Entwicklung und Evaluation eines Systems zur Unterstützung bei Entscheidungen durch KI-basierte und leitlinienbezogene Aufbereitung vergleichbarer Fälle

In spezialisierten Kinderkliniken werden in Konferenzen schwerwiegende kinderkardiologische Krankheitsfälle anhand erhobener Befunde und unter Einbindung mehrerer Expert*innen diskutiert und individuelle Therapieentscheidungen getroffen. In der Medizinischen Hochschule Hannover (MHH) sind diese Konferenzen nicht digital aufbereitet. Mit dem Projekt EKiKo-KI (Entscheidungsunterstützung kinderkardiologischer Konferenzen durch Künstliche Intelligenz) der Hochschule Hannover (HsH) und der MHH soll dies geändert werden. Konferenzbögen, in welchen die Fallinformationen zusammengetragen werden und die so die Diskussionsgrundlage der Konferenzen bilden, sollen in einem Datenbanksystem strukturiert gespeichert werden. KI-basiert sollen ähnliche Fälle im Vorfeld einer Therapieentscheidung identifiziert und für vergleichbare Entscheidungssituationen verfügbar gemacht werden. Das KI-Programm soll zu einem Fall ähnliche Fälle so visualisieren, dass relevante Ähnlichkeiten und Unterschiede für die Konferenzteilnehmenden unmittelbar ersichtlich werden sowie die für den Fall relevante Leitlinie präsentieren. Durch den ermöglichten Fallvergleich soll die Therapieentscheidung unterstützt werden. Dies ergänzt das Zusammenspiel aus objektiven Messwerten, der Erfahrung der Expert:innen und subjektiven Erinnerungen an frühere Fälle und bietet einen starken therapeutischen Mehrwert. Profitieren werden kinderkardiologische Kliniken, Patient:innen und deren Familien.