Record #838087 - RWTH Publications

BMBF 01GP1910A

Verbundprojekt - Teilprojekt Umfragen, Interviews

Coordinator	Nagel, Saskia K.
Grant period	2020-02-01 – 2023-01-31
Funding body	Bundesministerium für Bildung und Forschung
	BMBF
Further information:	Homepage
Identifier	G:(BMBF)BMBF-01GP1910A

Note: Künstliche Intelligenz (KI) verspricht signifikante Verbesserungen im Gesundheitswesen und gilt als Wegbereiter der Präzisionsmedizin. Besonders in der Diagnostik, wo KI eingesetzt werden kann, um Daten automatisiert zu erheben, auszuwerten und zusammenzuführen, kann der Nutzen für Patienten enorm sein. Zugleich werden die Herausforderungen einer durch KI unterstützten Diagnostik deutlich: Medizinische Disziplinen müssen stärker kooperieren und lernfähige KI in Routineabläufe integrieren. Es resultieren neuartige Beziehungen im medizinischen Umfeld durch Einflechtung von KI a) in Arzt-Arzt und b) in Arzt-Patienten Beziehungen, welche u.a. neue Fragen zu Verantwortung aufwerfen und c) Vertrauen in Diagnostik neu definieren. Trotz großer Fortschritte in der KI-unterstützten Diagnostik wurden soziale und ethische Konsequenzen – obwohl essenziell für die Implementierung in der Klinik – kaum untersucht. Dieses Projekt wird die Zusammenhänge mit empirischen und normativen Methoden untersuchen, und Wege zum Wohle von Patienten und Gesellschaft vorschlagen. Wir werden evaluieren, wie Mensch-Maschine-Schnittstellen für die Diagnostik ideal konzipiert werden können. Dazu werden wir Demonstratoren entwickeln, als Basis für vertiefte Diskussionen zu Transparenz selbstlernender medizinischer Entscheidungsunterstützungssysteme, für die Kommunikation möglicher Implementierungsszenarien und für einen Beitrag zur Klärung der Rolle KI-gestützter Diagnostik innerhalb der digitalen Medizin. ELSA-AID ist ein Verbundprojekt, in dem die drei Partner dieses Vorhaben gemeinsam erarbeiten.

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Journal Article Heilinger, J.-C. (Corresponding author)RWTH* ; Kempt, H.RWTH* ; Nagel, S. K.RWTH*
Beware of sustainable AI! Uses and abuses of a worthy goal
AI and ethics 4(2), 201-212 (2023) [10.1007/s43681-023-00259-8]2023 OpenAccess Files BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

Dissertation / PhD Thesis Kempt, H.RWTH* ; Nagel, S. K. (Thesis advisor)RWTH* ; Nyholm, S. (Thesis advisor)
Ethical investigations of AI in medical diagnostics
Aachen : RWTH Aachen University 1 Online-Ressource (2023) [10.18154/RWTH-2023-05683]2023 = Dissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2023 OpenAccess Files BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS