Adäquate Versorgungsstrukturen und Bedeutung von Big-Data-Analysen bei EMAH-Patienten

2021 ◽  
Vol 10 (05) ◽  
pp. 403-407
Author(s):  
Gerhard-Paul Diller ◽  
Helmut Baumgartner
Keyword(s):  
Big Data ◽  
Hausärztliche Versorgung

ZusammenfassungDa immer mehr Kinder mit angeborenem Herzfehler (AHF) überleben und ins Erwachsenenalter eintreten, sind nunmehr rund zwei Drittel der aktuellen AHF-Patienten Erwachsene mit angeborenen Herzfehlern (EMAH). Es wird geschätzt, dass in Deutschland aktuell ca. 350000 EMAH-Patienten leben, wobei die Zahl weiter rasch zunimmt. Die lebenslange kardiologische Anbindung von EMAH-Patienten ist nach aktuellen Leitlinienempfehlungen erforderlich und mit einer niedrigeren Letalität und Morbidität assoziiert. Somit ist die ausschließliche hausärztliche Versorgung von EMAH-Patienten nicht ausreichend. EMAH-Patienten sind an spezialisierte EMAH-Zentren/bei EMAH-Kardiologen anzubinden und sollten gemeinschaftlich mit niedergelassenen kardiologischen Kollegen behandelt werden. Big Data und Methoden des maschinellen Lernens sind integraler Bestandteil der Forschungsbemühungen bei EMAH-Patienten, die unter einer chronischen, lebenslangen Erkrankung leiden. Methoden der künstlichen Intelligenz werden die Versorgung von EMAH-Patienten in Zukunft effizienter machen und die Reproduzierbarkeit von Bildgebungsuntersuchungen erhöhen.

Find Out About 'Big Data' to Track Outcomes

ASHA Leader ◽  
2013 ◽  
Vol 18 (2) ◽  
pp. 59-59
Keyword(s):  
Big Data

Find Out About 'Big Data' to Track Outcomes

Correlating Personality and Actual Phone Usage

2014 ◽  
Vol 35 (3) ◽  
pp. 158-165 ◽  
Author(s):  
Christian Montag ◽  
Konrad Błaszkiewicz ◽  
Bernd Lachmann ◽  
Ionut Andone ◽  
Rayna Sariyska ◽  
...  
Keyword(s):  
Big Data ◽  
Social Network ◽  
Mobile Phone ◽  
Mobile Phones ◽  
Self Report ◽  
Psychological Variables ◽  
New Approach ◽  
Report Data ◽  
Self Report Data ◽  
Voice Calls

In the present study we link self-report-data on personality to behavior recorded on the mobile phone. This new approach from Psychoinformatics collects data from humans in everyday life. It demonstrates the fruitful collaboration between psychology and computer science, combining Big Data with psychological variables. Given the large number of variables, which can be tracked on a smartphone, the present study focuses on the traditional features of mobile phones – namely incoming and outgoing calls and SMS. We observed N = 49 participants with respect to the telephone/SMS usage via our custom developed mobile phone app for 5 weeks. Extraversion was positively associated with nearly all related telephone call variables. In particular, Extraverts directly reach out to their social network via voice calls.

“Big Data in Psychology: Methods and Applications”

2017 ◽  
Vol 225 (3) ◽  
pp. 287-288
Keyword(s):  
Big Data

An associated conference will take place at ZPID – Leibniz Institute for Psychology Information in Trier, Germany, on June 7–9, 2018. For further details, see: http://bigdata2018.leibniz-psychology.org

When the Sample Is the Population: Big Data

PsycCRITIQUES ◽  
2014 ◽  
Vol 59 (2) ◽  
Author(s):  
David J. Pittenger
Keyword(s):  
Big Data

Little sensors, big data

2015 ◽  
Author(s):  
Kirsten Weir
Keyword(s):  
Big Data
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