Nutzerorientiertes Anforderungsprofil an KI-basierte Clinical Decision Support Systems am Beispiel der Sepisversorgung

In der Medizin existieren für verschiedene Erkrankungen Entscheidungsunterstützungssysteme, die auf Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI) beruhen, sogenannte KI-basierte Clinical Decision Support Systeme (CDSS). Ihre Verwendung kann sich positiv auf den Krankheitsverlauf und die Versorgungsqualität auswirken. Ein Großteil der bisher entwickelten CDSS kommt jedoch in der Regelversorgung der gesetzlich Krankenversicherten noch nicht zum Einsatz. Zum einen sind unterschiedliche Hürden bei der Etablierung denkbar, zum anderen findet die Entwicklung der Systeme wenig nutzerorientiert statt, was zu fehlender Akzeptanz führen kann. Dem möchte das Projekt einerseits durch die Erarbeitung indikationsunabhängiger Handlungsempfehlungen zum Abbau von Implementierungshürden in Deutschland entgegenwirken. Andererseits zielt es zur Akzeptanzsteigerung auf die Erstellung eines nutzerorientierten Anforderungsprofils am Beispiel der Sepsis (Blutvergiftung) ab. Der Einsatz der CDSS bietet sich aufgrund der Komplexität und Heterogenität der Erkrankung besonders an. Um die Forschungsziele zu erreichen, gehen die Forschenden nach einem Mixed-Methods-Design vor und führen zunächst eine systematische und strukturierte Recherche zu den bestehenden Ansätzen und Systemen durch. Die Erkenntnisse werden in Fokusgruppen und Interviews weiter diskutiert und vertieft. In der anschließenden Befragung mit einem Discrete Choice Experiment werden Etablierungsprobleme quantifiziert sowie Präferenzen zu CDSS in der Sepsisversorgung erhoben. Dazu werden rund 6.700 Ärztinnen und Ärzte befragt. Das Projekt wird für 42 Monate mit insgesamt ca. 1,3 Millionen Euro gefördert. Bei Umsetzung der Handlungsempfehlungen wird die Überführung der CDSS in die medizinische Versorgung erleichtert. Zudem ist das erarbeitete Anforderungsprofil, das die Präferenzen der Anwenderinnen und Anwender berücksichtigt und akzeptanzfördernde Kriterien beinhaltet, als Ausgangspunkt für die Entwicklung nutzerorientierter CDSS-Innovationen zu sehen.