DIW Berlin: Search Publications

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DIW Wochenbericht 3 / 2020

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

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

KI ersetzt den Arzt nicht, kann aber bei der Diagnose eine wertvolle Hilfe sein: Interview

2019| Hannes Ullrich, Erich Wittenberg
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

2019| Michael A. Ribers, Hannes Ullrich
DIW Wochenbericht 29 / 2017

EU-Kartellstrafe: Was bedeutet der Fall Google? Kommentar

2017| Tomaso Duso, Hannes Ullrich
DIW Wochenbericht 14 / 2014

Verschreibungspflichtige Medikamente: marktorientierte Regulierung von Festbeträgen wirkt kostendämmend

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

2014| Hannes Ullrich
DIW Weekly Report 19 / 2019

Artificial Intelligence and Big Data Can Help Contain Resistance to Antibiotics

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

2019| Michael A. 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

2019| Michael A. Ribers, Hannes Ullrich
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