AI-Health-Path
AI-basierte Lösungsansätze zur Entwicklung von dynamischer Evidenzbildung für Entscheidungen von Gesundheitspfaden
| Programm / Ausschreibung | KIRAS, F&E-Dienstleistungen, KIRAS F&E-Dienstleistungen (FED) 2024 | Status | laufend |
|---|---|---|---|
| Projektstart | 01.11.2025 | Projektende | 31.12.2026 |
| Zeitraum | 2025 - 2026 | Projektlaufzeit | 14 Monate |
| Keywords | Wissensmanagement System, Künstliche Intelligenz, Datenverdichtungsprozesse, Ursache-Wirkungszusammenhänge | ||
Projektbeschreibung
Die Studie „AI-Health-Path“ zielt auf die Entwicklung eines flexiblen und KI-gestützten Wissensmanagement-Systems zur Unterstützung evidenzbasierter Entscheidungen in zukünftigen Gesundheitskrisen ab. Aufbauend auf „ROADS to Health“ werden innovative Ansätze zur (a) Automatisierung von Datenverdichtungsprozessen, sowie (b) KI-basierte Zuordnung von Maßnahmen und Zielen erarbeitet um Entscheidungen im Pandemie- oder Epidemiefall zu unterstützen.
Ziel ist es sowohl (a) die Datenqualität und Datenabdeckung mit KI-basierten Automatisierungstechnologie zu erhöhen, als auch (b) die Aussagekraft und Nachvollziehbarkeit der Zuordnung von Maßnahmen zu Zielen mit KI zu verbessern.
Mittels Expert:innen-Dialoge wird das relevante Wissen gesammelt, modelliert und dokumentiert. Bewertungskriterien um die KI-Anwendungen im Einsatzfall beurteilen zu können, werden von der Bedarfsträgerin ausgearbeitet. Prozessschritte, die durch eine Automatisierung verbessert werden können, werden ausgewählt. Laborexperimente veranschaulichen passende KI-Algorithmen zu Automatisierungsaufgaben sowie einer detaillierteren Zuordnung von Maßnahmen und Zielen. Sowohl genderspezifische Themen als auch ethisch-rechtliche Aspekte, um diskriminierungsfreie Anwendungen sicherzustellen, werden unter Beiziehung einer Drittleisterin berücksichtigt.
Die Studienergebnisse sollen maßgeblich zur Weiterentwicklung des bestehenden Demonstrators beitragen und durch KI-Unterstützung schnellere und präzisere Entscheidungen im Krisenfall ermöglichen.
Abstract
The "AI-Health-Path" study aims to develop a flexible, AI-based knowledge management system to support evidence-based decision-making in future health crises. Building on "ROADS to Health," the study explores innovative approaches for (a) automating data consolidation processes and (b) AI-based mapping of measures and objectives to enhance decision-making in the event of pandemics or epidemics.
The goal is both (a) to improve data quality and coverage through AI-based automation technologies and (b) to enhance the relevance and traceability of AI-based association between measures and objectives.
Relevant knowledge is collected, modeled, and documented through expert dialogues. Evaluation criteria for assessing AI applications in real-world scenarios are developed by the domain-specific stakeholders. Process steps that can be improved through automation are identified. Laboratory experiments illustrate suitable AI algorithms for automation tasks and for more detailed mapping of measures to objectives. Additionally, gender-specific issues and ethical-legal aspects are considered in collaboration with an external sub-contractor to ensure non-discriminatory applications.
The results aim to significantly contribute to the further development of the existing demonstrator, enabling faster and more precise decision-making in crisis situations through AI support.