CDS2USE

Prospektiv-nutzergerechte Gestaltung klinischer Entscheidungsunterstützungssysteme im Kontext personalisierter Medizin

Über das Projekt

Klinischen Entscheidungsunterstützungssystemen im Kontext personalisierter Medizin wird großes Potential zugesprochen. Es gibt zahlreiche Studien, die zeigen, dass solche Systeme die diagnostische Genauigkeit erhöhen, den klinischen Outcome verbessern, durch Informationsmängel bedingte Fehler vermeiden und die Entscheidungen von Ärzt:innen durch einen schnelleren und umfassenderen Zugriff auf relevante Daten verbessern können. Trotz aller technischen Fortschritte in jüngster Zeit bleiben jedoch viele Herausforderungen bestehen: Die Forschung zeigt, dass klinische Entscheidungsunterstützungssysteme nur unzureichend akzeptiert und genutzt werden, beispielsweise, weil Ärzt:innen eine Einschränkung ihrer beruflichen Autonomie befürchten, Anwender:innen dem System nicht vertrauen oder die Systeme als nicht passend für die jeweiligen Arbeitsabläufe angesehen werden. Darüber hinaus können solche Systeme auch mit unbeabsichtigten negativen Folgen (Provokation von Fehlern, Erzeugung irrelevanter Alarme) verbunden sein. Die Ursache hierfür liegt vor allem darin begründet, dass kein systematischer, nutzerzentrierter Entwicklungsprozess verfolgt wird, der die Nutzer:innen mit ihren Aufgaben und ihrer spezifischen Arbeitsumgebung von Anfang an in das Zentrum der Entwicklungsaktivitäten stellt. Somit hängt eine erfolgreiche Implementierung – neben der Vollständigkeit und Genauigkeit der Evidenzbasis – auch maßgeblich auch von der benutzer- und kontextangepassten Gestaltung und der Integration der Systeme in den klinischen Arbeitsalltag ab. Die Ergebnisse der Nachwuchsgruppe CDS2USE sollen dazu beitragen, dass die im Rahmen von MIRACUM entwickelten innovativen, intelligenten Lösungen nutzerzentriert gestaltet werden, um eine breite und nachhaltige Nutzung solch intelligenter IT-Systeme in der alltäglichen Praxis sicherzustellen.

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Ziele

Die Nachwuchsgruppe CDS2USE verfolgt drei wissenschaftliche Ziele:

Ziel 1: Entwicklung von Algorithmen für eine kontextsensitive(re) Entscheidungsunterstützung:

Eine große Herausforderung bei der Entwicklung von Entscheidungsunterstützungssystemen ist die Bereitstellung und Verwendung kontextsensitiver Daten, da die Ermittlung und Abgrenzungen verschiedener Kontexte im medizinischen Bereich weitestgehend unerforscht sind. Daher sollen Algorithmen der Medizininformatik-Initiative so adaptiert, kombiniert und ergänzt werden, dass die Systeme befähigt werden, die richtigen (relevanten) Informationen, der richtigen Person, zur richtigen Zeit, im richtigen (relevanten) Kontext zu präsentieren. Hierbei müssen auch konkurrierende Faktoren und Werte, die Einfluss auf die klinische Entscheidungsfindung haben, angemessen berücksichtigt werden.

Ziel 2: Entwicklung „intelligenter Erklärungstools“/einer transparenten und nachvollziehbaren Entscheidungsunterstützung:

Aktuell sind vorhandene Konzepte und Ansätze der Mensch-Computer-Interaktion für den Nutzer nicht ausreichend, um klinische Entscheidungsunterstützungssysteme nachzuvollziehen. Daher sollen Konzepte entwickelt werden, die den Nutzer:innen die Ergebnisse in einer erklärbaren, transparenten und verständlichen Darstellung präsentieren und sie auf Basis „intelligenter Erklärungstools“ darin befähigen, individuelle Kontrolle über das System zu erhalten und somit souverän mit „ihren“ Daten umzugehen.

Ziel 3: Weiterentwicklung bestehender Evaluierungsmethoden für eine Passung auf klinische Entscheidungsunterstützungssysteme:

Für eine nutzerangepasste Gestaltung und Bewertung interaktiver Systeme existieren zahlreiche Empfehlungen, die jedoch nicht den spezifischen medizinischen Kontext berücksichtigen. Bestehende Evaluierungsmethoden sollen daher weiterentwickelt und für klinische Entscheidungsunterstützungssysteme im Kontext personalisierter Medizin angepasst bzw. erweitert werden. Insbesondere sollen sowohl neue Methoden für die Evaluierung bezüglich der Nachvollziehbarkeit der Systemvorschläge/-ergebnisse, als auch neue Methoden für die Testung intelligenter Visualisierungen, die die Informationen aus den komplexen Datenmengen nutzergerecht aufbereiten, entwickelt werden.

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Projektverlauf

Zur Erreichung der Ziele sind drei Arbeitsphasen – Aufbau, Anwendung und Generalisierung – geplant:

Aufbauphase (Jahr 1-1,5):

Auf Basis des Standes der Wissenschaft und Technik werden Anforderungen für die Entwicklung von Algorithmen für kontextsensitive Entscheidungsunterstützungssysteme spezifiziert, existierende Konzepte für eine transparente Darstellung der Ergebnisse ermittelt und mögliche Evaluierungsmethoden für eine benutzerzentrierte Systemgestaltung zusammengetragen. Die Arbeiten erfolgen dabei eng verknüpft mit den MIRACUM Use Cases.

Anwendungsphase (Jahr 1,5-3):

Die in der Aufbauphase erarbeiteten Ergebnisse für die MIRACUM Use Cases werden weitergeführt, validiert und iterativ verfeinert bzw. angepasst. Darüber hinaus werden die Ergebnisse (Konzepte, Methoden, Werkzeuge) für neue Anwendungsfälle erprobt.

Generalisierungsphase (Jahr 4-5):

Die entwickelten Methoden und Werkzeuge werden für möglichst viele Arten von Entscheidungsunterstützungssystemen im Kontext personalisierter Medizin übertragen und angepasst.

Um ihre Ziele zu erreichen, stellt die Nachwuchsgruppe einen systemtechnischen Ansatz in den Mittelpunkt ihrer Forschung, der den Endnutzer (Mensch), die eingesetzte Technologie (Technik) und die Arbeitsprozesse (Organisation) gleichermaßen berücksichtigt. Zudem betreibt die Gruppe „partizipative Forschung“ unter Beteiligung von medizinischem Personal, Patient:innen und Entscheidungsträger:innen (in Abhängigkeit der jeweiligen Arbeiten), um sicherzustellen, dass die erarbeiten Ergebnisse die tatsächlichen Bedürfnisse und die spezifische Situation der jeweils direkt betroffenen Personen berücksichtigen.

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Leitung der Nachwuchsforschergruppe

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Team

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