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Vertrauenswürdige Einführung von künstlicher Intelligenz (KI) im Gesundheitswesen

KI-basierte Tools drängen zunehmend in das Gesundheitswesen und tragen dazu bei, die Behandlungsresultate bei Patienten zu verbessern, indem sie Daten aus klinischen Einrichtungen wie auch aus der Forschung nutzen. Trotz des Interesses sowohl von Klinikern als auch vom Management werden diese Tools im Gesundheitswesen noch immer nur begrenzt eingesetzt. Unser Ziel ist es, eine sichere Einführung von KI im Gesundheitswesen zu ermöglichen, indem wir Einrichtungen des Gesundheitswesens dabei unterstützen, ein besseres Verständnis bei der Einführung von KI zu entwickeln.

Es ist eine Grundvoraussetzung, die realen Hindernisse und Herausforderungen für die Einführung von KI im Gesundheitswesen von der Ideenphase bis zur tatsächlichen Umsetzung und Überwachung der Nutzung zu untersuchen, um zu verstehen, warum die Vorteile und die Einführung von KI im Gesundheitswesen heute noch nicht weit verbreitet sind. Die Schließung der Lücke zwischen dem, was getan werden sollte, und dem, was realistischerweise getan werden kann, ist der Schlüssel zur Erschließung der Vorteile, die KI für die Verbesserung der Patientenergebnisse haben kann.

In diesem Projekt sammeln wir die Erfahrungen der wichtigsten Interessengruppen bei der Implementierung von KI in der klinischen Praxis. Wir arbeiten mit Interessenvertretern und Pionieren der KI-Einführung zusammen, die an der Implementierung von KI in der spezialisierten Gesundheitsversorgung, der medizinischen Grundversorgung oder bei Lösungen für den direkten Patientenkontakt beteiligt waren oder gerade damit beginnen. Im Rahmen von Workshops, Interviews und Literaturrecherchen sammeln und erfassen wir die wichtigsten Erkenntnisse zusammen, die denjenigen, die den Einsatz von KI planen, als Leitfaden dienen sollen. 

DNV ist an zwei Horizon 2020-Forschungsprojekten und einer vom NFR finanzierten Doktorarbeit beteiligt, die alle darauf abzielen, künstliche Intelligenz zur Verbesserung der Gesundheitsergebnisse einzusetzen. 

REALMENT zielt darauf ab, personalisierte medizinische Interventionen in die Psychiatrie zu bringen, indem es eine Plattform für reale Daten und eine klinische Managementplattform entwickelt, um die Behandlung psychischer Störungen durch neuartige künstliche Intelligenz und maschinelle Lernwerkzeuge zu verbessern und zu optimieren. DNV ist federführend bei der Identifizierung und Analyse von Vertrauensbedürfnissen in Bezug auf Sicherheit und Transparenz sowie bei der Bewertung von regulatorischen Anforderungen und Richtlinien, um den rechtmäßigen und ethischen Zugang zu Datensätzen und die gemeinsame Nutzung von Daten für eine weitere Datenverwertung durch unabhängige Parteien zu ermöglichen. 

AI-MIND zielt darauf ab, die Belastung durch Demenz zu verringern, indem neuartige, KI-basierte Tools entwickelt werden, die Fachkräfte im Gesundheitswesen bei der Vorhersage von Demenzerkrankungen unterstützen und somit frühere Interventionen für Patienten ermöglichen. Die Beteiligung von DNV umfasst die Erstellung eines Leitfadens für eine legale und ethische Datenverarbeitung, die Entwicklung eines Rahmens für Data Governance und Datenmanagement, den Entwurf und die Implementierung eines Datenmodells sowie die Entwicklung und Implementierung von Methoden zur kontinuierlichen Datenqualitätssicherung. 


Im Rahmen eines vom NFR finanzierten Promotionsprojekts untersucht DNV zusammen mit dem Universitätskrankenhaus Oslo, dem norwegischen Krebsregister und der Universität Oslo, wie die Verwendung synthetischer Daten für die Entwicklung und Validierung von KI bewertet werden kann, um eine sichere Implementierung von KI im Gesundheitswesen zu gewährleisten. Da die Weitergabe und Verarbeitung sensibler Daten aus dem Gesundheitswesen oft schwierig ist, werden synthetische Daten zunehmend als praktischer Weg gesehen, um den Entwicklungsprozess zu beschleunigen und gleichzeitig die Privatsphäre der Patienten zu schützen. Das Projekt wird auch das Risiko der Re-Identifizierung und mögliche Auswirkungen auf den Datenschutz untersuchen.