Akzeptanz von KI-basiertem Patientenmonitoring im psychiatrischen Umfeld

Thema: KI-basiertes Patientenmonitoring verspricht, Beobachtungslücken zu schliessen, die im Stationsalltag aufgrund begrenzter personeller Ressourcen entstehen können. Durch die kontinuierliche Überwachung soll die Beobachtung von Patientinnen und Patienten auch dann gewährleistet werden, wenn personelle Ressourcen begrenzt sind, während der Nacht oder wenn die Aufmerksamkeit des Pflegepersonals gleichzeitig an mehreren Orten benötigt wird. Die vorliegende Arbeit untersucht, wie Pflegefachpersonen KI-basiertes Patientenmonitoring im psychiatrischen Arbeitsalltag wahrnehmen und welche Faktoren dessen Akzeptanz prägen.

Relevanz: Was technisch nach einem Fortschritt in der Patientensicherheit klingt, trifft auf eine Pflegekultur, in der fachliche Einschätzungen auf Beobachtung, Beziehung und situativer Wahrnehmung beruhen und sich nur begrenzt in messbare Daten übersetzen lassen. Entsprechend wird der Einsatz solcher Systeme nicht ausschliesslich positiv bewertet. Aktuelle Entwicklungen, etwa am Universitätsspital Zürich, wo KI-basierte Kameras zur Überwachung von Patientinnen und Patienten eingesetzt werden, werden von Datenschutzexpertinnen und Datenschutzexperten als potenziell starker Eingriff in die Privatsphäre beschrieben. Hinzu kommt, dass die Perspektive von Pflegefachpersonen auf KI-basiertes Patientenmonitoring nur unzureichend erforscht ist. So ist bislang wenig darüber bekannt, wie Pflegefachpersonen eine solche Technologie einordnen, bevor sie praktische Erfahrungen damit gesammelt haben.

Ergebnisse: Die Ergebnisse zeigen, dass die Akzeptanz weniger von der Technologie selbst als von ihrer wahrgenommenen Passung zur beziehungsorientierten Einschätzungspraxis der psychiatrischen Pflege abhängt. KI-basiertes Patientenmonitoring erscheint nicht als umfassende Überwachung, sondern als punktuelle Unterstützung in klar abgegrenzten Situationen, etwa im Nachtdienst oder in der Gerontopsychiatrie, wo Beobachtung strukturell an Grenzen stösst. Gleichzeitig werden deutliche Grenzen sichtbar: Systemaussagen können nicht als objektive Abbilder der Realität verstanden werden, und die Sorge, dass KI das eigene klinische Urteil verdrängt, beschäftigt Pflegefachpersonen besonders. Akzeptanz beginnt nicht mit der Anwendung, sondern mit der Frage, ob ein System zur psychiatrischen Praxis passt, die stark auf Beziehung beruht.

Implikationen für Praktiker:innen

• KI-basiertes Patientenmonitoring wird vor allem dort als sinnvoll eingeordnet, wo Beobachtungslücken bestehen. Eine Einführung sollte daher nicht flächendeckend erfolgen, sondern an klar definierten Situationen ansetzen, in denen ein erkennbarer Mehrwert besteht.
• Pflegefachpersonen wollen nicht erst bei der Einführung, sondern bereits in frühen Phasen wie der Zielsetzung, Machbarkeitsanalyse und Konzeption einbezogen werden und ihre berufliche Expertise einbringen können. Systeme, die ohne Bezug zur Praxis entwickelt werden, stossen eher auf Widerstand.
• Schulungen sollten sich nicht nur auf die praktische Anwendung beschränken. Pflegefachpersonen müssen verstehen, wie Daten entstehen und in welchen Situationen das System zuverlässig ist. Erst wenn diese Einordnung möglich ist, können Hinweise sinnvoll in bestehende Entscheidungsprozesse integriert werden.
• Datenschutz und Einwilligung müssen nicht nur formal geregelt sein, sondern im Alltag verständlich umgesetzt werden. Für die Betroffenen muss nachvollziehbar sein, warum ein System eingesetzt wird, welche Daten erfasst werden und zu welchem Zweck diese verwendet werden.
• Vor der Einführung muss geklärt sein, wer haftet, wenn ein System eine Empfehlung gibt und daraus ein Fehler resultiert. Bleibt diese Frage offen, wirkt sich das direkt auf die Nutzungsbereitschaft aus.

Methoden: Zur Beantwortung der Forschungsfrage wurde ein qualitatives Forschungsdesign gewählt. Die Datenerhebung erfolgte in Form von leitfadengestützten, semistrukturierten Einzelinterviews mit neun Pflegefachpersonen aus vier psychiatrischen Kliniken der Akut- und Grundversorgung sowie der Schwerpunktversorgung in der deutschsprachigen Schweiz, ergänzt durch Kontextgespräche mit einer digitalisierungsverantwortlichen Person und einem Vertreter des radarbasierten Monitoringsystems Qumea. Die Auswertung erfolgte induktiv nach der Gioia-Methodologie, wobei zunächst First-Order Codes gebildet und anschliessend zu Second-Order Themes verdichtet wurden. Die Ergebnisse sind in fünf aggregierte Dimensionen gegliedert: Beobachtung und Beziehung in der psychiatrischen Pflege, Einordnung von KI-basiertem Patientenmonitoring ohne Erfahrung, Potenziale im Pflegealltag, Risiken und Grenzen in der Psychiatrie sowie Voraussetzungen für die Akzeptanz.