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
Angesichts einer wachsenden Vielfalt an teuren Behandlungsmöglichkeiten und Medikamenten stellt die ökonomische Nachhaltigkeit eine besondere Herausforderung für Gesundheitssysteme mit universellem Versicherungsschutz dar. Ein bewährtes Mittel zur Kostendämpfung sind Zuzahlungen der Patienten für Arzneimittel. Über die optimale Ausgestaltung einer Zuzahlungsregulierung fehlt jedoch empirische Give
Improving physicians’ prescription practices is a primary strategy for countering the rise in resistance to antibiotics. This would prevent physicians from incorrectly prescribing antibiotics, one of the main causes of antibiotic resistance. The increasing availability of medical data and methods of machine learning provide an opportunity to generate instant diagnoses. In the present study, the
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
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