Wann sind Erkrankte bereit, künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen zu nutzen?

Wann sind Erkrankte bereit, künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen zu nutzen?

Thema:
Diese Masterthesis untersucht die Bereitschaft von Erkrankten, künstliche Intelligenz (KI) im Gesundheitswesen zu nutzen. Im Fokus stehen die Bedingungen, unter denen Erkrankte bereit sind, sich von KI-Systemen behandeln zu lassen, sowie die Unterschiede in den Anforderungen und Erwartungen zwischen verschiedenen Generationen. Es wird analysiert, wie Digital Natives und Digital Immigrants auf die Integration von KI reagieren, welche Faktoren ihre Akzeptanz beeinflussen und welche spezifischen Bedürfnisse berücksichtigt werden müssen, um eine erfolgreiche Implementierung und Nutzung von KI im medizinischen Bereich zu gewährleisten.

Relevanz:
Die Relevanz dieses Themas liegt in der zunehmenden Bedeutung der KI im Gesundheitswesen. Trotz ihrer Überlegenheit in bestimmten Bereichen gibt es immer noch Resistenzen gegenüber der Nutzung von KI. Diese Arbeit bietet wertvolle Erkenntnisse, wie diese Resistenzen überwunden werden können, um die Implementierung von KI im Gesundheitswesen zu verbessern und somit langfristige Kosteneinsparungen und eine Reduzierung des Fachkräftemangels zu erzielen.

Ergebnisse:
Die Untersuchung zeigt, dass die Bereitschaft, KI im Gesundheitswesen zu nutzen, stark von einem verantwortungsvollen Umgang mit Gesundheitsdaten und einer hohen Qualität der KI-Ergebnisse abhängt. Transparenz und Aufklärung über die Funktionsweise und den Nutzen der KI sind ebenfalls entscheidend. Die Ergebnisse betonen die Bedeutung individueller Anpassungen und Entscheidungsfreiheit, insbesondere bei komplexen Krankheitsfällen. Digital Natives schätzen schnelle und effiziente KI-Systeme, während Digital Immigrants mehr Aufklärung und Unterstützung bei der Nutzung benötigen. Beide Gruppen legen großen Wert auf den Schutz ihrer Daten und die Möglichkeit, die Nutzung von KI abzulehnen, falls gewünscht.

Implikationen für Praktiker:innen:

  • Sicherstellung des Datenschutzes und der Datenanonymisierung
  • Transparente und verständliche Kommunikation der KI-Entscheidungen
  • Berücksichtigung individueller Bedürfnisse und Entscheidungsfreiheit bei der Behandlung
  • Benutzerfreundliche Gestaltung der KI-Systeme
  • Schulung des medizinischen Fachpersonals im Umgang mit KI

Methoden:
Zur Erhebung der Daten wurden zehn qualitative Interviews mit potenziellen Erkrankten durchgeführt. Die Interviews wurden mittels der Grounded Theory analysiert. Der Interviewleitfaden basierte auf bestehenden Themen aus der Literatur zur Akzeptanz von KI. Die Transkriptionen der Interviews wurden sorgfältig überprüft und analysiert, um umfassende Einblicke in die Einstellungen und Erwartungen der Befragten zu erhalten.