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Literaturverzeichnis

Wissenschaftliche Quellen zu KI im Gesundheitswesen, EU AI Act, Agentic AI, Risikomanagement, Ethik und KI-Kompetenz – kuratiert, geprüft und eingeordnet. Die Analyse und Bewertung dieser Literatur orientiert sich am DIKW-ModellDas DIKW-Modell (Daten – Information – Wissen – Weisheit) beschreibt, wie Rohmaterial durch Kontext und Urteilsvermögen zu handlungsleitendem Wissen wird. Jede Quelle wird nicht nur gesammelt, sondern eingeordnet: Was bedeutet sie für die Praxis? Was folgt daraus für Lernformate und Entscheidungen im Gesundheitswesen?, bei dem Rohdaten zu Information, Information zu Wissen und erst kontextualisiertes Wissen zur Grundlage der KI-Lern- und Wissensplattformen werden.

Aufgenommen werden ausschließlich Quellen mit nachweisbaren Autor:innen, Titel und Erscheinungsjahr. Behörden- und Verbandsveröffentlichungen ohne individuelle Urheberschaft sind nicht enthalten – sie fließen als Datenbasis in die Einordnung ein, nicht als zitierfähige Literatur.

134 Einträge Kuratiert & geprüft Wissenschaftliche Artikel, Reviews und Fachpublikationen aus der Bibliothek.

13 Kategorien Thematisch gegliedert Von KI-Regulierung über klinische KI bis zu Forschung und Ethik.

2017 – 2026 Zeitlicher Korpus Schwerpunkt auf aktuellen Quellen ab 2024 für EU AI Act und KI-MIG.

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Quellenverzeichnis

Wissenschaftliche Literatur nach Kategorie

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KI-Regulierung & Recht 13 Einträge

1
Anke Obendiek: Code of Conduct Demokratische KI. 2025, S. 14.
2
Bendix Sältz: D64 Stellungnahme BfDI. Berlin 2025, S. 10.
3
Christoph Wilhelm u.a.: Benefits and harms associated with the use of AI-related algorithmic decision-making systems by healthcare professionals. a systematic review, 2024, S. 11.
4
Emmanouil P. Vardas u.a.: Medicine, healthcare and the AI act. gaps, challenges and future implications, 2025, S. 7.
5
Nathalie A. Smuha, Karen Yeung: The European Union’s AI Act. beyond motherhood and apple pie?, Cambridge 2025.
6
Philipp Hacker, Robert Kilian, Jana Costas: „Simplifying“ European AI Regulation. An Evidence-based White Paper, 2025.
7
Sena Kpodzro, Jee Young Kim, Alifia Hasan u.a.: A Collaborative Best Practice Guide for Promoting AI Vendor Transparency in Health Care. The HAIP AI Vendor Disclosure Framework, Boston 2026.
8
Shouki A. Ebad, Asma Alhashmi, Marwa Amara, Achraf Ben Miled, Muhammad Saqib: Artificial Intelligence-Based Software as a Medical Device (AI-SaMD). A Systematic Review, 2025, S. 20.
9
Tanja Bratan: AI Act: Regulierung von KI im Gesundheitswesen. Wegweiser Regulatorik Gesundheitswirtschaft BW, Stuttgart 2025.
10
Bitkom e.V.: Umsetzungsleitfaden zur KI-Verordnung. Compliance in der Praxis – Schritt für Schritt, Berlin 2024, S. 220.
11
AIOFFICER.DE: Alle Pflichten der KI-Verordnung. Version 1.0, 2024.
12
Steffen Luckner, Wolfgang Lauer: Regulatorische Einordnung KI-basierter Produkte für die medizinische Anwendung auf Basis von EU AI Act und MDR/IVDR. Bundesgesundheitsbl, Berlin/Bonn 2025, 68:854–861.
13
Gary E. Weissman, Toni Mankowitz, Genevieve P. Kanter: Unregulated large language models produce medical device-like output. npj Digital Medicine, 2025.

