vorteilen und Limitationen. Zudem wird ein Ausblick auf Systeme im Bereich der sozialen Medien und Big-Data-Verfahren gegeben. Da die Zahl initialer Fehldiagnosen hoch ist und vor einer konfirmatorischen Diagnose lange Zeiträume verstreichen, könnten diese Werkzeuge die Diagnosestellung bei seltenen Erkrankungen verbessern. © Springer Medizin Verlag GmbH 2017
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