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
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.
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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