KI im Gesundheitswesen 36 Einträge

1
Aaron A. Tierney, Gregg Gayre, Brian Hoberman u.a.: Ambient Artificial Intelligence Scribes. Learnings after 1 Year and over 2.5 Million Uses, 2025.
2
Adeyemo T., Wilsdon T., Vandorou Ch., Davies F., Godet A.: Optimising Investment in Health Innovations in Europe. Journal of Market Access & Health Policy, 2026, 14, 11.
3
Andreea Bodnari, John Travis: Scaling enterprise AI in healthcare. the role of governance in risk mitigation frameworks, 2025, S. 4.
4
Anshu Ankolekar: The Right to Understand in Health Care AI. 2026.
5
Carol Wildhagen: Erfolgreicher Roll-out, klarer Nutzen. KI in der medizinischen Dokumentation, München 2025.
6
Ejjami R.: The Holistic Intelligent Healthcare Theory (HIHT). Integrating AI for Ethical, Transparent, and Human-Centered Healthcare Innovation, 2024, Vol. 6, Issue 5.
7
Hassane Alami u.a.: Understanding the integration of artificial intelligence in healthcare organisations and systems through the NASSS framework. a qualitative study in a leading Canadian academic centre, 2024, S. 24.
8
Jill von Conta, Merlin Engelke, Fin H. Bahnsen, Amin Dada u.a.: Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen. Essen 2025, S. 845–853.
9
Joachim Sturmberg, Saadi Taher: Maximising Value in Healthcare Systems by Putting the Patient at the Centre. Systemic Design Considerations, 2025.
10
Joshua Samuel: Why AI Adoption in Healthcare Is Slow. 2026, S. 6.
11
Kacper Sokol u.a.: Artificial intelligence should genuinely support clinical reasoning and decision making to bridge the translational gap. 2025, S. 11.
12
Kirchhoff J., Berns F., Schieder C., Schobel J.: Pricing Models for Diagnostic AI. npj Digital Medicine, 2026.
13
Liam G. McCoy u.a.: Assessment of Large Language Models in Clinical Reasoning. A Novel Benchmarking Study, 2025.
14
Lorenzo Bertolini, V. Comte, V. Ruiz Serra, L. Gierschmann u.a.: Explainable AI in Cardiovascular Health. Methods, Applications, and Innovations, Luxemburg 2025.
15
Luke N. Allen, Jialing Lin, Bradley Max Segal, Kagiso Ndlovu, Davide Bilardi, Luisa M. Pettigrew: Artificial intelligence in primary care. frameworks, challenges, and guardrails, 2025, S. 7.
16
Maxim Topaz: Beyond human ears. navigating the uncharted risks of AI scribes in clinical practice, 2025, S. 4.
17
Megan E. Salwei, Keith Morse, Suchi Saria, Nigam H. Shah u.a.: Bridging the Gap. Consensus-Based Considerations for AI Usefulness in Healthcare, 2025.
18
Pierre E. Heudel, H. Crochet, Q. Filori, T. Bachelot, J. Y. Blay: Artificial intelligence in medicine. a scoping review of the risk of deskilling and loss of expertise among physicians, Lyon 2025.
19
Shefali V. Patil u.a.: Protecting clinical value judgment in the age of AI. 2026, S. 4.
20
Sven Jansen: Das intelligente Krankenhaus. Effizienter durch KI, menschlicher durch bessere Versorgung, München 2025.
