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dc.contributor.authorPobiruchin, Monika
dc.contributor.editorGoltz, Ursula
dc.contributor.editorMagnor, Marcus
dc.contributor.editorAppelrath, Hans-Jürgen
dc.contributor.editorMatthies, Herbert K.
dc.contributor.editorBalke, Wolf-Tilo
dc.contributor.editorWolf, Lars
dc.date.accessioned2018-11-06T10:57:56Z
dc.date.available2018-11-06T10:57:56Z
dc.date.issued2012
dc.identifier.isbn978-3-88579-602-2
dc.identifier.issn1617-5468
dc.identifier.urihttp://dl.gi.de/handle/20.500.12116/17819
dc.description.abstractGesundheitsökonomische Modelle gehören mittlerweile zum Standardwerkzeug in der Beurteilung der Wirtschaftlichkeit von neuen Therapien. Sie stehen dabei in einem besonderen Zwiespalt, zum einen sollen sie komplexe Sachverhalte darstellen, aber zum anderen auch transparent und nachvollziehbar fur die Entscheidungsträger sein. Erkrankungsmodelle entstehen heute noch vorwiegend manuell, die nötigen Strukturen und Wahrscheinlichkeiten werden der Literatur oder klinischen Studien entnommen. Gerade hier liegt jedoch die Schwierigkeit: Ergebnisse von klinischen Studien können nur bedingt auf die Alltagsroutine übertragen werden. Diese Arbeit soll mit Hilfe von Algorithmen aus dem Bereich des Data Minings die Erstellung von Modellen beschleunigen und erleichtern. Das fertige Modell soll auf Basis von realen Daten aus einem klinischen Krebsregister erstellt werden, statt sich alleine auf publizierten Daten aus der Literatur zu stutzen.de
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik e.V.
dc.relation.ispartofINFORMATIK 2012
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-208
dc.titleAutomatisierte Erstellung von Erkrankungsmodellen mit gesundheitsökonomischer Verwendung am Beispiel eines Tumorregisters - Erste Voruntersuchungende
dc.typeText/Conference Paper
dc.pubPlaceBonn
mci.reference.pages1823-1829
mci.conference.sessiontitleRegular Research Papers
mci.conference.locationBraunschweig
mci.conference.date16.-21. September 2012


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