PEAK – Perspektiven des Einsatzes und Akzeptanz Künstlicher Intelligenz

Projektbeschreibung

Künstliche Intelligenz (KI) ermöglicht enorme Fortschritte in der medizinischen Forschung und Versorgung: Mithilfe computergestützter Systeme und ausgefeilter Algorithmen lassen sich Erkrankungen besser verstehen, präziser diagnostizieren und wirkungsvoller bekämpfen.

Moderne Verfahren der KI machen technische Unterstützungssysteme immer leistungsfähiger, doch erfordert dieser digitale Wandel in der Medizin auch gesellschaftliche Akzeptanz. So sind zum Beispiel Datenschutz und Datensicherheit von herausragender Bedeutung, und es braucht eine enge Zusammenarbeit zwischen den Entwicklern von KI-Systemen und deren späteren Nutzern.

Ziel des Projekts ist es, die Einstellungen von Ärztinnen und Ärzten sowie Patientinnen und Patienten gegenüber dem Einsatz von KI in Diagnose und Therapie zu ermitteln. Die Berücksichtigung dieser Perspektive bei der Implementierung von KI im medizinischen Bereich kann zu einer Verbesserung der Versorgung beitragen.

Um dies zu erreichen, setzen die Forschenden auf ein exploratives, sequentielles Mixed-Methods-Design. Im ersten Teil der Studie werden Themen, beziehungsweise Kategorien zu den Sichtweisen auf KI in der medizinischen Versorgung identifiziert und ein entsprechender Fragebogen entwickelt. Dieser wird im zweiten Schritt für die Befragung einer größeren Stichprobe von Ärztinnen und Ärzten (ca. 500) sowie Patientinnen und Patienten (ca. 1800) eingesetzt. Die so gewonnenen Erkenntnisse können auf die Versorgungssituation im Alltag übertragen werden. Das Wissen zur Akzeptanz und den Einstellungen von Ärztinnen und Ärzten sowie Patientinnen und Patienten zur Nutzung von KI-Verfahren hilft, diese Verfahren optimal in der Praxis umzusetzen und trägt zu einer Verbesserung der Versorgung bei. Im Rahmen ihrer Untersuchungen werden die Forschenden Empfehlungen zum Beispiel zum Design KI-gestützter Systeme und Verfahren erarbeiten mit denen sich die Akzeptanz bei Ärztinnen und Ärzten sowie Patientinnen und Patienten weiter stärken lässt. Das Projekt wird für drei Jahre mit insgesamt ca. 810.000 Euro gefördert.

Konsortialpartner

Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg