AI-Enabled Decision Support in Health Care
- Mainly driven by big data and artificial intelligence (AI), the health care system is on the cusp of a new era, offering the potential to mitigate today’s imminent challenges. This thesis explores how AI can support decision making in health care with a particular focus on hospitals. The cumulative dissertation consists of four research contributions: 1. A Framework for the Hospital of the Future 2. Predicting ICU Bed Occupancy for Integrated Operating Room Scheduling via Neural Networks 3. Predicting Surgical Durations and Implications at the Operational Level 4. Automated Classification of Airborne Pollen using Neural Networks
Author: | Julian SchieleORCiDGND |
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URN: | urn:nbn:de:bvb:384-opus4-777827 |
Frontdoor URL | https://opus.bibliothek.uni-augsburg.de/opus4/77782 |
Advisor: | Jens O. Brunner |
Type: | Doctoral Thesis |
Language: | English |
Year of first Publication: | 2020 |
Publishing Institution: | Universität Augsburg |
Granting Institution: | Universität Augsburg, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät |
Date of final exam: | 2020/06/30 |
Release Date: | 2020/09/04 |
Tag: | Operationssaal; Entscheidungsunterstützung; Maschinelles Lernen; Optimierung Neural network; Operating room management; Intensive care unit; Prediction; Pollen |
GND-Keyword: | Gesundheitsökonomie; Künstliche Intelligenz; Entscheidungsfindung |
Institutes: | Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät |
Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät / Institut für Betriebswirtschaftslehre | |
Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät / Institut für Betriebswirtschaftslehre / Lehrstuhl für Health Care Operations / Health Information Management | |
Dewey Decimal Classification: | 3 Sozialwissenschaften / 33 Wirtschaft / 330 Wirtschaft |
6 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / 61 Medizin und Gesundheit / 610 Medizin und Gesundheit | |
Licence (German): | Deutsches Urheberrecht |