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Titel: Big Data in Transfusion Medicine and Artificial Intelligence Analysis for Red Blood Cell Quality Control
VerfasserIn: Lopes, Marcelle G. M.
Recktenwald, Steffen M.
Simionato, Greta
Eichler, Hermann
Wagner, Christian
Quint, Stephan
Kaestner, Lars
Sprache: Englisch
Titel: Transfusion Medicine and Hemotherapy
Bandnummer: 50
Heft: 3
Seiten: 163-173
Verlag/Plattform: Karger
Erscheinungsjahr: 2023
Freie Schlagwörter: Red blood cell quality
Storage lesion
Erysense
Personalized transfusion
DDC-Sachgruppe: 500 Naturwissenschaften
610 Medizin, Gesundheit
Dokumenttyp: Journalartikel / Zeitschriftenartikel
Abstract: Background: “Artificial intelligence” and “big data” increasingly take the step from just being interesting concepts to being relevant or even part of our lives. This general statement holds also true for transfusion medicine. Besides all advancements in transfusion medicine, there is not yet an established red blood cell quality measure, which is generally applied. Summary: We highlight the usefulness of big data in transfusion medicine. Furthermore, we emphasize in the example of quality control of red blood cell units the application of artificial intelligence. Key Messages: A variety of concepts making use of big data and artificial intelligence are readily available but still await to be implemented into any clinical routine. For the quality control of red blood cell units, clinical validation is still required.
DOI der Erstveröffentlichung: 10.1159/000530458
URL der Erstveröffentlichung: https://doi.org/10.1159/000530458
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291--ds-404667
hdl:20.500.11880/36355
http://dx.doi.org/10.22028/D291-40466
ISSN: 1660-3796
Datum des Eintrags: 1-Sep-2023
Fakultät: M - Medizinische Fakultät
NT - Naturwissenschaftlich- Technische Fakultät
Fachrichtung: M - Chirurgie
NT - Physik
Professur: M - Prof. Dr. Hermann Eichler
NT - Prof. Dr. Christian Wagner
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

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