Gemeinsame Forschung

Künstliche Intelligenz aus Göttingen für bessere Medizin

Diagnose am EKG-Gerät
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Diagnose am EKG-Gerät: Mit künstlicher Intelligenz soll die Arbeit in der Mediziner weiter verbessert werden. (Symbolbild)

Schwere Erkrankungen früh erkennen, schlimme Folgen zu verhindern und am Ende die Patienten heilen: Das sind die Ziele der Medizin. Die Künstliche Intelligenz (KI) kann und soll dabei helfen, diese Ziele zu unterstützen.

Göttingen – Forscher der Uni Göttingen arbeiten mit Kolleginnen und Kollegen aus Darmstadt, Essen, Köln und München zusammen – Ziel der Mediziner, Informatiker und Wirtschaftswissenschaftler ist es, mit Hilfe von KI die klinische Diagnostik zu verbessern.

Der Name des Verbundprojektes ist hochwissenschaftlich: „Etablierung einer Plattform für die Entwicklung und Validierung von KI-Lösungen in der klinischen Routine“ – abgekürzt EVA-KI. Es wird vom Bundesgesundheitsministerium mit 1,7 Millionen Euro gefördert.

„EVA-KI“ zielt darauf ab, im Klinikbetrieb kontinuierlich Daten zu sammeln und daraus Algorithmen für die klinische Diagnostik zu entwickeln. Dabei soll die KI eine Basis schaffen, die eine effizientere Diagnose von Krankheiten ermöglicht, langfristig sollen so aber auch die ärztlichen Behandlungsoptionen erweitert werden. Für das Team um Manuel Trenz, Professor für Interorganisationale Informationssysteme an der Universität Göttingen, geht es vor allem darum, zu erreichen, dass Ärztinnen und Ärzte die neue KI-Technologie und deren Möglichkeiten akzeptieren, dass eine Interaktion entstehen kann. Nur dann könnten die Diagnose und letztlich die medizinische Versorgung verbessert werden, wie Trenz sagt.

Forscht zu KI in der Medizin: Prof. Manuel Trenz von der Uni Göttingen.

Ein Annehmen der neuen Technik und daraus resultierender Möglichkeiten durch die Mediziner sei letztlich Voraussetzung für den Erfolg. Häufig würden derartige Innovationen an der mangelnden Akzeptanz von Entscheidungsträgern scheitern, könnten am Ende nur eingeschränkt genutzt werden und so nicht die erwünschte Breitenwirkung erreichen. Die Forscher entwickeln deshalb „Akzeptanzmodelle und nachhaltige Geschäftsmodelle für die Verbreitung von KI-Lösungen im Gesundheitswesen“. Weitere Infos gibt es hier. (Thomas Kopietz)

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