23. Apr. 2026
Prognosebasierte Entscheidungsunterstützung für Intensivstationen

Anton Hummel
AI Researcher
XITASO

Veranstaltung

DMEA 2026 (Digital Health Conference)

Themen

• Explainable AI (XAI)
• AI in Healthcare
• Human-AI Collaboration
• Trustworthy AI
• EU AI Act

Abstract

Wie können KI-Systeme medizinisches Personal bei kritischen Entscheidungen unterstützen, ohne dabei zur Black Box zu werden?

Anhand eines Forschungsprojekts am Universitätsklinikum Augsburg zeigt dieser Vortrag, wie prognosebasierte Entscheidungsunterstützung auf Intensivstationen umgesetzt werden kann. Im Mittelpunkt steht ein KI-System zur Vorhersage von Verweildauern und zur Unterstützung von Belegungs- und Verlegungsentscheidungen.

Der Vortrag beleuchtet die Herausforderungen bei der Einführung von KI in sicherheitskritischen Umgebungen und zeigt, warum Erklärbarkeit, Human-AI Collaboration und angemessenes Vertrauen in KI-Systeme entscheidend sind. Neben konkreten Explainable-AI-Methoden wie Feature Importance und SHAP werden auch regulatorische Anforderungen des EU AI Act sowie die Rolle von Explainable AI als Baustein vertrauenswürdiger KI-Systeme diskutiert.

Die Teilnehmenden erhalten Einblicke in die praktische Entwicklung, Einführung und Evaluation eines KI-gestützten Entscheidungssystems im Gesundheitswesen und lernen, wie KI und Menschen gemeinsam bessere Entscheidungen treffen können.

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