FLARE: Ein systematisches, unsicherheitsbewusstes Framework für evidenzgestützte Adoption von Künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen

arXiv:2608.23643v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Künstliche Intelligenz wird zunehmend in klinische Arbeitsabläufe eingeführt, aber die meisten Evaluierungen betonen die Modellgenauigkeit statt zu bewerten, ob die Adoption wirtschaftlich lohnenswert in realen klinischen Umgebungen ist. Diese Studie schlägt FLARE vor, ein systematisches