AI Impact & Change Management
Die Digitalisierung der Gesundheitsversorgung wird Ausmaße annehmen, die wir heute teilweise noch nicht absehen können. Sie wird auch das menschliche Verhalten ändern. Deshalb bearbeiten wir im Schwerpunkt AI Impact & Change Management Fragestellungen, die als Begleitforschung zur Technologieentwicklung und -implementierung bearbeitet werden und technologieinduzierte soziale Innovationen untersucht.
Die initiale Rückgewinnung von Zeit für das klinische Personal, die wachsende Zusammenarbeit von natürlicher, emotionaler und künstlicher Intelligenz und dessen Einfluss auf die persönliche Erfahrung aller Beteiligten ist der Fokus dieses Schwerpunktes. Hier arbeiten wir daran, Veränderungen zu dokumentieren, retrospektive wie auch begleitende Umfragen zu entwickeln und Best Practice Beispiele sowie Parameter aufzudecken, die die Akzeptanz und auch Nutzung einer neuen KI-Anwendung beeinflussen.
Ein Verbundprojekt ist KI@work: Hier wird ein ideales Anforderungsprofil seitens der Nutzenden an KI-basierte CDSS für die Behandlung einer Sepsis angestrebt. Darüber hinaus werden Hürden bei der Implementierung im deutschen Gesundheitssystem identifiziert und darauf basierend gesundheitspolitische Handlungsempfehlungen zum Abbau oder im besten Fall Überwindung dieser Hürden ausgearbeitet, um die zukünftige Überführungen von KI-Innovationen in den klinischen Alltag zu erleichtern.
Die initiale Rückgewinnung von Zeit für das klinische Personal, die wachsende Zusammenarbeit von natürlicher, emotionaler und künstlicher Intelligenz und dessen Einfluss auf die persönliche Erfahrung aller Beteiligten ist der Fokus dieses Schwerpunktes. Hier arbeiten wir daran, Veränderungen zu dokumentieren, retrospektive wie auch begleitende Umfragen zu entwickeln und Best Practice Beispiele sowie Parameter aufzudecken, die die Akzeptanz und auch Nutzung einer neuen KI-Anwendung beeinflussen.
Ein Verbundprojekt ist KI@work: Hier wird ein ideales Anforderungsprofil seitens der Nutzenden an KI-basierte CDSS für die Behandlung einer Sepsis angestrebt. Darüber hinaus werden Hürden bei der Implementierung im deutschen Gesundheitssystem identifiziert und darauf basierend gesundheitspolitische Handlungsempfehlungen zum Abbau oder im besten Fall Überwindung dieser Hürden ausgearbeitet, um die zukünftige Überführungen von KI-Innovationen in den klinischen Alltag zu erleichtern.
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