Datenschutzeinstellungen

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Erlaubt
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Anbieter
Ablauf in Tagen 0
Datenschutz
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Erlaubt
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Erlaubt
Name FE USER AUTH
Technischer Name FE_USER_AUTH
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Ablauf in Tagen 0
Datenschutz
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Erlaubt
Gruppe Analyse
Name Hubspot
Technischer Name __hssc,hubspotutk,__hstc,__cf_bm,__hssrc
Anbieter Hubspot
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Datenschutz https://legal.hubspot.com/privacy-policy
Zweck Marketing, Statistiken, Analyse, Optimierung
Erlaubt
Name Google-Tag-Manager
Technischer Name _dc_gtm_UA-12224405-1,_ga,_ga_SF4JZ18XC1,_gcl_au,_gid
Anbieter Google LLC
Ablauf in Tagen 30
Datenschutz https://policies.google.com/privacy
Zweck Tracking
Erlaubt
Gruppe Externe Medien
Name Hubspot Formular
Technischer Name __cf_bm,_cfuvid
Anbieter Hubspot
Ablauf in Tagen 180
Datenschutz
Zweck Bereitstellung Formulare
Erlaubt
Name Youtube
Technischer Name YSC,
Anbieter Google LLC
Ablauf in Tagen 14
Datenschutz https://policies.google.com/privacy
Zweck Youtube-Player Funktion
Erlaubt

Künstliche Intelligenz zur Optimierung der Behandlung von psychischen Störungen

Beitrag in Science von Prof. Dr. Kevin Hilbert mit ForscherInnen der Charité und HU Berlin

Es gibt viele wirksame Behandlungsansätze für psychische Störungen, aber was wirkt bei einer bestimmten Person am besten? Diese Frage sollen komplexe statistische Modelle aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) beantworten, damit in Zukunft jeder die für sie oder ihn optimale Behandlung erhält. Zusammen mit ForscherInnen der Charité Berlin sowie der Humboldt-Universität zu Berlin hat Prof. Dr. Kevin Hilbert, Professur für Klinische Psychologie und Psychotherapie der HMU Erfurt, in einem Beitrag für Science Perspektiven aufgezeigt, wie solche Modelle optimiert werden können, um genauere und robustere Ergebnisse zu erzielen. Dabei empfehlen Sie, bisher weniger beachtete psychologische Faktoren stärker mit einzubeziehen, die Modelle im Gegensatz zur bisherigen Praxis auf spezifische Anwendungsfälle zuzuschneiden, und bereits funktionierende Modelle kontinuierlich weiter zu entwickeln.

Link zum Kommentar: https://www.science.org/doi/10.1126/science.adp1063

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