gms | German Medical Science

Hintergrund: In der Medizin existieren für verschiedene Erkrankungen KI-basierte Entscheidungsunterstützungssysteme (Clinical Decision Support Systems = CDSS), deren Verwendung sich positiv auf patientenrelevante Outcomeparameter und die Versorgungsqualität auswirken können. Der Fokus des aus Mitteln des Innovationsfonds geförderten Projekts „KI@work“ (Förderkennzeichen 01VSF22050) liegt auf KI-basierten CDSS im Bereich des multifaktoriellen Krankheitsbildes „Sepsis“.

Ein Großteil der bereits entwickelten KI-basierten CDSS hat bisher nicht die GKV-Regelversorgung erreicht. Es wird angenommen, dass zum einen Hürden innerhalb des deutschen Gesundheitssystems bestehen, die eine Überführung der Systeme in die Versorgung erschweren. Zum anderen kann eine mangelnde Akzeptanz gegenüber den Systemen aufgrund einer unzureichend nutzerorientierten Entwicklung eine Ursache darstellen.

Zielsetzung: Das Projekt zielt darauf ab, ein Anforderungsprofil an KI-basierte CDSS am Beispiel der Sepsisversorgung zu entwickeln und gesundheitspolitische Handlungsempfehlungen auszuarbeiten, um Hürden bei der Implementierung der Systeme in zu überwinden.

Methode: In dem Projekt wird ein Mixed-Methods-Ansatz genutzt. Zunächst werden ein Scoping Review, Fokusgruppen mit Ärzt:innen und Pflegenden sowie Leitfadeninterviews mit weiteren Stakeholdern durchgeführt. Dies zielt darauf ab Best Practice-Modelle, der mögliche In- und Output, das Setting der Anwendung, ferner die Probleme bei der Etablierung von KI-basierten CDSS zu untersuchen. Im Zentrum des Projektes steht eine Befragung inklusive eines Discrete Choice Experiments (DCE). Dazu werden voraussichtlich 6.667 Ärzt:innen angeschrieben, damit (Implementierungs-) Probleme quantifiziert und Präferenzen zu KI-basierten CDSS in der Sepsisversorgung erhoben werden können. Basierend auf den Projektergebnissen wird ein nutzerorientiertes Anforderungsprofil entwickelt sowie Handlungsempfehlungen zur Überwindung der Hürden abgeleitet. Diese werden im Rahmen eines Runden Tisches mit Stakeholdern diskutiert und konsentiert.

Ergebnisse: Die Projektergebnisse werden in einem White Paper zu KI-basierten CDSS am Beispiel der Sepsisversorgung zusammengefasst. Dieses soll einerseits indikationsunabhängige Handlungsempfehlungen zum Abbau von Implementierungshürden in Deutschland und andererseits ein nutzerorientiertes Anforderungsprofil für KI-basierte CDSS in der klinischen Sepsisversorgung inkl. Datengrundlage (Input), Infor-mationsausgabe (Output) und Einbettung in den Behandlungskontext (Setting) beinhalten.

Implikation für Forschung und/oder (Versorgungs-)Praxis: Die Ergebnisse zielen darauf ab, eine nutzenorientierte Entwicklung von KI-basierten CDSS zu ermöglichen und die Überführung der Systeme in die Regelversorgung durch einen Abbau von Implementierungshürden zu ermöglichen. Dadurch können die Innovationen, ihr Potential zur Verbesserung der Versorgungsqualität voll entfalten.

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