iXplain_CDS

Förderung

BMBF

Kurzbeschreibung

Die Digitalisierung in der Medizin führt zu einer zunehmenden Verfügbarkeit von klinischen Routinedaten, die – wenn sie richtig integriert, repräsentiert und analysiert werden – zu einem Mehrwert führen können, der über den Zweck der ursprünglichen Dokumentation hinausgeht. Eine der großen Herausforderungen der Medizininformatik besteht darin, Systeme zu entwerfen und zu evaluieren, die solche heterogenen und hochdimensionalen Daten effektiv und belastbar zum Wohle von Patientinnen und Patienten nutzen, um beispielsweise bei komplexen Entscheidungsproblemen, die ein elementarer Teil der Medizin sind, automatisierte Unterstützung zu leisten. Die Qualität der von Medizinerinnen und Medizinern getroffenen Entscheidungen wird wesentlich durch den Umfang ihres expliziten und impliziten Wissens beeinflusst, das oft sehr individuell ausgeprägt ist. Weitere Einflussfaktoren auf medizinische Entscheidungen bestehen in einer hohen Arbeitslast und stressbeladenen Situationen, beispielsweise auf Intensivstationen.

Klinische Entscheidungsunterstützungssysteme können Medizinerinnen und Medizinern bei spezifischen Aufgaben in der Entscheidungsfindung, wie der Diagnose oder Therapieplanung, unterstützen, da sie große Mengen an klinischen (und nicht-klinischen, z.B. patientengenerierten) Daten in kürzester Zeit verarbeiten können.

Die Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit der berechneten Empfehlungen einschließlich einer Nachvollziehbarkeit der zugrundeliegenden algorithmischen Logik sind absolut essentiell für das Vertrauen in und die Akzeptanz der Entscheidungsunterstützung.

Die Nachwuchsforschungsgruppe iXplain_CDS erforscht und entwickelt klinische Entscheidungsunterstützungen, die durch ihr interoperables Design klinikübergreifend eingesetzt werden können und durch Erklärungskomponenten die Belastbarkeit der Vorhersagen sowie das Vertrauen von Medizinerinnen und Medizinern und Patientinnen und Patienten erhöhen.

In ersten Use Cases wird die Unterstützung von pädriatrischen Neuroradiologen bei der Gehirnreifebestimmung in Magnetresonanztomographieaufnahmen sowie die Vorhersage des Schweregrades von COVID-19 Erkrankungen fokussiert.

Weitere Informationen finden Sie auch hier.