KI-gestützte klinische Entscheidungsunterstützungssysteme: Herausforderungen und Potenziale

Zusammenfassung Klinische Entscheidungsfindung ist komplex, zeitkritisch und fehleranfällig. Klinische Entscheidungsunterstützungssysteme (CDSS) sind computergestützte Anwendungen, die Ärzt:innen und andere Gesundheitsfachkräfte bei medizinischen Entscheidungen unterstützen – etwa in der Diagnosestellung, Therapieplanung oder Risikoeinschätzung. Unterschieden werden regelbasierte, wissensbasierte und KI-gestützte Ansätze von CDSS. KI-gestützte CDSS gewinnen zunehmend an Bedeutung. Sie ermöglichen die Analyse großer Datenmengen und liefern evidenzbasierte Empfehlungen zur Unterstützung klinischer Entscheidungen. Zu den Herausforderungen zählen die Datenqualität, die Integration in klinische Abläufe und die Akzeptanz durch das Fachpersonal. Auch ethische und rechtliche Fragen, insbesondere bzgl. Datenschutz, bleiben kritisch. Derzeit finden KI-gestützte CDSS vor allem in der Radiologie (z. B. Lungenrundherde, Mammographie) und Kardiologie erfolgreich Anwendung. Sie tragen dort zur Verbesserung der Diagnosegenauigkeit und der Versorgungsqualität bei. Zukünftig können Chat- und Voicebots auf Basis großer Sprachmodelle (LLMs) im Bereich Shared Decision Making (SDM) eine wichtige Rolle spielen, indem sie Patient:innen gezielt informieren und in Entscheidungsprozesse einbeziehen. Für eine effektivere, effizientere und patientenzentrierte Gesundheitsversorgung bieten KI-gestützte CDSS ein großes Potenzial. Voraussetzung dafür ist ein verantwortungsvoller Einsatz von KI, der ethische und rechtliche Anforderungen berücksichtigt. Eine passende Applikationsarchitektur kann diesen Anspruch unterstützen – etwa durch die Verknüpfung von KI-Modellen mit domänenspezifischen Daten, die Anonymisierung von Anfragen sowie die Validierung der generierten KI-Antworten.