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Hintergrund: Künstliche Intelligenz (KI) gilt als vielversprechende Technologie, die unter anderem in klinischen Entscheidungsunterstützungssystemen (Clinical Decision Support Systems, CDSS) zum Einsatz kommen und sich positiv auf die Versorgungsqualität auswirken kann. Dies setzt allerdings voraus, dass diese Schlüsseltechnologie von Leistungserbringenden akzeptiert und in den klinischen Alltag eingebunden wird. Es wurden Fokusgruppen mit Ärzt:innen und Pflegenden durchgeführt, um zu ermitteln, wie die nutzerorientierte Entwicklung von KI-basierten CDSS optimiert werden kann. Dabei wurden die Anforderungen von Ärzt:innen und Pflegenden an den Input, den Output sowie das Setting, in dem derartige Systeme zum Einsatz kommen, erhoben.

Zielsetzung: Diese Fokusgruppenstudie verfolgt das Ziel, Präferenzen von Ärzt:innen und Pflegenden zur Ausgestaltung KI-basierter CDSS im Rahmen der Sepsisversorgung zu ermitteln.

Methode: Insgesamt wurden 5 Fokusgruppen (3 mit Ärzt:innen und 2 mit Pflegenden) durchgeführt. Für die Durchführung wurde ein halbstrukturierter Leitfaden entwickelt, der auf Aspekten basierte, die im Rahmen eines zuvor durchgeführten Scoping Reviews identifiziert worden sind. Der Leitfaden diente den Moderierenden als Diskussionsgrundlage für die virtuell durchgeführten Fokusgruppen. Die Diskussionsrunden wurden aufgezeichnet, softwaregestützt transkribiert und einer Qualitätskontrolle unterzogen. Anschließend wurde eine qualitative Inhaltsanalyse in Anlehnung an Kuckartz mit dem Programm MAXQDA durchgeführt.

Ergebnisse: In den drei Untersuchungsdimensionen (Input, Output, Setting) wurde eine Vielzahl von Anforderungen an KI-basierte CDSS identifiziert. Eine umfassende Datenbasis, die zahlreiche Patientenparameter umfasst und neben im Krankenhaus generierten Daten auch Informationen aus der elektronischen Patientenakte und der elektronischen Gesundheitskarte enthält, ist erwünscht. Weiterhin wird ein automatisierter Import der Daten in das System mehrheitlich präferiert, um den Input zu optimieren. Die Anforderungen und Präferenzen an den Output divergieren bei den Teilnehmenden zum Teil stark. Einige bevorzugen eine klare und übersichtliche Darstellung, während andere eine komplexe Darstellung mit integrierter Wissensbibliothek bevorzugen.

Implikation für Forschung und/oder (Versorgungs-)Praxis: Basierend auf den Ergebnissen dieser Fokusgruppenstudie wird es künftig möglich sein, KI-basierte Sepsis-CDSS zu entwickeln, die den Anforderungen der Leistungserbringenden entsprechen und somit im klinischen Alltag als wertvolles Unterstützungsinstrument akzeptiert werden.

Förderung: Innovationsfonds/Versorgungsforschung; Projektname: KI@work; Fördernummer: 01VSF22050