Termin bei Dr. med. AI: Potenziale von Künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen.

In Medizin und Gesundheitswesen haben Systeme der Künstlichen
Intelligenz längst Einzug gehalten – und das aus gutem Grund,
denn man verspricht sich eine verbesserte Diagnostik, präzise
Verlaufsprognosen und vereinfachte Administration in einem immer
stärker belasteten Gesundheitssystem. In welchen Bereichen werden
die größten Potenziale gesehen? Warum ist angemessenes Vertrauen
so wichtig, wenn es um die Nutzung von KI-Systemen geht? Und wie
kann man sich ein ganz spezifisches bildanalysierendes System für
die Darmspiegelung vorstellen?

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Susanne Gaube ist Assistenzprofessorin für Human
Factors in Healthcare an der Global Business School for Health
(GBSH) am University College London. Sie wurde an der Uni
Regensburg zu den psychologischen Faktoren, die das
Handhygieneverhalten im Krankenhaus beeinflussen, promoviert.
Nach ihrer Promotion, für die sie den Max-Weber-Preis der
Bayerischen Akademie der Wissenschaften erhielt, hat sie auch auf
den Bereich Mensch-KI-Interaktion im Gesundheitssystem
fokussiert. Susanne Gaubes primäre Forschung dreht sich somit um
das Verstehen und Optimieren von Faktoren, die die
Mensch-KI-Interaktion im Gesundheitswesen beeinflussen.



Thomas Wittenberg ist Wissenschaftlicher Leiter
am Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen in Erlangen
und außerdem Projekt- und Arbeitsgruppenleiter an der
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg. Seine
Forschungsthemen umfassen unter anderem Intelligente Bildanalyse
in der Endoskopie, Digitale Pathologie und Mammographie.

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Linkliste


Ada: Künstliche Intelligenz als Diagnosehilfe

Emotion AI: Multimodale Emotionsanalyse (Projekt am
Fraunhofer IIS)

Medizinische Messtechnik (Forschungsbereich am Fraunhofer
IIS)

Detektion von Polypen und Läsionen während der Koloskopie
(Projekt am Fraunhofer IIS)

Technikakzeptanzmodelle

Cecil et al. (2024), Einflussfaktoren auf die Nutzung
KI-gestützter Technologien in der psychischen
Gesundheitsversorgung. In Klein et al., Künstliche Intelligenz im
Healthcare-Sektor.

Klare et al. (2019). Automated polyp detection in the
colorectum: a prospective study. Gastrointestinal Endoscopy.

Dinge et al., (2024). Predictors of Healthcare Practitioners'
Intention to Use AI-Enabled Clinical Decision Support Systems
(AI-CDSSs): A Meta-Analysis Based on the Universal Theory of
Acceptance and Use of Technology (UTAUT). JMIR Preprints.

Hummelsberger et al. (2023). Insights on the Current State
and Future Outlook of AI in Health Care: Expert Interview Study.
JMIR AI.

Lapuschkin et al. (2019). Unmasking Clever Hans predictors
and assessing what machines really learn.  Nature
Communications (Studie zur Erkennung von Pferdefotos anhand der
Quellen-URL)

Zulassung, Zertifizierung und CE-Kennzeichnung von
Medizinprodukten

EU-Gesetz zur Künstlichen Intelligenz



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"Autonomie und Algorithmen: Freiheit im Zeitalter von KI"
ist eine Gemeinschaftsproduktion.Konzeption und
Produktion: Christiane Attig und Benjamin Paaßen.


Redaktionelle Unterstützung: Johanna Dobroschke.


Postproduktion: Anne-Katrin Pache-Wilke und Christiane Attig.


Musik: Almut Schwacke.


Grafikdesign: Sven Sedivy.



Dieser Podcast wird gefördert vom Bundesministerium für Bildung
und Forschung im Rahmen des Wissenschaftsjahres 2024 – Freiheit.