KI in der Pflege
KI in der Pflege
KI in der Pflege
Definition & Anwendungsfälle
Definition & Anwendungsfälle
Definition & Anwendungsfälle
Die Debatte zum Potenzial, zur Nutzung und Regulierung von Künstlicher Intelligenz (KI) erlebt spätestens seit der Einführung von ChatGPT Höhenflüge. Der Begriff KI umfasst ein weites Feld, von Robotik, autonom fahrenden Autos hin zu selbstlernenden Computer Modellen (Algorithmen), die beispielsweise als Sprachassistenz zum Einsatz kommen.
Beim Projekt KIPSDM wird Maschinelles Lernen (ML – Teilbereich der KI) eingesetzt. Dabei handelt es sich um die Fähigkeit eines Systems, künstlich Wissen zu generieren. Ein System lernt aus datenbasierten Beispielen (z.B. klinische Versorgungsdaten) und wendet das Erlernte verallgemeinernd auf neue Fälle an. Während dieses Prozesses werden statistische Modelle auf Trainingsdaten gebaut und auf Testdaten ausprobiert. Dadurch wird sichergestellt, dass das das System dahinterliegende Muster und Gesetztesmäßigkeiten lernt, anstelle vom einfachen „Auswendiglernen der Beispiele“.
Auch in der Pflege verspricht KI großes Potenzial für Anwender:innen (Pflege und Ärzteschaft) und Betroffene (Patient:innen), wobei die Anwendungen im klinischen Alltag bislang eher gering sind. Man sollte sich im Klaren sein, dass wir uns erst in den Kinderschuhen einer Entwicklung befinden. Einige konkrete Anwendungsfälle sind:
Die Debatte zum Potenzial, zur Nutzung und Regulierung von Künstlicher Intelligenz (KI) erlebt spätestens seit der Einführung von ChatGPT Höhenflüge. Der Begriff KI umfasst ein weites Feld, von Robotik, autonom fahrenden Autos hin zu selbstlernenden Computer Modellen (Algorithmen), die beispielsweise als Sprachassistenz zum Einsatz kommen.
Beim Projekt KIPSDM wird Maschinelles Lernen (ML – Teilbereich der KI) eingesetzt. Dabei handelt es sich um die Fähigkeit eines Systems, künstlich Wissen zu generieren. Ein System lernt aus datenbasierten Beispielen (z.B. klinische Versorgungsdaten) und wendet das Erlernte verallgemeinernd auf neue Fälle an. Während dieses Prozesses werden statistische Modelle auf Trainingsdaten gebaut und auf Testdaten ausprobiert. Dadurch wird sichergestellt, dass das das System dahinterliegende Muster und Gesetztesmäßigkeiten lernt, anstelle vom einfachen „Auswendiglernen der Beispiele“.
Auch in der Pflege verspricht KI großes Potenzial für Anwender:innen (Pflege und Ärzteschaft) und Betroffene (Patient:innen), wobei die Anwendungen im klinischen Alltag bislang eher gering sind. Man sollte sich im Klaren sein, dass wir uns erst in den Kinderschuhen einer Entwicklung befinden. Einige konkrete Anwendungsfälle sind:
Die Debatte zum Potenzial, zur Nutzung und Regulierung von Künstlicher Intelligenz (KI) erlebt spätestens seit der Einführung von ChatGPT Höhenflüge. Der Begriff KI umfasst ein weites Feld, von Robotik, autonom fahrenden Autos hin zu selbstlernenden Computer Modellen (Algorithmen), die beispielsweise als Sprachassistenz zum Einsatz kommen.
Beim Projekt KIPSDM wird Maschinelles Lernen (ML – Teilbereich der KI) eingesetzt. Dabei handelt es sich um die Fähigkeit eines Systems, künstlich Wissen zu generieren. Ein System lernt aus datenbasierten Beispielen (z.B. klinische Versorgungsdaten) und wendet das Erlernte verallgemeinernd auf neue Fälle an. Während dieses Prozesses werden statistische Modelle auf Trainingsdaten gebaut und auf Testdaten ausprobiert. Dadurch wird sichergestellt, dass das das System dahinterliegende Muster und Gesetztesmäßigkeiten lernt, anstelle vom einfachen „Auswendiglernen der Beispiele“.
