Erfolgreiche Forschung lebt von der Beteiligung von Experten sowie interessierter Bürgerinnen und Bürger. Die Anmeldung zur Teilnahme an der Akzeptanzstudie und dem workshop im Projekt »KI-BA: Künstliche Intelligenz (KI) in der Versorgung – Bedingungen der Akzeptanz von Versicherten und ÄrztInnen«ist nicht mehr möglich. Wir bedanken uns bei den bisher angemeldeten Teilnehmern.
In der Studie soll anhand beispielhafter KI-Anwendungsszenarien in Form von kurzen Videos herausgefunden werden, wovon die Akzeptanz und Nutzung von künstlicher Intelligenz in verschiedenen Bereichen der medizinischen Versorgung abhängt.
Die Beantwortung der Fragestellung erfolgt im Rahmen einer querschnittlichen Fragebogenstudie. Der Fragenbogen kann entweder online oder in Form einer persönlich-mündlichen Befragung beantwortet werden. Die Ausfüllzeit für den Online-Fragebogen beträgt ca. 20 Minuten. Die Akzeptanzstudie findet im Zeitraum von Oktober 2022 bis 28. Februar 2023 statt.
Um mögliche Gemeinsamkeiten und Unterschiede in der Bewertung und Akzeptanz herauszuarbeiten, stehen Versicherte der gesetzlichen Krankenversicherung und praktizierende Ärztinnen und Ärzte im Zentrum der Studie. Gesetzlich versicherte Personen bzw. Ärztinnen und Ärzte, die teilnehmen möchten, müssen mindestens 18 Jahre alt sein und in Nordbayern wohnen bzw. dort praktizieren. Aktuell werden noch Ärztinnen und Ärzte gesucht, die an der Studie teilnehmen möchten.
KI bietet große Potenziale für eine verbesserte Gesundheitsversorgung. Das Verständnis der KI-Akzeptanz von Akteuren im Gesundheitswesen ist eine wichtige Bedingung für die nutzerzentrierte Realisierung dieser Potenziale. Mit Ihrer Teilnahme tragen Sie maßgeblich zum Verständnis von KI-Akzeptanz im Gesundheitswesen bei.
Ein verantwortungsvoller und sicherer Umgang mit den erhobenen Daten steht stets im Vordergrund. Alle Daten, die im Rahmen der Akzeptanzstudie erhoben werden, gehen pseudonymisiert in die Auswertung ein. Rückschlüsse auf Ihre Person sind damit ausgeschlossen. Alle Daten werden für die Laufzeit des Projekts und für fünf Jahre danach gespeichert und anschließend gelöscht. Diese Speicherung dient der Nachvollziehbarkeit der Forschungsaktivitäten und ermöglicht es, wissenschaftliche Veröffentlichungen zu tätigen.
Im Workshop sollen die Ergebnisse aus der Akzeptanzstudie in konkrete Handlungsempfehlungen für den praktischen Einsatz von KI in der Versorgung überführt werden. Ziel ist es, den identifizierten Akzeptanzrisiken und Barrieren bei der Einführung von KI-Technologien durch eine nutzerzentrierte Entwicklung und Gestaltung von KI-Systemen zu begegnen.
Um konkrete Handlungsempfehlungen in einem gemeinsamen Austausch zu erarbeiten, werden den Teilnehmerinnen und Teilnehmern die Ergebnisse der Akzeptanzstudie zunächst vorgestellt. Gemeinsam werden anschließend in die Praxis umsetzbare Implikationen erarbeitet, welche dann in Handlungsempfehlungen überführt werden.
Der Workshop wird voraussichtlich Ende 2023 in Nürnberg stattfinden. Derzeit ist die Durchführung eines hybriden Formats mit einer Dauer von ca. 4 Stunden geplant.
Für den Workshop freuen wir uns über eine Teilnahme von ärztlichem Fachpersonal, Vertretenden von Patientinnen und Patienten, der GKV und Politik, Entwickelnden, Expertinnen und Experten aus den Bereichen Ethik und Recht sowie interessierten Bürgerinnen und Bürgern.
Damit erfolgreiche Forschung nicht nur auf dem Papier und in Form von Publikationen stattfindet, sondern auch einen weitreichenden Einfluss auf die Praxis hat, ist die gemeinsame und nutzerzentrierte Erarbeitung von Implikationen und Handlungsempfehlungen für die Praxis ein zentraler Bestandteil der Studie. Durch Ihre Teilnahme am Workshop tragen Sie hierzu bei und gestalten Forschungsergebnisse aktiv mit.
Ein verantwortungsvoller und sicherer Umgang mit den erhobenen Daten steht stets im Vordergrund. Alle Daten, die im Rahmen des Workshops erhoben werden, gehen pseudonymisiert in die Auswertung ein. Rückschlüsse auf Ihre Person sind damit ausgeschlossen. Alle Daten werden für die Laufzeit des Projekts und für fünf Jahre danach gespeichert und anschließend gelöscht. Diese Speicherung dient der Nachvollziehbarkeit der Forschungsaktivitäten und ermöglicht es, wissenschaftliche Veröffentlichungen zu tätigen.
Arbeitsgruppe für Supply Chain Services des Fraunhofer IIS