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| Home > Publications database > Vertrauen von Patient:innen in eine durch Künstliche Intelligenz gestützte medizinische Diagnostik - die Rolle der Ärzt:innen |
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| Conference Presentation (After Call) | FZJ-2024-05610 |
2024
Abstract: Machine-Learning-Algorithmen könnten zukünftig fester Bestandteil (neuro-)radiologischerDiagnostik sein. In dem sensiblen Bereich der medizinischen Versorgung ist das Vertrauen vonPatient:innen in die Diagnostik entscheidend. Bisherige Studien zeigen, dass eine automatisierteKI-Diagnostik ohne ärztliche Beteiligung auf Skepsis bei den Patient:innen stößt. Ziel dieserStudie ist es, zu untersuchen, welche Aspekte der Beteiligung von Ärzt:innen vertrauensstiftendsein können und warum.An sieben Fokusgruppen nahmen 34 Patient:innen (davon 15 weiblich) im Alter zwischen 23 und85 Jahren (M=49) teil, die gemäß der „Purposive Sampling“- Strategie in Deutschland rekrutiertworden waren. Alle Fokusgruppen wurden per Audioaufzeichnung dokumentiert, transkribiertund anhand der strukturierenden qualitativen Inhaltsanalyse ausgewertet.Die Ergebnisse zeigen, dass Ärzt:innen sowohl für die kognitiven als auch für die affektivenKomponenten des Vertrauens eine Rolle spielen. Zum einen werden ihnen kognitive, für dieErgebnissicherung unverzichtbare Fähigkeiten zugeschrieben. Dazu zählen: eine individuelle,holistische Diagnosestellung, Intuition, Flexibilität und Kreativität, die Fähigkeit zur Metareflexionund die Orientierung an moralischen Wertmaßstäben. Zum anderen spielen emotionaleund soziale Faktoren eine Rolle, die nicht im Verhältnis KI und Patient:in, sondern nur in derArzt-Patient-Beziehung erfahrbar werden. Diese umfassen: Empathie, eine wechselseitigeAustauschbeziehung, Fürsorge und das Gefühl des Aufgehobenseins, die Verantwortung desArztes, das Erläutern von Gründen sowie die Teilhabe am Diagnose- und Entscheidungsprozess.Im Vortrag werden die Erwartungen an die Rolle der Ärzt:innen im Zusammenspiel mit KI, dieBesorgnisse der Patient:innen sowie ihre Anforderungen an die Rahmenbedingungen bei derEinführung einer KI-gestützten Diagnostik erläutert.
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