Auch in der Pflege verspricht KI großes Potenzial für Anwender:innen (Pflege und Ärzteschaft) und Betroffene (Patient:innen), wobei die Anwendungen im klinischen Alltag bislang eher gering sind. Man sollte sich im Klaren sein, dass wir uns erst in den Kinderschuhen einer Entwicklung befinden. Einige konkrete Anwendungsfälle sind:
Klinische Entscheidungshilfen
Patient:innen Daten werden von der KI analysiert und darauf basierend Empfehlungen abgegeben zur Diagnostik oder Maßnahmenplanung.
Patient:innen Monitoring
KI-gestützte Früherkennung von Abnormalitäten und Vorhersagen (Prädiktion) von Events, um rechtzeitig einzugreifen.
Robotik
Assistenz bei Aufgaben wie z.B. Heben, Tragen, Medikamentenvergabe
Pflege Chat
KI gestützte Patient:innen Hilfe für zu Hause, die erste Anlaufstelle ist für Fragen und Unklarheiten.
Individualisierte Maßnahmen
KI kann Behandlungen spezifisch für individuelle Patient:innen anpassen.
Pflege Management
Reduktion des Dokumentationsaufwands, Vereinfachung von Prozessen durch nahtlose Datenüberlieferung und Sprachassistenzen.
Klinische Entscheidungshilfen
Patient:innen Daten werden von der KI analysiert und darauf basierend Empfehlungen abgegeben zur Diagnostik oder Maßnahmenplanung.
Patient:innen Monitoring
KI-gestützte Früherkennung von Abnormalitäten und Vorhersagen (Prädiktion) von Events, um rechtzeitig einzugreifen.
Robotik
Assistenz bei Aufgaben wie z.B. Heben, Tragen, Medikamentenvergabe
Pflege Chat
KI gestützte Patient:innen Hilfe für zu Hause, die erste Anlaufstelle ist für Fragen und Unklarheiten.
Individualisierte Maßnahmen
KI kann Behandlungen spezifisch für individuelle Patient:innen anpassen.
Pflege Management
Reduktion des Dokumentationsaufwands, Vereinfachung von Prozessen durch nahtlose Datenüberlieferung und Sprachassistenzen.
Klinische Entscheidungshilfen
Patient:innen Daten werden von der KI analysiert und darauf basierend Empfehlungen abgegeben zur Diagnostik oder Maßnahmenplanung.
Patient:innen Monitoring
KI-gestützte Früherkennung von Abnormalitäten und Vorhersagen (Prädiktion) von Events, um rechtzeitig einzugreifen.
Robotik
Assistenz bei Aufgaben wie z.B. Heben, Tragen, Medikamentenvergabe
Pflege Chat
KI gestützte Patient:innen Hilfe für zu Hause, die erste Anlaufstelle ist für Fragen und Unklarheiten.
Individualisierte Maßnahmen
KI kann Behandlungen spezifisch für individuelle Patient:innen anpassen.
Pflege Management
Reduktion des Dokumentationsaufwands, Vereinfachung von Prozessen durch nahtlose Datenüberlieferung und Sprachassistenzen.
Sturzvorhersagen
Sturzvorhersagen
Sturzvorhersagen
Stürze gehören zu den häufigsten Unfällen im Alter und können ernsthafte gesundheitliche Folgen haben. In Deutschland stürzen jährlich etwa 35% der Menschen über 65 Jahren mindestens einmal.
Stürze gehören zu den häufigsten Unfällen im Alter und können ernsthafte gesundheitliche Folgen haben. In Deutschland stürzen jährlich etwa 35% der Menschen über 65 Jahren mindestens einmal.
