Reallabore

Reallabore (living labs) sollen ermöglichen, Innovationen für eine befristete Zeit unter möglichst realen Bedingungen und unter behördlicher Begleitung zu ‚erproben‘, die ansonsten im geltenden Rechtsrahmen an Grenzen oder auf offene Fragen stoßen würden. Reallabore bieten als Testräume für Innovation und Regulierung enorme Potenziale, die gerade auch für den digitalen und nachhaltigen Wandel von Wirtschaft und Gesellschaft von Bedeutung sind: Chancen und Risiken einer Innovation testen, regulatorisches Lernen, Partizipation ermöglichen und damit die gesellschaftliche Akzeptanz für Innovationen stärken.

Reallabore (living labs) sollen ermöglichen, Innovationen für eine befristete Zeit unter möglichst realen Bedingungen und unter behördlicher Begleitung zu ‚erproben‘, die ansonsten im geltenden Rechtsrahmen an Grenzen oder auf offene Fragen stoßen würden. Reallabore bieten als Testräume für Innovation und Regulierung enorme Potenziale, die gerade auch für den digitalen und nachhaltigen Wandel von Wirtschaft und Gesellschaft von Bedeutung sind: Chancen und Risiken einer Innovation testen, regulatorisches Lernen, Partizipation ermöglichen und damit die gesellschaftliche Akzeptanz für Innovationen stärken.

KI-Kompetenzlab

Kompetenz und Akzeptanz stärken - Durch Kompetenz Verstehen - Durch Akzeptanz Anwenden 

Reallabore schaffen Raum für Partizipation sowie zum Kompetenz-Erwerb und stärken damit die gesellschaftliche Akzeptanz für Innovationen. Durch unterstützten und begleiteten Kompetenzerwerb im Bereich Digitalisierung und Künstliche Intelligenz bei Gesundheitsanwendungen sollen die Kompetenzen und dadurch die Akzeptanz in diesen Bereichen gestärkt werden. Mit Hilfe von Multiplikatoren und Lernmodulen für KI-Entwickler, Umsetzer, Anwender und Nutzer werden Kompetenz- und Akzeptanzfragen (durch Erfahrungsformate, AHA-Formate, Testformate, Lernformate, Modernisierung von Curricula) positiv begleitet. Anwender und Nutzer werden dadurch gleichermaßen in wichtigen Kernkompetenzen gefördert: 

- KI verstehen lernen 

- KI-Kompetenz erlernen und stärken 

- KI-Akzeptanz erhöhen 

- KI-Multiplikatoren in Ökosystemen schaffen 

- KI-Ängste abbauen helfen 

- KI-Erlebnisse schaffen mittels KI-Kompetenz/-Akzeptanz Formaten auf Basis der KI-Journey (inkl. Nutzergruppen, Kernfragen, Best Practices und Showcases) 

Digitalkompetenz ist die Fähigkeit, gesundheitsrelevante und digital-basierte Informationen sowie Technologien zu verstehen, zu beurteilen und anzuwenden. Dazu gehört zum Beispiel, selbst zu bewerten und zu entscheiden, welche digitalen Möglichkeiten man nutzen möchte, welche Daten man an Dritte freigeben möchte oder wie man mit den in einer App gesammelten Gesundheitsdaten umgehen möchte. Fachkräfte im Gesundheitswesen stehen beispielsweise durch Video-Sprechstunde, ärztliche Konsile oder Datentransfer vor technischen und persönlichen Herausforderungen. Das individuelle Gesundheitsmanagement jeder und jedes Einzelnen hängt also auch davon ab, welche digitalen Kompetenzen eine Person selbst sowie die behandelnden bzw. betreuenden Fachkräfte besitzen. Eine gut ausgeprägte Digitalkompetenz ist daher ein relevanter Baustein für eine funktionierende und bedarfsgerechte medizinische Versorgung, insbesondere der Zukunft.  

Der Bosch Digital Innovation Hub (BDIH, vormals Koordinierungsstelle Telemedizin Baden-Württemberg, KTBW) hat zur Stärkung der Digitalkompetenz im Gesundheitswesen einige Erklärvideos produziert und öffentlich verfügbar gemacht, um neue Möglichkeiten der digitalen Gesundheitsversorgung einfach erklären zu können.  

Wollen Sie erfahren, wie digital Ihre Praxis ist und welche Abläufe sich zukünftig auch digital abbilden ließen? Dann nehmen Sie am von der KTBW / BDIH entwickelten "Digitalisierungs-Check" für Ihre Praxis teil und beantworten Sie online einige Fragen zu Ihrer Infrastruktur, Arbeitsabläufen sowie aktuellen Kommunikationswegen. Sie erhalten als Ergebnis eine Übersicht mit Digitalisierungs-Score sowie Kontaktmöglichkeiten zur Verbesserung der Digitalisierung in Ihrer Praxis. 

