Künstliche Intelligenz (KI) in der Gesundheitsversorgung – Akzeptanzfaktoren von Versicherten, Ärzten und Ärztinnen

Wer akzeptiert KI in der Gesundheitsversorgung und unter welchen Bedingungen?

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Der Einsatz von KI ermöglicht die Verarbeitung großer Datenmengen und kann dazu beitragen, komplexe Abläufe und Entscheidungsprozesse in der Gesundheitsversorgung zu optimieren. Häufig herrscht jedoch Unsicherheit, wofür KI im Gesundheitswesen eingesetzt werden kann, welche Risiken und Potenziale bestehen und wie die Qualität und Transparenz von KI-Anwendungen sichergestellt werden können. Dabei kommt der Akzeptanz gegenüber der eingesetzten KI-Lösungen im Versorgungsalltag eine besondere Rolle zu. Nur wenn auf KI-basierende Lösungen von den beteiligten Akteuren und Akteurinnen akzeptiert werden, können diese erfolgreich implementiert werden. Vor diesem Hintergrund ist es wichtig zu verstehen, welche Bedingungen die Akzeptanz von KI in der Gesundheitsversorgung beeinflussen.

Das Ziel: Akzeptanzfaktoren von KI-Anwendungen verstehen und für den Praxiseinsatz nutzbar machen

Trotz des großen Potenzials ist bisher nur wenig Wissen über die Akzeptanz von KI-Anwendungen bei Versicherten, Ärzten und Ärztinnen vorhanden. Das Forschungsprojekt »KI-BA: Künstliche Intelligenz in der Versorgung – Bedingungen der Akzeptanz von Versicherten, Ärzten und Ärztinnen« hat es sich daher zum Ziel gesetzt, im Rahmen einer Akzeptanzstudie mit ca. 500 Ärzten und Ärztinnen und 1.500 Versicherten individuelle und kontextuelle Faktoren zu identifizieren, die die Akzeptanz und Nutzung von KI-Anwendungen in verschiedenen Versorgungsbereichen beeinflussen: Faktoren, die hier eine Rolle spielen könnten, sind beispielsweise Bildung, Einkommen und Geschlecht, aber auch kognitive Fähigkeiten, Technikaffinität, Persönlichkeit, die Versorgungs- und Wohnsituation sowie das persönliche Netzwerk. Die Ergebnisse der Akzeptanzstudie sollen in praktische und nutzerzentrierte Handlungsempfehlungen für den Einsatz von KI in der Versorgung überführt werden, um die Erkenntnisse so auch für Akteure aus der Praxis, wie Patienten, Angehörige, Ärzte, Kliniken, Krankenkassen, Versicherungen und Behörden, nutzbar zu machen.

Der Weg: Von der Kategorisierung von KI-Anwendungen zu Handlungsempfehlungen für die Praxis

KI-Anwendungen für den Gesundheitsbereich sind vielfältig und können z. B. hinsichtlich der Fachdisziplin, des Forschungsfelds oder der Zielgruppe unterschieden werden: Vitalwertanalyse in der Prävention, Bilderkennung- und verstehen sowie Big Data-Analysen in Diagnostik und Therapie oder Pflegeroboter sind nur einige exemplarische Beispiele. Im Zentrum der ersten Projektphase steht daher zunächst die nutzerzentrierte Entwicklung eines Kategorisierungsinstruments zur Definition der Dimensionen und Kategorien für KI-Anwendungen im Gesundheitswesen, das gemeinsam mit Experten und Expertinnen aus verschiedenen Versorgungs- und Forschungsbereichen iterativ erarbeitet wird.

Anhand dieses Kategorisierungsinstruments werden praxisnahe KI-Anwendungsszenarien ausgewählt und in animierte Video-Stimuli übersetzt, die die Grundlage für die zweite Projektphase, die querschnittliche Akzeptanzstudie mit Versicherten, Ärzten und Ärztinnen, bilden und mit diesen Zielgruppen hinsichtlich verschiedener Akzeptanzfaktoren evaluiert werden. Hierbei liegt ein besonderes Augenmerk auf den Gemeinsamkeiten bzw. Unterschieden zwischen den Ärzten und Ärztinnen als Leistungserbringer und Versicherten als Leistungsnehmer. Um die Ergebnisse der Akzeptanzstudie für die Praxis nutzbar zu machen, sollen in der dritten Projektphase gemeinsam mit verschiedenen Stakeholdern konkrete Handlungsempfehlungen für den Einsatz von KI in der Versorgung erarbeitet werden. Ziel dieser Handlungsempfehlungen ist es, den in der Akzeptanzstudie identifizierten Akzeptanzrisiken durch Leitlinien für eine nutzerzentrierte Entwicklung und Gestaltung von KI-Systemen sowie nutzerzentrierte Strategien zu deren Einsatz in der gesetzlichen Krankenversicherung zu begegnen.

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