Partizipative Prozesse in der Entwicklung von KI-Systemen im klinischen Kontext: Eine qualitative Sekundäranalyse.
Abstract: Background: Despite technological advances, the implementation of clinical AI systems frequently fails. Participatory approaches are regarded as promising solutions, but empirical evidence on their implementation and effectiveness is lacking. Aim: This study analyses the knowledge potentia...
| Publicado en: | Pflege Vol. 39; no. 4; pp. 203 - 214 |
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| Autores principales: | , , , , , , , |
| Formato: | research tables/charts Journal Article |
| Publicado: |
Hogrefe AG
Aug2026
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| Acceso en línea: | Ver este registro en EBSCOhost |
| Sumario: | Abstract: Background: Despite technological advances, the implementation of clinical AI systems frequently fails. Participatory approaches are regarded as promising solutions, but empirical evidence on their implementation and effectiveness is lacking. Aim: This study analyses the knowledge potential of participatory methods in the development of clinical AI systems. It examines how these contribute to making profession-specific experiential knowledge, documentation-related data practices visible and support negotiation processes. Methods: A qualitative secondary analysis of participatory activities in the KIDELIR project (development of an AI-based decision support system for delirium prediction) was conducted. Structured, qualitative content analysis was used to analyse photo documentation, observation protocols from workshops (case vignettes, health information mapping, group discussions, participatory system mapping, theory of change modelling), and workshop and interview transcripts. Results: Different formats revealed distinct knowledge forms: case vignettes uncovered intuitive assessment logics, mapping methods exposed structural information flows, and interviews highlighted profession-specific requirements. Not only were functional expectations collected, but also implicit routines, data breaks, and communication problems became visible. Conclusions: Participatory formats serve to gather requirements and reflect on context-specific forms of knowledge. They make profession-specific knowledge usable for development decisions without requiring direct technical translatability. Zusammenfassung:Hintergrund: Trotz technischer Fortschritte scheitert die Implementierung klinischer KI-Systeme. Partizipative Ansätze gelten als vielversprechend, doch empirische Evidenz zu Umsetzung und Wirksamkeit fehlt. Ziel: Ziel ist die Analyse des Erkenntnispotenzials partizipativer Methoden in der Entwicklung klinischer KI-Systeme. Untersucht wird, inwiefern diese professionsspezifisches Erfahrungswissen und dokumentationsbezogene Datenpraktiken sichtbar machen und Aushandlungsprozesse unterstützen. Methoden: Es erfolgte eine qualitative Sekundäranalyse partizipativer Aktivitäten im Projekt KIDELIR (Entwicklung eines KI-basierten Entscheidungsunterstützungssystems zur Delirprädiktion). Mittels strukturierender qualitativer Inhaltsanalyse wurden Fotodokumentationen, Beobachtungsprotokolle aus Workshops (Fallvignetten, Health Information Mapping, Gruppendiskussion, Participatory System Mapping, Theory of Change Modelling) und Workshop- und Interviewtranskripte ausgewertet. Ergebnisse: Die Formate erschlossen spezifische Wissensformen: Fallvignetten zeigten intuitive Einschätzungslogiken, Mapping-Methoden legten Informationsflüsse offen und Interviews verdeutlichten professionsspezifische Anforderungen. So wurden nicht nur funktionale Erwartungen erhoben, sondern auch implizite Routinen und Datenbrüche. Schlussfolgerungen: Partizipative Formate dienen nicht nur der Anforderungserhebung, sondern auch der Reflexion kontextgebundener Wissensformen. Sie machen professionsspezifisches Wissen für Entwicklungsentscheidungen nutzbar, ohne direkte technische Übersetzbarkeit vorauszusetzen. |
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