Digitalisierung & KI
Die digitale Transformation prägt das Gesundheitswesen zunehmend. Digitale Gesundheitsanwendungen und Künstliche Intelligenz (KI) sind bereits Teil des Alltags vieler Patientinnen und Patienten und werden die zukünftige Versorgung massgeblich beeinflussen. Auch die Integrative Medizin steht vor der Aufgabe, diese Entwicklungen verantwortungsvoll, sinnvoll und patientenzentriert in bestehende Versorgungskonzepte zu integrieren.
Integrative Medizin und KI
Für die Integrative Medizin ist der Zugang zu qualitativ hochwertigen, nutzbaren und integrierbaren Daten von zentraler Bedeutung. KI-Systeme können nur solche Therapieoptionen vorschlagen, die sie auf Basis vorhandener Daten erlernt haben. Fehlen integrativmedizinische Daten oder liegen sie in nicht kompatiblen Formaten vor, werden zukünftige Algorithmen diese Therapieansätze nicht berücksichtigen.
Unser Beitrag
In Studien evaluieren wir die Wirksamkeit und Praktikabilität von digitalen Ansätzen, um Evidenz für eine patientenzentrierte, integrative Versorgung in einer zunehmend digitalen Gesellschaft zu schaffen. Im Mittelpunkt der ICanSelfCare Studien stehen z.B. Online-Trainings zu Akupressur und Achtsamkeit für Menschen mit Krebs sowie deren Einfluss auf häufige belastende Symptome wie Fatigue und Schlafprobleme.
Wir erforschen zudem Patientenpräferenzen, therapeutische Beziehung, Adhärenz und Engagement im Rahmen digitaler Interventionen. Ziel ist es zu verstehen, wie digitale Formate wahrgenommen und genutzt werden.
Mit unseren Projekten leisten wir einen Beitrag dazu, die komplementäre und integrative Medizin aktiv in die digitale Zukunft des Gesundheitswesens einzubringen. Ziel ist es, technologische Innovation mit wissenschaftlicher Evidenz, ethischer Verantwortung und patientenzentrierter Versorgung zu verbinden – und so sicherzustellen, dass Digitalisierung und KI der Integrativen Medizin neue Chancen eröffnen, statt sie zu marginalisieren.
Offene Fragen
Aktuell stehen die Standardisierung der Datenerfassung, einschliesslich der Datenbeschriftung (Labeling), die Qualitätssicherung sowie der Datenschutz und das Dateneigentum im Zentrum vieler Diskussionen. Auch werden die Validität, Präzision und Wirksamkeit von KI untersucht. Zudem müssen komplexe ethische Aspekte geklärt werden, insbesondere wie sichergestellt wird, dass KI-Anwendungen den Patienten zugutekommen, ohne neue Risiken zu schaffen.
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