Note: Das primäre Ziel des Projekts KIPeriOP ist es, im Kontext der prä- und postoperativen Risikoevaluation ein digitales Entscheidungsunterstützungssystem (CDS) zu entwickeln, welches die Vorhersage und Dokumentation von Risikovorhersagen verbessert, und Nutzerinnen und Nutzer dabei unterstützt, die Richtlinien leichter umzusetzen. Es sollen mithilfe von KI-Algorithmen zuverlässige und transparente Modelle zur Vorhersage prä- und postoperativer Schäden entwickelt und zunächst intern, in einem späteren Schritt auch extern validiert werden. Darauf basierend sollen neue Hypothesen getestet werden, um die bestehenden Leitlinien zu erweitern und innovative CDS-Tools zu entwickeln und implementieren. Die technisch-algorithmischen Lösungen sind in diesem Projekt gekoppelt mit der Untersuchung der ethischen, regulatorischen, klinischen und ökonomischen Fragestellungen zur Nutzung von KI in der klinischen Entscheidungsunterstützung. Konkret werden für das Projekt folgende übergeordnete Ziele mit entsprechenden spezifischen Teilzielen formuliert: - Verbesserung der patientenzentrierten Gesundheitsversorgung durch eine Verbesserung der Behandlungsqualität o Verbesserung einer strukturierten qualitativ hochwertigen Datenerfassung von Merkmalen zur Risikoevaluation hinsichtlich Vollständigkeit und Interpretierbarkeit der Daten o Unterstützung bei der Anwendung der Leitlinien in der klinischen Praxis anhand des entwickelten CDS - Stärkung von Qualität und Wirtschaftlichkeit der deutschen Gesundheitsversorgung o Analyse der ökonomischen Bedeutung digitaler Entscheidungsunterstützung durch eine Verbesserung der Entscheidungsgüte im Rahmen des postoperativen Risikomanagements - Optimierung der personalisierten Behandlung o Entwicklung übertragbarer KI-Modelle zur Vorhersage postoperativer Schädi-gungen unter Prüfung der Modellgenauigkeit und Modellkalibrierung o Ableiten und Prüfung neuer Hypothesen bezüglich relevanter Risikoparameter o Entwicklung eines KI-Vorhersagemodells, welches in ethisch vertretbarer Wei-se eingesetzt werden kann und den Ansprüchen von Nutzerfreundlichkeit, Zeit-aufwand und Entscheidungsrelevanz entspricht.
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