Stürze gehören zu den häufigsten Unfällen im Alter und können ernsthafte gesundheitliche Folgen haben. In Deutschland stürzen jährlich etwa 35% der Menschen über 65 Jahren mindestens einmal.
Diese Stürze verursachen nicht nur körperliche Verletzungen wie Prellungen und Frakturen, sondern auch psychische Probleme wie Ängste und eine verminderte Lebensqualität. Die geschätzten Kosten für die Behandlung solcher Stürze betragen jährlich mehr als 500 Millionen Euro.
KI-basierte Anwendungen können helfen, Sturzrisiken frühzeitig zu erkennen und entsprechende Maßnahmen einzuleiten. Sie analysieren verschiedene Faktoren, wie beispielsweise Gangmuster, Medikation oder kognitive Fähigkeiten und berechnen daraus individuelle Sturzrisiken.
Diese Stürze verursachen nicht nur körperliche Verletzungen wie Prellungen und Frakturen, sondern auch psychische Probleme wie Ängste und eine verminderte Lebensqualität. Die geschätzten Kosten für die Behandlung solcher Stürze betragen jährlich mehr als 500 Millionen Euro.
KI-basierte Anwendungen können helfen, Sturzrisiken frühzeitig zu erkennen und entsprechende Maßnahmen einzuleiten. Sie analysieren verschiedene Faktoren, wie beispielsweise Gangmuster, Medikation oder kognitive Fähigkeiten und berechnen daraus individuelle Sturzrisiken.
Diese Stürze verursachen nicht nur körperliche Verletzungen wie Prellungen und Frakturen, sondern auch psychische Probleme wie Ängste und eine verminderte Lebensqualität. Die geschätzten Kosten für die Behandlung solcher Stürze betragen jährlich mehr als 500 Millionen Euro.
KI-basierte Anwendungen können helfen, Sturzrisiken frühzeitig zu erkennen und entsprechende Maßnahmen einzuleiten. Sie analysieren verschiedene Faktoren, wie beispielsweise Gangmuster, Medikation oder kognitive Fähigkeiten und berechnen daraus individuelle Sturzrisiken.
In unserem Projekt nutzen wir verschiedene KI-Ansätze, auf Basis von Patientendaten wird datenschutzkonform eine präzisere Sturzvorhersage erstellt. Hierzu nutzt das Projekt NLP-Ansätze für Mapping Prozesse von Medikationen, supervised ML-Modelle zur Vorhersage von Sturz, wie auch unsupervised ML Ansätze, um beispielsweise verschiedene sturzgefährderte Subgruppen zu identifizieren. Ein weiterer wichtiger Punkt bei der prädiktiven Modellierung mit medizinischen Daten, ist die in diesem Kontext häufig auftretende Unausgewogenheit der Klassen. So sind auch die stürzenden Patienten stark unterrepräsentiert. Durch verschiedene Sampling-Ansätze, insbesondere aber die Wahl der richtigen Evaluationsmetriken, lassen sich diese Probleme jedoch adressieren.
Wir möchten die Wechselwirkung von Medikamenten verstehen, den Einfluss von Delir und das Diagnosebild von Patient:innen, um so Stürze zu verhindern und die Lebensqualität älterer Menschen erheblich zu verbessern.
Durch eine schnellere und präzisere Risikoeinschätzung sowie eine einfache Integration in den Pflegealltag könnten KI-Systeme einen wichtigen Beitrag zur Sturzprävention leisten.[GJ1] [KK2]
In unserem Projekt nutzen wir verschiedene KI-Ansätze, auf Basis von Patientendaten wird datenschutzkonform eine präzisere Sturzvorhersage erstellt. Hierzu nutzt das Projekt NLP-Ansätze für Mapping Prozesse von Medikationen, supervised ML-Modelle zur Vorhersage von Sturz, wie auch unsupervised ML Ansätze, um beispielsweise verschiedene sturzgefährderte Subgruppen zu identifizieren. Ein weiterer wichtiger Punkt bei der prädiktiven Modellierung mit medizinischen Daten, ist die in diesem Kontext häufig auftretende Unausgewogenheit der Klassen. So sind auch die stürzenden Patienten stark unterrepräsentiert. Durch verschiedene Sampling-Ansätze, insbesondere aber die Wahl der richtigen Evaluationsmetriken, lassen sich diese Probleme jedoch adressieren.
