KI-THRUST – Potenziale KI-gestützter Vorhersageverfahren auf Basis von Routinedaten

Projektbeschreibung

Routinedaten der gesetzlichen Krankenversicherung (GKV) bergen großes Potenzial, Krankheits- und Therapieverläufe individuell vorherzusagen. Sie könnten zukünftig helfen, Versorgungsbedarfe von Patientinnen und Patienten früher und besser zu erkennen. In der Gesundheits- und Versorgungsforschung beruhen routinedatengestützte Prognosen bisher meist auf klassischen Analysetechniken, wie konventionellen Regressionsmodellen. Obwohl auch KI-basierte Modelle hierfür prädestiniert erscheinen, fehlen bislang umfassende Darstellungen zum praktischen Einsatz.

Hier setzt das Projekt KI-THRUST an und untersucht, welche Aufbereitungen von Daten und KI-Modellen sich prinzipiell für eine datenbasierte Abschätzung von Versorgungsbedarfen eignen. Die Forscherinnen und Forscher erproben am Beispiel des Krankenhausentlassmanagements, ob und wie zuverlässig erklärbare KI-Verfahren bestimmte Erfordernisse und Schwierigkeiten nach Entlassung vorhersagen können. Hierfür nutzt das Projekt GKV-Datensätze von mehr als 2.000.000 Entlassungen aus Krankenhäusern. Die KI-basierten Prognosen und ihre Präzision werden mit den Ergebnissen konventioneller Regressionsmodelle verglichen. Aus den gewonnenen Erkenntnissen wollen die Forschenden praxisorientierte Handlungsempfehlungen ableiten und diese in einem Weißbuch frei zur Verfügung stellen. Das Projekt wird für drei Jahre mit insgesamt ca. 1,3 Millionen Euro gefördert.

Im Erfolgsfall leistet das Projekt einen wichtigen Beitrag dazu, die Nutzung von Routinedaten für die Versorgung von Patientinnen und Patienten voranzutreiben. Die Erkenntnisse des Projekts könnten bei der Gestaltung einer prädiktiven und präventiven Patientenversorgung vielfältige Anwendung finden.

Konsortialpartner

BKK Dachverband e. V., Universitätsmedizin Göttingen – Institut für Medizinische Informatik