als Einführung in ein aktuelles Thema aus Ihrem Fachgebiet
als Einstieg in ein für Sie noch unbekanntes Themenfeld
als Einblick, um zum Thema mitreden zu können
Die Bücher in elektronischer und gedruckter Form bringen das Fachwissen von Springerautorinnen kompakt zur Darstellung. Sie sind besonders für die Nutzung als eBook auf Tablet-PCs, eBook-Readern und Smartphones geeignet. essentials sind Wissensbausteine aus den Wirtschafts-, Sozial- und Geisteswissenschaften, aus Technik und Naturwissenschaften sowie aus Medizin, Psychologie und Gesundheitsberufen. Von renommierten Autorinnen aller Springer-Verlagsmarken.
Klinische Entscheidungsfindung mit Künstlicher Intelligenz
Ein interdisziplinärer Governance-Ansatz
Dieses Buch ist eine Open-Access-Publikation.
Open Access Dieses Buch wird unter der Creative Commons Namensnennung 4.0 International Lizenz (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.de) veröffentlicht, welche die Nutzung, Vervielfältigung, Bearbeitung, Verbreitung und Wiedergabe in jeglichem Medium und Format erlaubt, sofern Sie den/die ursprünglichen Autor(en) und die Quelle ordnungsgemäß nennen, einen Link zur Creative Commons Lizenz beifügen und angeben, ob Änderungen vorgenommen wurden.
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Planung/Lektorat: Christine Lerche
Springer ist ein Imprint der eingetragenen Gesellschaft Springer-Verlag GmbH, DE und ist ein Teil von Springer Nature.
Die Anschrift der Gesellschaft ist: Heidelberger Platz 3, 14197 Berlin, Germany
Dieses essential ist im Rahmen des vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderten Drittmittelprojekts ‚vALID – Klinische Entscheidungsfindung durch Künstliche Intelligenz. Ethische, rechtliche und gesellschaftliche Herausforderungen (01GP1903A)‘ entstanden. Der Förderer hatte keinen Einfluss auf Inhalte, Analysen und Ergebnisse des vorliegenden essentials.
Wir bedanken uns bei Prof. Dr. Matthias Braun und Dr. Patrik Hummel für die tatkräftige Unterstützung im Projekt sowie bei Lorenz Garbe, Svenja Hahn, Judith Willberg, Carima Jekel, Eva Maria Hille, Hannah Bleher, Max Tretter und Tabea Ott für die hilfreichen Anmerkungen zu früheren Versionen des essentials.
Besonderer Dank gebührt dem Projekt zugehörigen Beirat. In diesem Sinne bedanken wir uns bei Prof. Dr. Roland Eils, Prof Dr. Ulrike Felt, Prof. Dr. Björn Eskofier, Bart de Witte, Isabelle Jordans und Hardy Müller für den stets konstruktiven Austausch.
Wie wird die Zukunft der Medizin aussehen? Dieser Frage kann aktuell kaum ohne den Verweis auf Künstliche Intelligenz (KI) nachgegangen werden. Oft überschwänglich, nicht selten mit Sorge, sind die Möglichkeiten und Risiken des medizinischen Einsatzes von KI-Systemen Thema zahlreicher Debatten. Derartige Systeme sind in der Lage, große Datenmengen zu verarbeiten und zu analysieren und so den gesamten Prozess klinischer Entscheidungsfindung zu beeinflussen. Die optimale Einbettung in den klinischen Alltag ist dabei von entscheidender Bedeutung, da der Einsatz von KI effizientere und präzisere Entscheidungen ermöglicht. Allerdings stellt dies auch geltende ethische Prinzipien, rechtliche Konzepte und gängige Routinen, Verfahren sowie die Beziehung zwischen den Akteuren, allen voran Ärzt:innen und Patient:innen, vor Herausforderungen. Angesichts dieses Transformationspotenzials bedarf es innovativer Kontrollmechanismen, die zum einen kontinuierliche Prüfungs- und Reflexionsprozesse ermöglichen, zum anderen aber die erhofften Vorteile eines Systems nicht verhindern. Ziel der folgenden Auseinandersetzung ist es, diese Debatten aufzugreifen und Orientierung bei der Aufgabe zu bieten, KI-Systeme bedarfsgerecht im klinischen Alltag zu etablieren.
Was Sie in diesem essential finden können
Überblick über den Einsatz von KI im klinischen Alltag sowie über die damit verbundenen Herausforderungen und den akuten Forschungsbedarf
Einblick in zwei empirische Studien aus dem Bereich der Nephrologie und welche Rückschlüsse daraus für das medizinische Personal und Patient:innen gezogen werden können
Ethische Erweiterung durch die Einführung des Konzepts der Meaningful Human Control
Rechtliche Einordnung, gemessen an den im Vorhinein erarbeiteten Akteursperspektiven
Orientierungsmarker für die Gestaltung des Einsatzes von KI-Systemen für Entscheidungsunterstützung in der Klinik