Künstliche Intelligenz wird voraussichtlich einen erheblichen Einfluss auf das Gesundheitswesen haben. Insbesondere in der Notfallmedizin verspricht sie, die Geschwindigkeit und Genauigkeit klinischer Entscheidungen zu erhöhen und die Triage von Patienten zu verbessern, sowie die Erkennung von Hochrisikokrankheiten und lebensbedrohlichen Krankheiten. Die Realisierung dieses Potenzials erfordert einen menschenzentrierten KI-Ansatz, der dem vorherrschenden Fokus auf die technische Machbarkeit entgegenwirkt und eine kollaborative Mensch-KI-Leistung fördert und damit Gesundheit und Wohlbefinden.
In der ersten Studie identifizieren wir potenziell nützliche Anwendungen von KI in der Notfallmedizin auf der Basis einer Bedürfnisanalyse. In der zweiten Studie untersuchen wir, wie verschiedene KI-Einsatzszenarien in der Notfallmedizin für ausgewählte Aufgaben konkret aussehen könnten. Diese Szenarien werden dann von zukünftigen KI-Nutzenden in den Krankenhäusern bewertet. Anschliessend untersuchen wir experimentell, wie die verschiedenen ausgewählten KI-Szenarien, die sich im Grad der KI-Unterstützung unterscheiden, hinsichtlich psychologischer Auswirkungen (wie Vertrauen in und Akzeptanz von KI) sowie der Qualität der medizinischen Entscheidungsfindung abschneiden.
Durch diese Studien wollen wir nützliche Anwendungsfälle für KI in der Notfallmedizin aus einer menschenzentrierten Perspektive identifizieren und Mensch-KI-Szenarien zur menschlichen Bedürfniserfüllung aufzeigen. V. a. die Fragen, wie viel KI-Autonomie angemessen ist und wie sich verschiedene Niveaus der KI-Unterstützung auf psychologische Variablen wie menschliche Autonomie und Vertrauen auswirken, wird in diesen Studien empirisch untersucht. Unsere Forschung liefert zudem praktische Implikationen für die Entwicklung von KI-Anwendungen, indem sie aufzeigt, wie viel KI-Unterstützung zur Förderung der Nutzerakzeptanz von KI, der Qualität der medizinischen Entscheidungsfindung und des persönlichen Wohlbefindens des medizinischen Personals wünschenswert ist.