21
Sylvia Kaczmarek, Sebastian Wibbeling: Künstliche Intelligenz in der Krankenhauslogistik und in betrieblichen Prozessen. Dortmund 2025, S. 898–906.
22
Wolfgang Aschauer u.a.: The acceptance of virtual healthcare assistants in the DACH region. A structural equation modeling approach, 2026, S. 15.
23
PwC EU Services EEIG, Open Evidence: Studie zum Einsatz von KI im Gesundheitswesen. Abschlussbericht, Europäische Kommission / GD SANTE, Brüssel 2025, S. 240.
24
Wahid Ullah, Qasim Ali: Role of artificial intelligence in healthcare settings. A systematic review, Rawalpindi 2025, S. 16.
25
Sara Karnehed, Ingrid Larsson, Lena Petersson, Lena-Karin Erlandsson, Daniel Tyskbo: Navigating artificial intelligence in home healthcare. challenges and opportunities in nursing wound care, 2025, S. 13.
26
AOK Nordost (Wissenschaftlicher Beirat): Kompass KI im Gesundheitswesen 2025. Chancen, Herausforderungen und die Zukunft der Medizin, Berlin 2025, S. 63.
27
Deutsche Krankenhausgesellschaft (DKG): Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) im Krankenhaus. Thesen und Forderungen, Berlin 2025, S. 20.
28
Luís Irgang, Andrea Sestino, Henrik Barth, Magnus Holmén: Healthcare workers’ adoption of and satisfaction with artificial intelligence. Technological Forecasting & Social Change, Halmstad 2025, S. 17.
29
Bundesverband Managed Care (BMC): Mit KI den Nutzen von Gesundheitsdaten erschließen. Berlin 2025, S. 59.
30
Christopher Y. K. Williams u.a.: Physician- and Large Language Model–Generated Hospital Discharge Summaries. JAMA Internal Medicine, San Francisco 2025, S. 8.
31
Timo Kepp, Hristina Uzunova, Jan Ehrhardt, Heinz Handels: KI-basierte Anwendungen in der medizinischen Bildverarbeitung. Bundesgesundheitsbl, Lübeck 2025, 68:862–871.
32
Joana Sarah Grah, Christopher Irrgang, Lars Schaade, Katharina Ladewig, Nils Körber: Anwendungen, Herausforderungen und ein vertrauenswürdiger Umgang mit künstlicher Intelligenz im Bereich Public Health. Bundesgesundheitsbl / Robert Koch-Institut, Berlin 2025, 68:880–888.
33
Sabine Janzen, Prajvi Saxena, Cicy Agnes, Wolfgang Maaß: KI in der Rehabilitation – Anwendung künstlicher mentaler Modelle für eine personalisierte Medizin. Bundesgesundheitsbl, Saarbrücken 2025, 68:889–897.
34
Janna-Lina Kerth, Anne Christine Bischops, Maurus Hagemeister, Lisa Reinhart, Kerstin Konrad, Bert Heinrichs, Thomas Meissner: Künstliche Intelligenz in der Gesundheitsvorsorge von Kindern und Jugendlichen. Anwendungsmöglichkeiten und Akzeptanz, Bundesgesundheitsbl, Düsseldorf 2025, 68:907–914.
35
Kenneth D. Mandl: How AI Could Reshape Health Care – Rise in Direct-to-Consumer Models. JAMA Viewpoint, 2025.
36
Julia Powles, Hal Hodson: Google DeepMind and healthcare in an age of algorithms. Health Technology, 2017.