Wir möchten die Wechselwirkung von Medikamenten verstehen, den Einfluss von Delir und das Diagnosebild von Patient:innen, um so Stürze zu verhindern und die Lebensqualität älterer Menschen erheblich zu verbessern.
Durch eine schnellere und präzisere Risikoeinschätzung sowie eine einfache Integration in den Pflegealltag könnten KI-Systeme einen wichtigen Beitrag zur Sturzprävention leisten.[GJ1] [KK2]
In unserem Projekt nutzen wir verschiedene KI-Ansätze, auf Basis von Patientendaten wird datenschutzkonform eine präzisere Sturzvorhersage erstellt. Hierzu nutzt das Projekt NLP-Ansätze für Mapping Prozesse von Medikationen, supervised ML-Modelle zur Vorhersage von Sturz, wie auch unsupervised ML Ansätze, um beispielsweise verschiedene sturzgefährderte Subgruppen zu identifizieren. Ein weiterer wichtiger Punkt bei der prädiktiven Modellierung mit medizinischen Daten, ist die in diesem Kontext häufig auftretende Unausgewogenheit der Klassen. So sind auch die stürzenden Patienten stark unterrepräsentiert. Durch verschiedene Sampling-Ansätze, insbesondere aber die Wahl der richtigen Evaluationsmetriken, lassen sich diese Probleme jedoch adressieren.
Wir möchten die Wechselwirkung von Medikamenten verstehen, den Einfluss von Delir und das Diagnosebild von Patient:innen, um so Stürze zu verhindern und die Lebensqualität älterer Menschen erheblich zu verbessern.
Durch eine schnellere und präzisere Risikoeinschätzung sowie eine einfache Integration in den Pflegealltag könnten KI-Systeme einen wichtigen Beitrag zur Sturzprävention leisten.[GJ1] [KK2]
Potenziale & Risiken
Potenziale & Risiken
Potenziale & Risiken
Die Vorhersage des Sturzrisikos mithilfe von datengesteuerten KI-Systemen bietet viele Vorteile für die Verbesserung der Pflege, aber diese Technologien können auch Risiken bergen, die es zu minimieren gilt.
Die Vorhersage des Sturzrisikos mithilfe von datengesteuerten KI-Systemen bietet viele Vorteile für die Verbesserung der Pflege, aber diese Technologien können auch Risiken bergen, die es zu minimieren gilt.
Die Vorhersage des Sturzrisikos mithilfe von datengesteuerten KI-Systemen bietet viele Vorteile für die Verbesserung der Pflege, aber diese Technologien können auch Risiken bergen, die es zu minimieren gilt.
Individualisierte Behandlungsempfehlungen
Individualisierte Behandlungsempfehlungen
Individualisierte Behandlungsempfehlungen
Zu den entstehenden Potenzialen gehören eine präzisere Vorhersage des Sturzrisikos, die durch fortschrittliche KI-basierte Analysemethoden ermöglicht wird, sowie die Erfassung individueller Risikofaktoren für einzelne Patienten oder Untergruppen. Dies kann die Auswahl individueller und gezielter Interventionsmaßnahmen für eine verbesserte Sturzprävention erleichtern.
Zu den entstehenden Potenzialen gehören eine präzisere Vorhersage des Sturzrisikos, die durch fortschrittliche KI-basierte Analysemethoden ermöglicht wird, sowie die Erfassung individueller Risikofaktoren für einzelne Patienten oder Untergruppen. Dies kann die Auswahl individueller und gezielter Interventionsmaßnahmen für eine verbesserte Sturzprävention erleichtern.
