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In den neunziger Jahren zeigten einige Studien aus den USA,dass Unerwünschte Arzneimittelwirkungen (UAW) ein wesentlichesRisiko bei der Behandlung von Patienten darstellen. Es wurden daherComputersysteme eingeführt, um Fehler zu verhindern, die währenddes Medikationsprozesses auftreten können. Eine Methode, welchesich dabei als wirkungsvoll herausgestellt hat, ist, den Arztwährend des Verordnungsprozesses mit relevanten Informationen undEntscheidungshilfen bei der medizinischen Therapie zu unterstützen.Leider arbeiten gegenwärtige Lösungen nicht immer zur Zufriedenheitder Benutzer. So ...
In den neunziger Jahren zeigten einige Studien aus den USA,dass Unerwünschte Arzneimittelwirkungen (UAW) ein wesentlichesRisiko bei der Behandlung von Patienten darstellen. Es wurden daherComputersysteme eingeführt, um Fehler zu verhindern, die währenddes Medikationsprozesses auftreten können. Eine Methode, welchesich dabei als wirkungsvoll herausgestellt hat, ist, den Arztwährend des Verordnungsprozesses mit relevanten Informationen undEntscheidungshilfen bei der medizinischen Therapie zu unterstützen.Leider arbeiten gegenwärtige Lösungen nicht immer zur Zufriedenheitder Benutzer. So geben herkömmliche Systeme viele falsche Warnungenheraus, die die Nutzer schließlich veranlassen, diese Systeme ganzzu ignorieren. Das Ziel der hier vorgestellten Arbeit ist, eineneuartige Basis für ein späteres Entscheidungsunterstützungssystemzu finden, welches spezifischer und folglich passender warnt, umvon den Benutzern ernster genommen zu werden.
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