KI-Strategie & Governance 5 Einträge

1
Emmanouil Papagiannidis, Patrick Mikalef, Kieran Conboy: Responsible artificial intelligence governance. A review and research framework, 2025.
2
Imane Ihaddouchen, Stefan Buijsman, Giorgia Pozzi u.a.: Responsible artificial intelligence in healthcare. a systematic review on the use of ethical principles in the development and deployment of artificial intelligence, 2025.
2
Göran Lindsjö und Martin Svensson: AI Sweden Leadership Report 2026: Leadership as AI reshapes businesses and organizations. Original Report (EN), 2026.
4
Maya Buenaventura, Anton Shenk u.a.: Artificial Intelligence Adoption and Sectoral Transformation. Implications for Health Care, Financial Services, Climate and Energy, and Transportation, Santa Monica: RAND 2025, S. 51.
5
Laurie Hughes, Fern Davies, Keyao Li u.a.: Beyond the hype: Organisational adoption of Generative AI through the lens of the TOE framework. International Journal of Information Management, 2026, S. 22.

KI-Risikomanagement & Sicherheit 11 Einträge

1
Anita Rao u.a.: Challenges to the monitoring of deployed AI systems. Center for AI Standards and Innovation, NIST AI 800-4, Gaithersburg, MD 2026, S. 49.
2
Carsten Orwat: Normative challenges of risk regulation of artificial intelligence. Karlsruhe 2024, S. 29.
3
Dhole A.: AI-Powered Failure Mode and Effects Analysis (FMEA) for Cardiovascular Devices. A Modern Framework for Proactive Risk Management, 2025, S. 121–125.
4
Farhad Abtahi, Fernando Seoane, Ivan Pau, Mario Vega-Barbas: Data Poisoning Vulnerabilities Across Health Care Artificial Intelligence Architectures. Analytical Security Framework and Defense Strategies, Stockholm 2025.
5
Ibtissam El Hassani, Tawfik Masrour, Nouhan Kourouma, Jože Tavčar: AI-driven FMEA. integration of large language models for faster and more accurate risk analysis, Meknes / Lund 2025.
6
Karen Yeung: Risk Management Systems (Article 9). OHO Handbook Chapter Art 9 RMS, Birmingham 2025, S. 77.
7
Marc Eulerich, David A. Wood: A Demonstration of How ChatGPT Can be Used in the Internal Auditing Process. Duisburg-Essen / Provo 2023.
8
Sana Tonekaboni, Lena Stempfle, Adibvafa Fallahpour, Walter Gerych, Marzyeh Ghassemi: An Investigation of Memorization Risk in Healthcare Foundation Models. 2025, S. 26.
9
Yunarso Anang, Lya Hulliyyatus Suadaa, Lutfi Rahmatuti Maghfiroh u.a.: Risk Management Framework-Based Failure Mode and Effect Analysis for AI Risk Assessment. Jakarta / Yamanashi 2025, S. 340–357.
10
BSI / Fraunhofer SIT: Sicherheitseigenschaften von Krankenhausinformationssystemen (SiKIS). Abschlussbericht Projekt 623, Bonn 2025, S. 70.
11
Laura Weidinger, Maribeth Rauh, Nahema Marchal, Arianna Manzini, Lisa Anne Hendricks, Juan Mateos-Garcia u.a.: Sociotechnical Safety Evaluation of Generative AI Systems. Google DeepMind, London 2023.

Agentic AI 9 Einträge

1
Benjamin Klein, Charlie Lewis, Rich Isenberg u.a.: Deploying agentic AI with safety and security. A playbook for technology leaders, 2025.
2
Bernardo Gabriele Collaco, Syed Ali Haider, Srinivasagam Prabha u.a.: The Role of Agentic Artificial Intelligence in Healthcare. A Systematic Review, Mayo Clinic 2025, S. 18.
3
Brian Elliott, Nicolas Magnette, Shamik Bandyopadhyay u.a.: B2B pricing. Navigating the next phase of the AI revolution, 2026.
4
Fei Liu, Yue Niu, Qihua Zhang u.a.: A foundational architecture for AI agents in healthcare. Macau / Beijing 2025.
5
Lareina Yee, Michael Chui, Roger Roberts: One year of agentic AI. Six lessons from the people doing the work, 2025.
6
Luca Nannini, Adam Leon Smith, Michele Joshua Maggini u.a.: AI Agents Under EU Law. 2025, S. 50.
7
Natalie Shapira, Chris Wendler u.a.: Agents of Chaos. 2026.
8
Peter Durlach, Kees Hertogh, Wesley Adams, Emma Feeney, Coltin Ball: Gauging Health Care’s Readiness for Agentic AI Innovation. 2025.
9
HealthInnovation Toolbox / Digital Machina: Atlas – Agentic AI im Gesundheitswesen. 50 Anwendungsfälle, Innovationsserie 2026, 2026, S. 68.