Zu den entstehenden Potenzialen gehören eine präzisere Vorhersage des Sturzrisikos, die durch fortschrittliche KI-basierte Analysemethoden ermöglicht wird, sowie die Erfassung individueller Risikofaktoren für einzelne Patienten oder Untergruppen. Dies kann die Auswahl individueller und gezielter Interventionsmaßnahmen für eine verbesserte Sturzprävention erleichtern.
Verbesserter Ressourceneinsatz
Verbesserter Ressourceneinsatz
Verbesserter Ressourceneinsatz
Eine verbesserte Ressourcenallokation, die Einsparung von Zeit für komplexe manuelle Beurteilungen und die Vermeidung kostspieliger Folgebehandlungen können dafür sorgen, dass das Pflegepersonal seine Kapazitäten besser einsetzen kann, was auch zu potenziellen wirtschaftlichen Einsparungen führt. Die Integration von KI-Systemen in die Arbeitsabläufe in der Pflege und in die Routineabläufe in der Versorgung bietet den Fachkräften im Gesundheitswesen wertvolle Erkenntnisse und Empfehlungen zur Sturzprävention. Diese Integration kann es beruflich Pflegenden erleichtern, Sturzrisiken rechtzeitig zu erkennen, die Versorgung entsprechend der Höhe des Sturzrisikos zu priorisieren und geeignete Präventionsmaßnahmen einzuleiten.
Eine verbesserte Ressourcenallokation, die Einsparung von Zeit für komplexe manuelle Beurteilungen und die Vermeidung kostspieliger Folgebehandlungen können dafür sorgen, dass das Pflegepersonal seine Kapazitäten besser einsetzen kann, was auch zu potenziellen wirtschaftlichen Einsparungen führt. Die Integration von KI-Systemen in die Arbeitsabläufe in der Pflege und in die Routineabläufe in der Versorgung bietet den Fachkräften im Gesundheitswesen wertvolle Erkenntnisse und Empfehlungen zur Sturzprävention. Diese Integration kann es beruflich Pflegenden erleichtern, Sturzrisiken rechtzeitig zu erkennen, die Versorgung entsprechend der Höhe des Sturzrisikos zu priorisieren und geeignete Präventionsmaßnahmen einzuleiten.
Eine verbesserte Ressourcenallokation, die Einsparung von Zeit für komplexe manuelle Beurteilungen und die Vermeidung kostspieliger Folgebehandlungen können dafür sorgen, dass das Pflegepersonal seine Kapazitäten besser einsetzen kann, was auch zu potenziellen wirtschaftlichen Einsparungen führt. Die Integration von KI-Systemen in die Arbeitsabläufe in der Pflege und in die Routineabläufe in der Versorgung bietet den Fachkräften im Gesundheitswesen wertvolle Erkenntnisse und Empfehlungen zur Sturzprävention. Diese Integration kann es beruflich Pflegenden erleichtern, Sturzrisiken rechtzeitig zu erkennen, die Versorgung entsprechend der Höhe des Sturzrisikos zu priorisieren und geeignete Präventionsmaßnahmen einzuleiten.
Verbesserte Lebensqualität
Verbesserte Lebensqualität
Verbesserte Lebensqualität
Aus Sicht der Patient:innen haben KI-basierte Lösungen das Potenzial, die Sicherheit und das Wohlbefinden vor allem älterer Menschen durch eine wirksame Sturzprävention erheblich zu verbessern. Dies kann zu einer verbesserten Lebensqualität, weniger körperlichen Verletzungen und einer geringeren psychischen Belastung im Zusammenhang mit Stürzen führen.
Aus Sicht der Patient:innen haben KI-basierte Lösungen das Potenzial, die Sicherheit und das Wohlbefinden vor allem älterer Menschen durch eine wirksame Sturzprävention erheblich zu verbessern. Dies kann zu einer verbesserten Lebensqualität, weniger körperlichen Verletzungen und einer geringeren psychischen Belastung im Zusammenhang mit Stürzen führen.
Aus Sicht der Patient:innen haben KI-basierte Lösungen das Potenzial, die Sicherheit und das Wohlbefinden vor allem älterer Menschen durch eine wirksame Sturzprävention erheblich zu verbessern. Dies kann zu einer verbesserten Lebensqualität, weniger körperlichen Verletzungen und einer geringeren psychischen Belastung im Zusammenhang mit Stürzen führen.