Künstliche Intelligenz (KI) ist heutzutage nicht nur in aller Munde wenn Innovationen und deren Potenziale diskutiert werden, auch branchenübergreifend wird KI geradezu inflationär benutzt. Es entsteht der Eindruck, dass KI unbedingt eine Rolle spielen muss - andernfalls gehört man nicht dazu. Gerade im Gesundheitswesen ist es eminent wichtig den Begriff „KI“ exakt zu definieren und zu verwenden, ansonsten werden – wie leider immer wieder zu beobachten – die assoziierten Risiken überzeichnet bzw. die assoziierten Chancen unterschätzt.  

In diesem Kontext wollen wir KI an zwei häufig verwendeten Assoziationen beschreiben und erklären: 

Wichtige Kernbegriffe kurz verstehen 

Die KI-Journey ist: Die Prozessabschnitte einer KI-Entwicklungsreise, die die KI-Entwicklungsschritte vom Versorgungsbedarf und der KI-Lösungsidee bis zum KI-Produkt-Lebenszyklus abbildet.  

KI-Kompetenzen sind: Lernerfahrungen für die einzelnen Prozessabschnitte der KI-Journey mit unterschiedlichen Informations-Ebenen, für Einsteiger, für Vor-Informierte, für Fortgeschrittene.  

KI-Translation ist: KI-Kompetenz ist auch das Verständnis - und die Umsetzung in der Praxis - dass KI-Entwicklungen sehr stark von der Versorgungs-Translation abhängig sind, um in die Versorgungslandschaft implementiert werden zu können. Die vorgelagerte Knowledge-Translation kann selbst im Erfolgsfall die Innovationen nur bis zum Status Patente, IP-Management, Ausgründungen, Startup-Management, VC-Investments befördern. Für die Versorgungs-Translation sind dagegen gerade im Gesundheitsbereich das Verständnis und der Zugang zu Kostenträgern, Kostenerstattung, GKV/PKV, Sektorengrenzen, Zulassung, Selbstverwaltung, Kassenärztliche Vereinigung und Kosten-Nutzen-Verhältnis erfolgskritisch.  

Die KI-Journey – durch Verstehen und Akzeptanz zur Anwendung von KI-Entwicklungen 

In der innovativen digitalen Gesundheitsversorgung bedarf es nicht nur einer partizipativen Patient-Journey. Gerade wenn es um die Einbeziehung der Potenziale von KI-Entwicklungen geht, ist für die Akzeptanz, das Umsetzen und Anwenden von KI-Entwicklungen ein Verständnis der KI-Journey für alle Beteiligten essenziell. Ein „Nicht-Verstehen“ führt zu Missinterpretation, nichtinformierter Bewertung und schlussendlich zu Ablehnung.  

Die KI-Journey besteht aus verschiedenen Prozess-Schritten, welche einen nicht oder nur unbefriedigend gelösten Versorgungsbedarf durch eine KI-Lösung zu bedienen vermag. Diese Lösungen und Optimierungen können Bereiche der Prozesse und Qualität betreffen, jedoch auch die Kernbereiche der Gesundheitsversorgung: Prävention, Diagnostik, Therapie, Rehabilitation und Pflege.  

Die Prozess-Schritte der KI-Journey können in ihrer Gewichtung für verschiedene KI-Entwicklungen unterschiedlich sein, generell müssen diese Prozess-Schritte jedoch für alle KI-Entwicklungen verstanden sein. Es sollte vor allem das Wissen darüber bestehen, worin die „Must-have´s“ für jeden dieser Prozess-Schritte bestehen und wo für jeden dieser Prozess-Schritte die Expertisen zu finden sind, um bei Bedarf Unterstützung und Beratung erhalten zu können.  

Die Prozess-Schritte der KI-Journey bestehen aus:

KJ Prozess Schritt 1

Prozess-Schritt 1: KI-Lösung für Versorgungsbedarf

KJ Prozess Schritt 2

Prozess-Schritt 2: KI-Datenprozess

Prozess-Schritt 3: Modellbildung

Prozess-Schritt 3: Modellbildung

Prozess-Schritt 4: Klinische KI-Validierung

Prozess-Schritt 4: Klinische KI-Validierung 

Prozess-Schritt 5: KI-Marktplatzierung

Prozess-Schritt 5: KI-Marktplatzierung

Prozess-Schritt 6: KI-Governance

Prozess-Schritt 6: KI-Governance

Die KI-Journey ist erst dann vollends durchschritten, wenn die KI-Entwicklung am Markt platziert und auch im KI-Lebenszyklus dort etabliert werden kann (KI-Governance). Erst durch diese letzten entscheidenden Schritte der KI-Journey wird eine KI-Entwicklung den Nutzern, den Anwendern, schlussendlich auch den Bürger:innen und Patient:innen verfügbar gemacht. Dies unterscheidet eine KI-Entwicklung oder KI-Idee im akademischen Umfeld, denn eine KI innerhalb der Forschungs- & Entwicklungspipeline gelangt hier nur max. bis zur klinischen KI-Validierung. 

Das KI-Reallabor ROUTINE hat sich dieser KI-Prozessschritte angenommen und für jeden Prozess-Schritt die Zielgruppen und deren jeweilige Kernfragen beschrieben, um nachfolgend Antworten und Best Practices für jeweils drei verschiedene Wissens-Ebenen darzustellen, für Einsteiger, für Vor-Informierte und für Fortgeschrittene.