Generative KI & LLMs 11 Einträge

1
Alex Tamkin, Peter McCrory: Estimating AI productivity gains from Claude conversations. San Francisco 2025.
2
Amanda Askell, Joe Carlsmith, Chris Olah, Jared Kaplan, Holden Karnofsky u.a.: Claude’s Constitution. San Francisco 2026.
3
Carlos Pardo Martin, Jessica Lamb, Amine Dahab u.a.: Generative AI in healthcare. Current trends and future outlook, 2025.
4
Dongyang Fan, Sebastien Delsad, Nicolas Flammarion, Maksym Andriushchenko: HalluHard. A Hard Multi-Turn Hallucination Benchmark, 2025, S. 23.
5
Markus Knott, M. Krebs, A. Kerscher: Large language models in healthcare quality management. a European perspective on process automation and compliance, Stuttgart 2026.
6
Matthieu Griot, Jean Vanderdonckt, Demet Yuksel: Implementation of large language models in electronic health records. 2025.
7
Nigam H. Shah, Nerissa Ambers, Abby Pandya u.a.: Adoption and Use of LLMs at an Academic Medical Center. Stanford 2026.
8
Savir Basil, Ina Shapiro, Dan Shapiro, Ethan Mollick, Lilach Mollick, Lennart Meincke: Prompting Science Report 4. Playing Pretend: Expert Personas Don’t Improve Factual Accuracy, Philadelphia 2025.
9
Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI): Generative KI-Modelle. Chancen und Risiken für Industrie und Behörden, Bonn 2024, S. 71.
10
KPMG AG: Generative KI in der deutschen Wirtschaft 2025. Healthcare, 2025, S. 8.
11
Fabrizio Dell’Acqua, Charles Ayoubi, Hila Lifshitz, Raffaella Sadun, Ethan Mollick u.a.: The Cybernetic Teammate. A Field Experiment on Generative AI Reshaping Teamwork and Expertise, Cambridge: Harvard Business School 2025, S. 56.

KI-Kompetenz & Bildung 9 Einträge

1
Gemma A. Williams, Michelle Falkenbach, Matthias Wismar: Transforming digital skills and competencies in the health and care workforce. 2025, S. 23.
2
Inci Demir, Gerrit Hötzel: KI-Kompetenz in der Gesundheitsbranche. 2025, S. 70.
3
Jennifer Rowley: The Wisdom Hierarchy. Representations of the DIKW Hierarchy, 2007, S. 163–180.
4
Laura Cousseran, Achim Lauber, Niels Brüggen, Laura Sūna, Cornelia Bogen: Kompass. Künstliche Intelligenz und Kompetenz 2025. Einstellungen, Handeln und Kompetenzentwicklung im Kontext von KI, München: kopaed 2025, S. 80.
5
Martin Frické: The Knowledge Pyramid. A Critique of the DIKW Hierarchy, 2009, S. 131–142.
6
Regina G. Russell, Laurie Lovett Novak, Mehool Patel u.a.: Competencies for the use of artificial intelligence-based tools by health care professionals. 2023.
7
Russell L. Ackoff: From Data to Wisdom. Journal of Applied Systems Analysis, 1989, S. 3–9.
8
Khalil Kimiafar, Masoumeh Sarbaz u.a.: Artificial intelligence literacy among healthcare professionals and students. A systematic review, Mashhad 2023, S. 11.
9
Gabi Reinmann: Generativer KI in Studium und Lehre: Die Bedeutung fachlichen Wissens für kritisches Denken. In: Dittler/Kreidl (Hrsg.), Fragen an die Hochschuldidaktik der Zukunft. Schäffer-Poeschel, 2025, S. 10.