Datenschutz
Datenschutz
Datenschutz
Risiken bestehen vor allem im Zusammenhang mit dem Datenschutz und Sicherheitsfragen. Der Einsatz von KI in der Pflege beinhaltet die Erfassung und Analyse sensibler Patientendaten. Der Schutz dieser Daten vor unbefugtem Zugriff und die Gewährleistung der Sicherheit und des Datenschutzes stellen eine große Aufgabe dar, die es zu bewerkstelligen gilt, um Verstöße und den Missbrauch von Informationen zu verhindern. Das Forschungsprojekt KIPSDM arbeitet mit den neusten Methoden aus dem Differential Privacy Bereich.
Risiken bestehen vor allem im Zusammenhang mit dem Datenschutz und Sicherheitsfragen. Der Einsatz von KI in der Pflege beinhaltet die Erfassung und Analyse sensibler Patientendaten. Der Schutz dieser Daten vor unbefugtem Zugriff und die Gewährleistung der Sicherheit und des Datenschutzes stellen eine große Aufgabe dar, die es zu bewerkstelligen gilt, um Verstöße und den Missbrauch von Informationen zu verhindern. Das Forschungsprojekt KIPSDM arbeitet mit den neusten Methoden aus dem Differential Privacy Bereich.
Risiken bestehen vor allem im Zusammenhang mit dem Datenschutz und Sicherheitsfragen. Der Einsatz von KI in der Pflege beinhaltet die Erfassung und Analyse sensibler Patientendaten. Der Schutz dieser Daten vor unbefugtem Zugriff und die Gewährleistung der Sicherheit und des Datenschutzes stellen eine große Aufgabe dar, die es zu bewerkstelligen gilt, um Verstöße und den Missbrauch von Informationen zu verhindern. Das Forschungsprojekt KIPSDM arbeitet mit den neusten Methoden aus dem Differential Privacy Bereich.
Sicherstellung Patientensicherheit
Sicherstellung Patientensicherheit
Sicherstellung Patientensicherheit
KI kann zwar bei der Vorhersage von Stürzen unterstützen, wird aber das Fachwissen und das Urteilsvermögen des medizinischen Personals nicht ersetzen. Ein übermäßiges Vertrauen in KI-Systeme ohne angemessene Validierung und Überwachung kann dazu führen, dass Sturzrisiken übersehen oder falsch interpretiert werden, was wiederum die Patientensicherheit gefährden könnte. Das Forschungsprojekt KIPSDM erarbeitet, welche Informationen für Pflege und ärztliches Personal in welcher Form dargestellt werden müssen (Explainable AI).
KI kann zwar bei der Vorhersage von Stürzen unterstützen, wird aber das Fachwissen und das Urteilsvermögen des medizinischen Personals nicht ersetzen. Ein übermäßiges Vertrauen in KI-Systeme ohne angemessene Validierung und Überwachung kann dazu führen, dass Sturzrisiken übersehen oder falsch interpretiert werden, was wiederum die Patientensicherheit gefährden könnte. Das Forschungsprojekt KIPSDM erarbeitet, welche Informationen für Pflege und ärztliches Personal in welcher Form dargestellt werden müssen (Explainable AI).
KI kann zwar bei der Vorhersage von Stürzen unterstützen, wird aber das Fachwissen und das Urteilsvermögen des medizinischen Personals nicht ersetzen. Ein übermäßiges Vertrauen in KI-Systeme ohne angemessene Validierung und Überwachung kann dazu führen, dass Sturzrisiken übersehen oder falsch interpretiert werden, was wiederum die Patientensicherheit gefährden könnte. Das Forschungsprojekt KIPSDM erarbeitet, welche Informationen für Pflege und ärztliches Personal in welcher Form dargestellt werden müssen (Explainable AI).
