Forschungsthema:
Ist KI (Künstliche Intelligenz) für Beantragung von Fördermitteln, am Beispiel der Krankenhausfinanzierungsförderung, zukünftig rechtssicher anwendbar?
Abstract (Deutsch)
Den Schwerpunkt meiner Bachelorarbeit bildet die Erforschung der Möglichkeiten mittels eines Online-Portals auf der Basis von Mc by SAEL ([Merge Counterpart by Selection, Abstraction and Assoziation, Evaluation und Linking] [dt. Verbinde die Gegenstücke mit Hilfe von Selektion, Abstraktion und Assoziation, Evaluierung und Verknüpfung]) rechtssichere Daten aus Krankenhausgesetzen und Fördermittelverordnungen zu extrahieren, sodass diese formal- und förderrechtlich ausgewertet werden können, um den einzelnen Bundesländern die Beantragung von Fördermitteln auf der Basis der Teilautomatisierung zu ermöglichen und den Fördervorgang administrieren zu können.
Die Ergebnisse der Analyse der bundeslandbezogenen gesetzlichen und wirtschaftlichen Fördermitteldaten wurden in einem DMN-Kriterienkatalog erfasst und als ein Teilprozess abgebildet. DMN-Entscheidungstabellen — als Basis des jeweiligen Fördermittelantrages einer Einzelförderung — bilden die rechtlichen Zusammenhänge in abstrahierter Form für die Freie Hansestadt Hamburg ab.
Das Ergebnis der Forschung zeigte, dass die Verordnungen und Gesetze im Zusammenhang mit der öffentlichen Förderung der Krankenhausfinanzierung für die digitale Datenverwertung auf der Basis von teilautomatisierten Ansätzen bereits geeignet sind. Teilweise ist die Kompatibilität jedoch noch durch manuelle Anpassungen der Daten herzustellen.
Ferner wurde identifiziert, welche Standards erforderlich sind, um Fördermittel zielsicher unter Anwendung „Künstlicher Intelligenz“ beantragen zu können. Die Vielfalt der Fördermöglichkeiten wurde graphisch dargestellt. Fazit auf der Grundlage der Forschungsergebnisse ist es, dass die Digitalisierung der Fördermittelbeschaffung für die Bundesländer einen hohen Mehrwert schaffen kann und zukunftsweisend den Gesundheitsmarkt reformieren könnte.
Die Ergebnisse der Analyse der bundeslandbezogenen gesetzlichen und wirtschaftlichen Fördermitteldaten wurden in einem DMN-Kriterienkatalog erfasst und als ein Teilprozess abgebildet. DMN-Entscheidungstabellen — als Basis des jeweiligen Fördermittelantrages einer Einzelförderung — bilden die rechtlichen Zusammenhänge in abstrahierter Form für die Freie Hansestadt Hamburg ab.
Das Ergebnis der Forschung zeigte, dass die Verordnungen und Gesetze im Zusammenhang mit der öffentlichen Förderung der Krankenhausfinanzierung für die digitale Datenverwertung auf der Basis von teilautomatisierten Ansätzen bereits geeignet sind. Teilweise ist die Kompatibilität jedoch noch durch manuelle Anpassungen der Daten herzustellen.
Ferner wurde identifiziert, welche Standards erforderlich sind, um Fördermittel zielsicher unter Anwendung „Künstlicher Intelligenz“ beantragen zu können. Die Vielfalt der Fördermöglichkeiten wurde graphisch dargestellt. Fazit auf der Grundlage der Forschungsergebnisse ist es, dass die Digitalisierung der Fördermittelbeschaffung für die Bundesländer einen hohen Mehrwert schaffen kann und zukunftsweisend den Gesundheitsmarkt reformieren könnte.