Pflege & Versorgung 3 Einträge

1
Maiken Holm Kaldal, Britt Laugesen, Tiffany Conroy, Rebecca Feo, Siri Lygum Voldbjerg: The fundamentals of care framework in nursing education. A scoping review, Aalborg 2025.
2
Michael Schaller, Florian Fischer: Partizipative Technikentwicklung mit pflegenden Angehörigen zwischen Solutionismus und Humanismus. Ein Essay, Berlin / Boston 2024, S. 285–289.
3
Thomas Rambach, Petra Gleim, Christine Heizmann, Sophie Mählmann, Anna Ritzi, Sara Ziegler, Philipp Kellmeyer, Christophe Kunze: Partizipative Prozesse in der Entwicklung von KI-Systemen im klinischen Kontext. Eine qualitative Sekundäranalyse, 2026, S. 1–11.

Entlassmanagement 7 Einträge

1
Bailey SC, Fang G, Annis IE, O'Conor R, Paasche-Orlow MK, Wolf MS: Health literacy and 30-day hospital readmission after acute myocardial infarction. BMJ Open, 2015, 5(6):e006975.
2
Edirimanne S, Roake JA, Lewis DR: Delays in discharge of vascular surgical patients. A Prospective Audit, 2010, 80(6):443–446.
3
Friebel R, Hauck K, Aylin P u.a.: National trends in emergency readmission rates. A longitudinal analysis of administrative data for England between 2006 and 2016, 2018, BMJ Open 8:e020325.
4
Grobe T. G., Pollmann T., Ramcke D., Weller L., Kretzler M., Hauschild A.-C., Maurer M. C., Metsch J. M., Ritter Z.: Weißbuch – Potenziale KI-gestützter Vorhersageverfahren auf Basis von GKV-Routinedaten. Göttingen: aQua-Institut, 2025.
5
Mohamed S. Hefny, Ana-Maria Herman: Care-Aware Decision Layer. Embedding Ethics of Care into AI-Supported Clinical Discharge Decisions, Ottawa / London 2026.
6
Silva SA, Valácio RA, Botelho FC, Amaral CF: Reasons for discharge delays in teaching hospitals. Rev Saude Publica, 2014, 48(2):314–321.
7
Zaretsky J, Kim JM, Baskharoun S, Zhao Y, Austrian J, Aphinyanaphongs Y, Gupta R, Blecker SB, Feldman J: Generative Artificial Intelligence to Transform Inpatient Discharge Summaries to Patient-Friendly Language and Format. JAMA Network Open, 2024, 7(3).

Ethik & Gesellschaft 7 Einträge

1
Abeba Birhane, William Isaac, Vinodkumar Prabhakaran, Mark Díaz, Madeleine Clare Elish, Iason Gabriel, Shakir Mohamed: Power to the People? Opportunities and Challenges for Participatory AI, 2022, S. 8.
2
Adél Holdampf-Wendel: KI und Mitbestimmung. Eckpfeiler einer Betriebsvereinbarung für den KI-Einsatz im Unternehmen, Berlin 2026, S. 39.
3
Benjamin Lange, Geoff Keeling, Arianna Manzini, Amanda McCroskery: We need accountability in human–AI agent relationships. 2025.
4
Jillian Fisher, Ruth E. Appel, Chan Young Park, Yujin Potter u.a.: Position: Political Neutrality in AI Is Impossible. But Here Is How to Approximate It, 2025, S. 60.
5
Sandro Galea: Keeping Health Equity at the Forefront of the Artificial Intelligence Revolution in Medicine and Health. 2025.
6
Giovanni Rubeis: Künstliche Intelligenz in der Medizin. Eine ethische Betrachtung, Wien klin Mag, Krems 2024, 27:132–136.
7
Michael D. Abràmoff, Michelle E. Tarver, Nilsa Loyo-Berrios u.a.: Considerations for addressing bias in artificial intelligence for health equity. npj Digital Medicine, 2023, 6:170.

