What are the potential economic benefits of using AI in breast cancer care within the German healthcare system?
Technische Universität München, Lehrstuhl für Unternehmensführung
Wie beeinflusst der Einsatz von KI-gestützten Früherkennungsmethoden die Brustkrebsdiagnose, Überlebenszeiten und Behandlungskosten?
Ziel des Forschungsvorhabens ist es, die potenziellen Kosteneinsparungen und den gesundheitlichen Nutzen durch frühere Brustkrebsdiagnosen mittels KI zu analysieren. Anhand der Einzelfalldaten zu Diagnosejahr/-monat, Tumorstadium, Sterbejahr/-monat und Alter bei Diagnose sollen die Stadienverteilung bei Diagnose, Überlebensraten und durchschnittlichen Kosten pro Stadium berechnet werden.
Das Forschungsziel ist, den Einfluss von KI auf die Brustkrebsdiagnose und Brustkrebsbehandlung zu bewerten, insbesondere in Bezug auf potenzielle Kosteneinsparungen und den Zuwachs an Lebensqualität durch QALY-Gewinne.
Analytische Endpunkte:
- Stadienverteilung: Wie häufig wird Brustkrebs in frühen oder späten Stadien diagnostiziert?
- Überlebenszeit und Sterbezeitpunkt: Wie verändert sich die Überlebensdauer und Lebenserwartung je nach Stadium und Alter?
- QALY: Wie hoch ist der Gewinn an Lebenszeit und Lebensqualität durch frühere Diagnosen?
- ICER und NHB: Bewertung der Kosteneffizienz von KI durch den Vergleich von QALY-Gewinnen und Kosten.
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