Evidenzbasierung ist ein wesentlicher Kernpfeiler moderner Medizin. Beobachtungen und Fragestellungen aus der medizinischen Praxis werden in Studien untersucht, um klare Handlungsempfehlungen abzuleiten. Doch mit dem zunehmenden Umfang medizinischer Daten und den vielfältigen Anwendungen von Künstlicher Intelligenz (KI) ergeben sich neue Herausforderungen.
Die Rolle von Daten in der evidenzbasierten Medizin
Ein immer größerer Umfang an Datenpunkten einzelner Studienteilnehmer*innen ermöglicht eine genauere Beschreibung der Studienpopulation. Dies reicht von der klassischen evidenzbasierten Medizin mit großen Kohorten bis hin zur personalisierten Medizin, die Patienten-Untergruppen basierend auf individuellen Merkmalen differenziert betrachtet. Doch auch für KI-Anwendungen selbst muss fundierte Evidenz erhoben werden. Es ist entscheidend zu klären, ob eine bestimmte KI für den breiten medizinischen Einsatz geeignet ist oder ob sie zuverlässige Aussagen für spezifische Patienten treffen kann.
Wenn eine Publikation oder ein Unternehmen Ihnen eine KI mit beeindruckenden Leistungskennzahlen anpreist, sollten Sie sich die folgenden Fragen stellen:
- Wie wurde die KI trainiert?
- Welche Daten wurden verwendet?
- Wie wurden die Ergebnisse validiert?
Herausforderungen bei der Nutzung von KI
Die Integration von KI in die evidenzbasierte Medizin bringt einige Herausforderungen mit sich:
- Datenqualität: Unzureichende oder fehlerhafte Daten können zu falschen Schlussfolgerungen führen.
- Bias und Verzerrungen: Bei der Bewertung von KI-Anwendungen müssen versteckte Verzerrungen und Fehlerquellen berücksichtigt werden.
- Regulatorische Anforderungen: Die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben ist unerlässlich, um das Vertrauen in KI-Systeme zu sichern.
Lernen, wie man KI richtig bewertet
In unserem Modul „Bewertung von KI in der evidenzbasierten Medizin“ erfahren Sie, was es bei der Nutzung von KI in der personalisierten Medizin zu beachten gibt. Sie lernen:
- Evidenzbasierte Bewertung: Wie Sie die Qualität und den Nutzen von KI-Anwendungen kritisch beurteilen können.
- Best Practices: Strategien zur Vermeidung von Bias und zur Sicherstellung einer hohen Datenqualität.
- Regulatorische Aspekte: Wichtige gesetzliche Vorgaben, die Sie bei der Implementierung von KI beachten müssen.
Ihre Chance zur Weiterbildung
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