MetadatenVerfasserangaben: | Pia HummelsbergerORCiD, Timo K. KochORCiD, Sabrina RauhORCiD, Julia DornORCiD, Eva LermerORCiD, Martina RaueORCiD, Matthias F. C. HudecekORCiD, Andreas SchichoORCiD, Errol ColakORCiD, Marzyeh GhassemiORCiD, Susanne GaubeORCiD |
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DOI: | https://doi.org/10.2196/47353 |
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Titel des übergeordneten Werkes (Englisch): | JMIR AI |
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Dokumentart: | Wissenschaftlicher Artikel |
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Sprache: | Englisch |
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Datum der Veröffentlichung (online): | 31.10.2023 |
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Jahr der Erstveröffentlichung: | 2023 |
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Datum der Freischaltung: | 30.11.2023 |
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Freies Schlagwort / Tag: | AI; artificial intelligence; digital health technology; expert interviews; health care; machine learning; technology implementation |
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Jahrgang: | 2 |
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Ausgabe / Heft: | 2023,1 |
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Aufsatznummer: | e47353 |
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Seitenzahl: | 17 |
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Bemerkung: | zugrundeliegendes Preprint: https://opus4.kobv.de/opus4-hs-augsburg/1091 |
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Open Access: | ja (Gold) |
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Fakultät: | Fakultät für angewandte Geistes- und Naturwissenschaften |
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DDC-Klassifikation: | 6 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / 61 Medizin und Gesundheit |
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DFG-Fachsystematik: | Lebenswissenschaften / Medizin / Medizin / Public Health, medizinische Versorgungsforschung, Sozialmedizin |
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Institute und Forschungsgruppen: | HSA_april: Forschungsgruppe für angewandte Wirtschaftspsychologie (Applied Psychology for Research and Innovation Lab) |
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Lizenz (Deutsch): | Creative Commons - CC-BY Namensnennung 4.0 International |
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Begutachtungsstatus: | peer-reviewed |
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Frontdoor-URL: | https://opus4.kobv.de/opus4-hs-augsburg/1504 |
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