Prävention & Gesundheitsförderung 1 Eintrag

1
Hans Henri P. Kluge: A healthy population is a strategic advantage. Kopenhagen 2026, S. 1.

Digitale Transformation 6 Einträge

1
Angela Graf, Pia Stumpe: Datengestützte Erkennung individueller Gesundheitsrisiken durch die Kranken- und Pflegekassen (§ 25 b SGB V). 2026.
2
Lutz Eichholz: Municipal AI integration. a structured approach, 2025, S. 11.
3
Sheena Visram, Yvonne Rogers, Gemma Molyneux, Neil J. Sebire: Technology adoption in healthcare. Delphi consensus for the early exploration and agile adoption of emerging healthcare technology conceptual framework, 2025.
4
Bundesverband Gesundheits-IT (bvitg): Cloud im Gesundheitswesen. Innovation, Sicherheit, Wirtschaftlichkeit, 2025.
5
Bundesnetzagentur: KI in Unternehmen. Einsatz, Ressourcen und Herausforderungen, Bonn 2025, S. 39.
6
Chuanrui Chen, Shichao Ding, Joseph Wang: Digital health for aging populations. Nature Medicine, San Diego 2023.

Forschung & Studien 16 Einträge

1
Alifia Hasan u.a.: Aligning AI principles and healthcare delivery organization best practices to navigate the shifting regulatory landscape. 2025, S. 11.
2
Anastasia Chan, Hania Rahimi-Ardabilli, Wendy A. Rogers, Enrico Coiera: The real-world impact of artificial intelligence ethics frameworks across a decade in healthcare. a scoping review, Sydney 2025.
3
Ben Van Calster, Gary S. Collins, Andrew J. Vickers, Laure Wynants u.a.: Evaluation of performance measures in predictive artificial intelligence models to support medical decisions. overview and guidance, 2025, S. 13.
4
Daniela Fernandes u.a.: AI makes you smarter but none the wiser. The disconnect between performance and metacognition, 2025, S. 18.
5
Florien S. van Royen u.a.: In humble defense of unexplainable black box prediction models in healthcare. 2025, S. 7.
6
Karien Stronks, Morten Hulvej Rod, Harry Rutter, Naja Hulvej Rod: Towards a complex systems model of evidence for public health. Amsterdam 2025.
7
Lisa Cross: Artificial intelligence and the meta-paradigm. 2025, S. 5.
8
Peter Brodeur, Ethan Goh, Adam Rodman, Jonathan Chen: State of Clinical AI Report 2026. ARISE – Stanford-Harvard ARISE Network, 2026.
9
Ralf Bender, Stefan Lange: Was ist der p-Wert? Stuttgart / New York: Thieme 2001, S. T39–T40.
10
Sam Bayless, Stefano Buliani, Darion Cassel, Byron Cook u.a.: A Neurosymbolic Approach to Natural Language Formalization and Verification. 2025.
11
Scott M. Lundberg, Su-In Lee: A Unified Approach to Interpreting Model Predictions. Seattle 2017.
12
del Rey Puech P., Saund J., Panteli D., McKee M.: Demystifying Artificial Intelligence in Health. Copenhagen 2026.
13
Birgid Eberhardt, Annette Hoppe: Perspektive der Anwender:innen. Berücksichtigung der Bedürfnisse von Testenden und Nutzenden in KI-Forschungsprojekten, Sigmaringen 2025, S. 27.
14
Deutscher Bundestag: Bericht der Enquete-Kommission Künstliche Intelligenz. Gesellschaftliche Verantwortung und wirtschaftliche, soziale und ökologische Potenziale. Drucksache 19/23700, 2020, S. 806.
15
Jackie Ma, Eva Weicken, Frederik Pahde, Katharina Weitz, Sebastian Lapuschkin, Wojciech Samek, Thomas Wiegand: Künstliche Intelligenz auf dem Prüfstand: Anforderungen, Qualitätskriterien und Prüfwerkzeuge. Bundesgesundheitsbl / Fraunhofer HHI, Berlin 2025, 68:915–923.
16
Carolin Heizmann, Patricia Gleim, Philipp Kellmeyer: Partizipative Ansätze in der Entwicklung von KI-Anwendungen in der Medizin: Chancen und Herausforderungen. Bundesgesundheitsbl, Mannheim/Freiburg 2025, 68:924–931.

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