Antibiotic resistance constitutes a major health threat. Predicting bacterial causes of infections is key to reducing antibiotic misuse, a leading cause of antibiotic resistance. We combine administrative and microbiological laboratory data from Denmark to train a machine learning algorithm predicting bacterial causes of urinary tract infections. Based on predictions, we develop policies to improve ...
The European Union has set out to reduce the carbon intensity of its electricity generation substantially, as defined in the European Roadmap 2050. This paper analyses the impact of foresight towards decarbonization targets on the investment decisions in the European electricity sector using a specific model developed by the authors called dynELMOD. Incorporating the climate targets makes the investment ...
Studie am DIW Berlin zeigt: Systematische Analyse umfassender Patientendaten mit einem Algorithmus hilft, Antibiotika bei Harnwegsinfektionen gezielter zu verschreiben – Breiterer Einsatz von Künstlicher Intelligenz im deutschen Gesundheitssystem mit Potential, aber durch dezentrale Struktur erschwert Setzt man maschinelles Lernen, ein zentrales Element der Künstlichen Intelligenz ...
Herr Ullrich, Sie haben am Beispiel von Antibiotikaverschreibungen in Dänemark untersucht, wie datenbasierte Vorhersagen helfen können Antibiotikaresistenzen einzudämmen. Warum haben Sie diese Untersuchung mit Daten aus Dänemark gemacht? Wir konnten diese Studien in Dänemark machen, weil dort insbesondere das Gesundheitssystem eine zentralisierte Datenverarbeitung nutzt. ...
Eine zentrale Strategie, um der Zunahme von Antibiotikaresistenzen entgegenzutreten, ist die Verbesserung der ärztlichen Verschreibungspraxis. Damit sollen Fehlverschreibungen von Antibiotika als eine Hauptursache von Antibiotikaresistenzen vermieden werden. Die zunehmende Verfügbarkeit medizinischer Daten und Methoden des maschinellen Lernens bieten die Chance, schnellere Diagnosen bereitzustellen. ...
