Prospektive Untersuchung der Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz auf Shared Decision Making nach Nierentransplantationen

Eickmann S, Sassi Z, Samhammer D, Tretter M, Budde K, Osmanodja B, Möller S, Roller R, Burchardt A, Dabrock P (2023)


Publication Language: German

Publication Type: Book chapter / Article in edited volumes

Publication year: 2023

Edited Volumes: 7. Statusseminar. ELSA der Lebenswissenschaften. 20. & 21. Juni 2023, BMBF

Pages Range: 49

URI: https://projekttraeger.dlr.de/media/gesundheit/GF/Abstractband_ELSA_Statusseminar2023.pdf

Abstract

Gesundheitsversorgung folgt zunehmend einem patientenzentrierten Ansatz, bei dem Patient:innen als Personen im Mittelpunkt stehen. Medizinische Entscheidungsfindung wird damit zu einem gemeinsamen, kooperativen Prozess, indem medizinisches Fachwissen mit den Werten und Überzeugungen der Patient:innen kombiniert wird („shared decision making“, kurz: SDM). Künstliche Intelligenz (KI) kann die Art und Weise der Interaktionen zwischen Ärzt:innen und Patient:innen verändern. Allerdings fehlt es an empirischen Daten, welche die technischen, klinischen und ethischen Herausforderungen beleuchten und eine angemessene Orientierung für die medizinische Praxis bieten. Diese Lücke schließt PRIMA-AI durch die empirische Untersuchung des Einsatzes eines neuen KI-Systems für die Behandlung nierentransplantierter Patient:innen. Nach unserem Wissen bietet das Projekt die erste systematische empirische Studie, die die Ansichten von Ärzt:innen, Patient:innen und Angehörigen daraufhin untersucht, wie sich KI auf SDM auswirkt und wie sich ihre Erfahrungen und Präferenzen im Laufe der Zeit verändern. Genutzt wird dafür ein longitudinales Mixed-Methods-Design, welches qualitative und quantitative Ansätze empirischer Sozialforschung vereint. Zudem erfolgt eine enge Zusammenarbeit von Partner:innen aus den Bereichen Medizin, Sozialwissenschaften, Sprach- und Sprachtechnologie, Informatik und Ethik. Durch die Verwendung eines transdisziplinären methodisch robusten Forschungsansatzes wird PRIMA-AI dazu beitragen, die Auswirkungen von KI auf SDM zu ergründen, um herauszufinden, wie diese kanalisiert werden können, um das Engagement der Patient:innen in der Gesundheitsversorgung nachhaltig zu fördern, anstatt es zu untergraben. Basierend auf diesen Erkenntnissen werden Leitlinien für einen Ethik- und Governance-Rahmen sowie für den Einsatz von KI-gestütztem SDM in der klinischen Praxis entwickelt und einer breiten Öffentlichkeit zugänglich gemacht. Die Forschungsergebnisse von PRIMA-AI ermöglichen so ein besseres Verständnis und einen informierten Diskurs zwischen verschiedenen Akteur:innen aus Politik, Wissenschaft und Gesellschaft über die Rolle von KI in Arzt-Patienten-Interaktionen. Damit leistet PRIMA-AI einen wichtigen Beitrag zur Sicherstellung optimaler, patientenzentrierter Versorgung, welche die Outcomes der Patient:innen verbessert, eine ethische klinische Praxis gewährleistet und die Rechte der Patient:innen wahrt.

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How to cite

APA:

Eickmann, S., Sassi, Z., Samhammer, D., Tretter, M., Budde, K., Osmanodja, B.,... Dabrock, P. (2023). Prospektive Untersuchung der Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz auf Shared Decision Making nach Nierentransplantationen. In Bundesministerium für Bildung und Forschung (Hrg.), 7. Statusseminar. ELSA der Lebenswissenschaften. 20. & 21. Juni 2023, BMBF. (S. 49).

MLA:

Eickmann, Sascha, et al. "Prospektive Untersuchung der Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz auf Shared Decision Making nach Nierentransplantationen." 7. Statusseminar. ELSA der Lebenswissenschaften. 20. & 21. Juni 2023, BMBF. Hrg. Bundesministerium für Bildung und Forschung, 2023. 49.

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