Ethische, Faire Algorithmen
Ethische, Faire Algorithmen
Ethische, Faire Algorithmen
Die Verwendung von KI-Algorithmen für die Sturzvorhersage wirft ethische Fragestellungen auf, wie z. B. das Potenzial für voreingenommene oder diskriminierende Ergebnisse von gewissen Patientengruppen. Es ist unbedingt sicherzustellen, dass die Algorithmen auf vielfältigen und repräsentativen Datensätzen trainiert werden. Dies soll vermeiden, dass bestehende Ungleichheiten oder Verzerrungen im Gesundheitswesen in den entstandenen Algorithmen reproduziert werden und fortbestehen. Das Forschungsprojekt forscht selbst und ist gut vernetzt mit wesentlichen Akteur:innen zu Ethik und Bias von Algorithmen.
Die Verwendung von KI-Algorithmen für die Sturzvorhersage wirft ethische Fragestellungen auf, wie z. B. das Potenzial für voreingenommene oder diskriminierende Ergebnisse von gewissen Patientengruppen. Es ist unbedingt sicherzustellen, dass die Algorithmen auf vielfältigen und repräsentativen Datensätzen trainiert werden. Dies soll vermeiden, dass bestehende Ungleichheiten oder Verzerrungen im Gesundheitswesen in den entstandenen Algorithmen reproduziert werden und fortbestehen. Das Forschungsprojekt forscht selbst und ist gut vernetzt mit wesentlichen Akteur:innen zu Ethik und Bias von Algorithmen.
Die Verwendung von KI-Algorithmen für die Sturzvorhersage wirft ethische Fragestellungen auf, wie z. B. das Potenzial für voreingenommene oder diskriminierende Ergebnisse von gewissen Patientengruppen. Es ist unbedingt sicherzustellen, dass die Algorithmen auf vielfältigen und repräsentativen Datensätzen trainiert werden. Dies soll vermeiden, dass bestehende Ungleichheiten oder Verzerrungen im Gesundheitswesen in den entstandenen Algorithmen reproduziert werden und fortbestehen. Das Forschungsprojekt forscht selbst und ist gut vernetzt mit wesentlichen Akteur:innen zu Ethik und Bias von Algorithmen.
Integration in Klinikalltag
Integration in Klinikalltag
Integration in Klinikalltag
Eine gemeinsame Herausforderung ist die Umsetzung in den Klinikalltag. Die Integration von KI-basierten Lösungen in die Gesundheitsversorgung erfordert eine sorgfältige Planung, die Unterstützung der Infrastruktur und die Schulung von Fachkräften im Gesundheitswesen. Die Überwindung technologischer Barrieren und die Sicherstellung der nahtlosen Übernahme von KI-Tools in die Pflege ist ein komplexer und zeitaufwändiger Prozess, den wir nur mit Einbezug der Pflege und weiterer wichtiger Akteur:innen schaffen.
Eine gemeinsame Herausforderung ist die Umsetzung in den Klinikalltag. Die Integration von KI-basierten Lösungen in die Gesundheitsversorgung erfordert eine sorgfältige Planung, die Unterstützung der Infrastruktur und die Schulung von Fachkräften im Gesundheitswesen. Die Überwindung technologischer Barrieren und die Sicherstellung der nahtlosen Übernahme von KI-Tools in die Pflege ist ein komplexer und zeitaufwändiger Prozess, den wir nur mit Einbezug der Pflege und weiterer wichtiger Akteur:innen schaffen.
Eine gemeinsame Herausforderung ist die Umsetzung in den Klinikalltag. Die Integration von KI-basierten Lösungen in die Gesundheitsversorgung erfordert eine sorgfältige Planung, die Unterstützung der Infrastruktur und die Schulung von Fachkräften im Gesundheitswesen. Die Überwindung technologischer Barrieren und die Sicherstellung der nahtlosen Übernahme von KI-Tools in die Pflege ist ein komplexer und zeitaufwändiger Prozess, den wir nur mit Einbezug der Pflege und weiterer wichtiger Akteur:innen schaffen.