Vorhaben: FLÄKI - Entwicklung & Verprobung eines flächendeckenden Human in the Loop KI Systems am Beispiel der augenärztlichen Behandlung; Teilprojekt: Grundlagen einer teilhabeorientierten Data Governance Strategie (FLAEKI-DATAGOV)

Abstract

Das Teilvorhaben von K8 im Projekt FläKI ("Entwicklung & Verprobung eines flächendeckenden Human-in-the-Loop-KI-Systems am Beispiel der augenärztlichen Behandlung") widmete sich der Entwicklung einer teilhabeorientierten und vertrauensfördernden Data-Governance-Strategie für den im Projekt entstehenden Datenraum Augenheilkunde. Ausgangspunkt war der Befund, dass Organisationen im Gesundheitswesen bislang häufig an etablierten Kompetenzen und Konzepten im Umgang mit sensiblen Gesundheitsdaten fehlt. Methodisch stützte sich K8 auf eine empirisch fundierte Bestandsaufnahme, einen öffentlichen Workshop sowie leitfadengestützte Expert:inneninterviews zu KI-Akzeptanz und Data Governance. Auf dieser Grundlage entstanden drei Nutzungs- und Wertschöpfungsszenarien: "Datenverfügbarkeit" (rechtliche und organisatorische Mindestanforderungen für organisationsübergreifenden Datenaustausch), "Data Governance Competence" (Aufbau organisationsinterner Kompetenz zur Bearbeitung von Interessenkonflikten und zur Übernahme von Datenintermediärs-Rollen) und "Datennutzung für KI-Training" (ökosystemische, kurz- wie langfristige Betrachtung datenbasierter Wertschöpfung). Die Ergebnisse zeigen, dass Akzeptanzhemmnisse gegenüber KI-Systemen und Wissenslücken zu Data-Governance-Regelungen zentrale, institutionell zu adressierende Herausforderungen für einen funktionierenden Gesundheitsdatenraum darstellen. Sie flossen unmittelbar in die technische HITL-Konzeption des Partners AWSi ein und bilden die fachliche Grundlage für die Anschlussfähigkeit an die Folgevorhaben "Datenraum Health.AI" und "Health.AI Strategie II", in denen K8 die Data-Governance- bzw. Datenökosystem-Arbeit federführend fortführt.