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2022 | OriginalPaper | Buchkapitel

6. Nutzen und Grenzen der KI am Beispiel der Corona-Pandemie

verfasst von : Matthias Neu, Melanie Müller, Biju Pothen, Moritz Zingel

Erschienen in: Anwendungsfelder und Herausforderungen der Künstlichen Intelligenz

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Die Corona-Pandemie ist als ein schwer vorauszuahnender negativer Eingriff in nahezu alle menschlichen Lebenssituationen eingetreten. Dennoch hat sie in unterschiedlichen Bereichen als Treiber für den Einsatz digitaler Prozesse und KI-Methoden gewirkt. Gerade am Beispiel der weltweiten Pandemiebekämpfung lassen sich einige positive Aspekte, aber auch Grenzen aufzeigen.

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Literatur
Zurück zum Zitat Jiang, X., Coffee, M., Bari, A., Wang, J., Jiang, X., Huang, J., Shi, J., Dai, J., Cai, J., Zhang, T., Wu, Z., He G., & Huang,Y. (2020). Towards an artificial intelligence framework for data-driven prediction of coronavirus clinical severity. Computers, Materials & Continua, 62(3), 537–551. https://doi.org/10.32604/cmc.2020.010691. Jiang, X., Coffee, M., Bari, A., Wang, J., Jiang, X., Huang, J., Shi, J., Dai, J., Cai, J., Zhang, T., Wu, Z., He G., & Huang,Y. (2020). Towards an artificial intelligence framework for data-driven prediction of coronavirus clinical severity. Computers, Materials & Continua, 62(3), 537–551. https://​doi.​org/​10.​32604/​cmc.​2020.​010691.
Zurück zum Zitat David W., Lin, S., Lo, K., Wang, L. L., van Zuylen, M., Cohan, A., & Hajishirzi, H. (2020). Fact or fiction: Verifying scientific claims. In Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), S. 7534–7550, https://aclanthology.org/2020.emnlp-main.609. Association for Computational Linguistics. David W., Lin, S., Lo, K., Wang, L. L., van Zuylen, M., Cohan, A., & Hajishirzi, H. (2020). Fact or fiction: Verifying scientific claims. In Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), S. 7534–7550, https://​aclanthology.​org/​2020.​emnlp-main.​609. Association for Computational Linguistics.
Zurück zum Zitat Schulze-Hagen, M., Hübel, C., Meier-Schroers, M., Yüksel, C., Sander, A., Sähn, M., Kleines, M., Isfort, P., Cornelissen, C., Lemmen, S., Marx, N., Dreher, M., Brokmann, J., Kopp, A., & Kuhl, C. (2020). Low-dose chest ct for the diagnosis of COVID-19: A systematic, prospective comparison with PCR, Deutsches Ärzteblatt International, 117(22–23). https://doi.org/10.3238/arztebl.2020.0389. Schulze-Hagen, M., Hübel, C., Meier-Schroers, M., Yüksel, C., Sander, A., Sähn, M., Kleines, M., Isfort, P., Cornelissen, C., Lemmen, S., Marx, N., Dreher, M., Brokmann, J., Kopp, A., & Kuhl, C. (2020). Low-dose chest ct for the diagnosis of COVID-19: A systematic, prospective comparison with PCR, Deutsches Ärzteblatt International, 117(22–23). https://​doi.​org/​10.​3238/​arztebl.​2020.​0389.
Metadaten
Titel
Nutzen und Grenzen der KI am Beispiel der Corona-Pandemie
verfasst von
Matthias Neu
Melanie Müller
Biju Pothen
Moritz Zingel
Copyright-Jahr
2022
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-38891-1_6