Publikationen des Projekts: Antibiotic Resistance: Socio-Economic Determinants and the Role of Information and Salience in Treatment Choice (ABRSEIST)

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DIW Wochenbericht 29 / 2020

Wie Corona soziale Ungleichheiten aufdeckt und verschärft: Kommentar

2020| Shan Huang
DIW Wochenbericht 3 / 2020

Digitalisierung für das Gemeinwohl: neue Werkzeuge für eine bessere Politik: Kommentar

2020| Tomaso Duso, Hannes Ullrich
DIW Wochenbericht 19 / 2019

Künstliche Intelligenz und Daten können bei der Eindämmung von Antibiotikaresistenzen helfen

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. ...

2019| Michael A. Ribers, Hannes Ullrich
DIW aktuell ; 33 / 2020

Corona-Tests sind zu selektiv, um auf tatsächliche Infektionszahlen zu schließen

Spätestens seit Ende März ist die Corona-Krise endgültig in Deutschland angekommen. Unklar ist aber bis heute, inwieweit die offizielle Fallzahl die tatsächliche Entwicklung der Epidemie widerspiegelt. Nutzen und Kosten einer möglichen Lockerung der einschränkenden Maßnahmen können allerdings nur dann sinnvoll betrachtet werden, wenn die Zahl der Erkrankten und die aktuelle Infektionsgeschwindigkeit ...

2020| Shan Huang
Diskussionspapiere 1911 / 2020

Machine Predictions and Human Decisions with Variation in Payoffs and Skills

Human decision-making differs due to variation in both incentives and available information. This generates substantial challenges for the evaluation of whether and how machine learning predictions can improve decision outcomes. We propose a framework that incorporates machine learning on large-scale administrative data into a choice model featuring heterogeneity in decision maker payoff functions ...

2020| Michael Allan Ribers, Hannes Ullrich
Diskussionspapiere 1803 / 2019

Battling Antibiotic Resistance: Can Machine Learning Improve Prescribing?

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 ...

2019| Michael A. Ribers, Hannes Ullrich
Zeitungs- und Blogbeiträge

Virus trifft Armut

In: Frankfurter Rundschau (11.07.2020), S. 12 | Shan Huang
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