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22. Deutscher Kongress für Versorgungsforschung

Deutsches Netzwerk Versorgungsforschung e. V.

04.10. - 06.10.2023, Berlin

KI@work – Etablierte, KI-basierte CDSS in der Versorgung: Eine strukturierte Recherche

Meeting Abstract

  • Godwin Giebel - Universität Duisburg-Essen, Lehrstuhl für Medizinmanagement, Essen, Deutschland
  • Pascal Raszke - Universität Duisburg-Essen, Lehrstuhl für Medizinmanagement, Essen, Deutschland
  • Carina Abels - Universität Duisburg-Essen, Lehrstuhl für Medizinmanagement, Essen, Deutschland
  • Jürgen Wasem - Universität Duisburg-Essen, Lehrstuhl für Medizinmanagement, Essen, Deutschland
  • Michael Adamzik - Universitätsklinikum Knappschaftskrankenhaus Bochum, Klinik für Anästhesiologie, Intensivmedizin und Schmerztherapie, Bochum, Deutschland
  • Hartmuth Nowak - Universitätsklinikum Knappschaftskrankenhaus Bochum, Klinik für Anästhesiologie, Intensivmedizin und Schmerztherapie, Bochum, Deutschland
  • Nina Timmesfeld - Ruhr-Universität Bochum, Abteilung für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie, Bochum, Deutschland
  • Marianne Tokic - Ruhr-Universität Bochum, Abteilung für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie, Bochum, Deutschland
  • Philipp Heinz - Knappschaft Kliniken GmbH, Dortmund, Deutschland
  • Frank Martin Brunkhorst - Deutsche Sepsis-Gesellschaft e.V., Berlin, Deutschland
  • Nikola Blase - Universität Duisburg-Essen, Lehrstuhl für Medizinmanagement, Essen, Deutschland

22. Deutscher Kongress für Versorgungsforschung (DKVF). Berlin, 04.-06.10.2023. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2023. Doc23dkvf114

doi: 10.3205/23dkvf114, urn:nbn:de:0183-23dkvf1141

Veröffentlicht: 2. Oktober 2023

© 2023 Giebel et al.
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Gliederung

Text

Hintergrund und Stand der Forschung: Künstliche Intelligenz (KI) findet zunehmend Einzug im Gesundheitswesen und besitzt das Potential, die Versorgung zu verbessern – beispielsweise in Form von Klinischen Entscheidungsunterstützungssystemen (Clinical Decision Support Systems (CDSS)). Die Überführung dieser Innovationen in den klinischen Versorgungsalltag erfolgt jedoch zögerlich. Auf den Abbau von Implementierungshürden sowie eine am Nutzen orientierte Entwicklung zielt das innovationsfondsgeförderte Versorgungsforschungsprojekt „Nutzerorientiertes Anforderungsprofil an KI-basierte Clinical Decision Support Systems am Beispiel der Sepsisversorgung“ (KI@work – 01VSF22050) ab.

Fragestellung und Zielsetzung, Hypothese: Mit dem Ziel, sich einen Überblick über die in der realen Gesundheitsversorgung etablierten Systeme zu verschaffen, werden die in der EU zugelassene KI-basierten CDSS identifiziert und analysiert. Dabei sollen diese insbesondere in Hinblick auf den medizinischen Fachbereich, in dem sie eingesetzt werden sowie hinsichtlich des jeweiligen Inputs (Datengrundlage), Outputs (Präsentation der Ergebnisse) und das Setting (Einbindung in den Versorgungskontext) analysiert werden.

Methode: Es erfolgt eine strukturierte Recherche der KI-basierten CDSS auf Grundlage der Medizinproduktedatenbank der Europäischen Kommission (EUDAMED). Dafür werden Filterfunktionen der Datenbank genutzt (z.B. Software, Risikoklasse), um die Trefferergebnisse einzugrenzen. Identifizierte Systeme werden anschließend im Vieraugenprinzip gescreent, ob sie die Einschlusskriterien KI-basierter CDSS erfüllen. Die eingeschlossenen Systeme werden hinsichtlich der in der Fragestellung genannten Eigenschaften analysiert und in entsprechenden Gruppen systematisiert.

Ergebnisse: Durch die strukturierte Recherche konnten 561 Softwares mit einer Risikoklasse von IIa oder höher in der Medizinproduktedatenbank der Europäischen Kommission (EUDAMED) identifiziert werden. Aktuell erfolgt die Analyse der Datensätze. Die Ergebnisse lassen einen umfassenden Überblick über die in der Versorgung etablierten KI-basierten CDSS erwarten.

Diskussion: Das Forschungsfeld rund um KI-basierte CDSS ist noch sehr jung und es ist davon auszugehen, dass es sich in den nächsten Jahren stark weiterentwickeln wird. Durch die systematische Recherche nach entsprechenden, bereits implementierten Systemen in der Datenbank der Europäischen Kommission, können relevante Fachbereiche, Inputs und Outputs sowie Settings identifiziert werden und Best Practices daraus abgeleitet werden.

Implikation für die Versorgung: Die Ergebnisse stellen die Grundlage einer zielgerichteten und am Nutzen orientierten Entwicklung innovativer KI-basierter CDSS dar. Im Rahmen des Forschungsprojektes dienen sie als Basis für eine Präferenzerhebung von Ärzt:innen, die auf eine nutzerorientiertes Anforderungsprofil an KI-basierte CDSS abzielt.

Förderung: Innovationsfonds/Versorgungsforschung; 01VSF22050