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Diese Studie zielt darauf ab, die Auswirkungen der Digitalisierung im Gesundheitswesen auf die Finanzierung von Smart-Hospital-Projekten (PF) zu untersuchen, die durch leistungsbasierte Anreize (P4P) gefördert werden. Digitale Plattformen sind ein technologiegestütztes Geschäftsmodell, das den Austausch zwischen interagierenden Akteuren erleichtert. Sie stellen eine verbindende Verbindung zwischen getrennten Knoten dar, was den skalierbaren Wert von Netzwerken verbessert. Die Anwendung auf öffentliche-private Partnerschaften (PPPs) im Gesundheitswesen ist aufgrund der Konsistenz der digitalen Plattformen mit Gesundheitsfragen und der Komplexität der Interaktionen der Interessengruppen von Bedeutung. In infrastrukturellen PPPs arbeiten öffentliche und private Akteure zusammen, wobei sie in der Regel PF-Muster folgen. Diese Beziehung wird durch digitalisierte Lieferketten ergänzt und wird zunehmend patientenorientiert. Dieses Papier überprüft die Literatur, analysiert einige Engpässe in der Lieferkette, behandelt Lösungen in Bezug auf die Netzwerkwirkungen von Plattformen zur Verbesserung der PPP-Interaktionen und untersucht die Kosten-Nutzen-Analyse von digitaler Gesundheit anhand eines empirischen Falls. Während diagnostische oder infrastrukturelle Technologien eine teure Investition mit langfristigem Rückfluss darstellen, reduzieren Sprunginnovationen in digitalen Anwendungen die anfallenden Kosten. „Digitale“ Einsparungen können von den wichtigsten Interessengruppen mit P4P-Schemata geteilt werden, was Muster der gemeinsamen Wertschöpfung anreizt. Effizientes Teilen kann die Netzwerktheorie auf ein umfassendes PPP-Ökosystem anwenden, in dem die Beteiligungsknoten digital verbunden sind. Dieser innovative Ansatz verbessert die Beziehungen zwischen den Interessengruppen, die um digitale Plattformen neu gestaltet werden, die die patientenorientierte Zufriedenheit und Nachhaltigkeit erhöhen. Digitale Technologien sind sogar für die Überwachung von Infektionskrankheiten nützlich, wie etwa bei der Coronavirus-Pandemie, um massive gesundheitliche Interventionen zu unterstützen, Krankenhäuser zu entlasten und rechtzeitige Big Data bereitzustellen.
Visconti et al. (Mon,) untersuchten diese Frage.
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