Versorgungsprognosen auf Basis von Routinedaten der gesetzlichen Krankenversicherungen (GKV) werden meist mit klassischen Regressionsmodellen erstellt. Das Innovationsfondsprojekt KI-THRUST des BKK Dachverbandes (in Kooperation mit aQua-Institut und Universitätsmedizin Göttingen) verfolgt einen neuen Ansatz: können KI-Methoden helfen, Versorgungsengpässe früher zu erkennen bzw präziser vorherzusagen?
Versorgungsprognosen auf Basis von Routinedaten der gesetzlichen Krankenversicherungen (GKV) werden meist mit klassischen Regressionsmodellen erstellt. Das Innovationsfondsprojekt KI-THRUST des BKK Dachverbandes (in Kooperation mit aQua-Institut und Universitätsmedizin Göttingen) verfolgt einen neuen Ansatz: können KI-Methoden helfen, Versorgungsengpässe früher zu erkennen bzw präziser vorherzusagen?
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