Doktorarbeit / Dissertation aus dem Jahr 2012 im Fachbereich Medizin - Sonstiges, Note: Magna cum laude, Bayerische Julius-Maximilians-Universitat Wurzburg (Medizinische Klinik und Poliklinik II und Fakultat fur Mathematik und Informatik Lehrstuhl fur Kunstliche Intelligenz und Angewandte Informatik (Informatik VI)), Sprache: Deutsch, Abstract: Die Medizin als analytisches und diagnoselastiges Fach eignet sich besonders fur dei Verwendung fallbasierter, diagnostischer Trainingssysteme. Theoretische Komponenten, wie Anamnese, Beobachtungsinterpretation, Untersuchungshierarchie und Hypothesenbildung lassen sich im Gegensatz zu manuellen und mechanisch-motorischen Untersuchungen einfacher in Software umsetzen und am Monitor zu Trainingszwecken darstellen. FDTS prasentieren einen realen, beziehungsweise moeglichst realitatsnahenFall, der vom Benutzer durch die Interpretation der gegebenen Informationen in Bezug auf die Problemstellung durch die Eingabe einer Diagnose und gegebenenfalls entsprechender Therapien oder durch die Anforderung von Untersuchungen geloest werden muss. Die theoretischen Grundlagen dafur sind die Definitionen von Krankheitszustanden anhand bestimmter Charakteristika, sprich Diagnosekriterien. Ist die Menge an Informationen nicht ausreichend, beziehungsweise nicht eindeutig genug um eine vorlaufige Diagnose stellen zu koennen, mussen gezielt weitere Untersuchungen angefordert werden, um die Diagnose sichern zu koennen. Diese FDTS sollen die bisherige Ausbildung um das Lernen und die Anwendung des im Studium erworbenen Grundwissens und Trainieren von Loesungsalgorhythmen an virtuellen Patienten erganzen. Virtuelle Patienten koennen und sollen den echten Patientenkontakt nicht ersetzen, jedoch bieten sich durch deren Einsatz nicht zu unterschatzende Vorteile in der medizinischen Ausbildung: Nicht immer ist ein den aktuellen Themen der Vorlesung entsprechendes Patientengut vorhanden. Mit den UEbungen haben
