Teilprojekt Gesundheit: 
Integration KI-gestützter Forschungsmethoden für die Gesundheitsberufe

Das Teilprojekt wird von Prof. Sabine Wöhlke und Prof. Dr. Susanne Busch geleitet und ist Teil des des von Prof. Dr. Michael Gille geleiteten Verbundprojektes an der HAW Hamburg „Responsible Advanced Intelligent Methodologies and Skills Lab (R-AIMS)“ Das Teilprojekt integriert und widmet sich der systematischen Integration von künstlicher Intelligenz (KI) in qualitative und quantitative Forschungsmethoden im Gesundheitswesen. Ziel ist es, innovative methodische Ansätze zu entwickeln, die die Analyse komplexer Gesundheitsdaten verbessern, Forschungsprozesse effizienter gestalten und damit auch neue Erkenntnisse für eine patient:innenzentrierte Versorgungsforschung ermöglichen.

Im Zentrum stehen sowohl qualitative Daten – etwa Interviewtranskripte, Beobachtungsprotokolle oder offene Textantworten – als auch quantitative Datensätze aus der Versorgungsforschung oder digitalen Gesundheitssystemen. KI-basierte Verfahren wie maschinelles Lernen, werden gezielt eingesetzt, um heterogene Datenmengen strukturiert auszuwerten.

Ein besonderer Fokus liegt auf der methodischen Verzahnung klassischer sozial- und gesundheitswissenschaftlicher Forschungsansätze mit KI-Technologien . Dabei wird untersucht, wie KI qualitative Auswertungsprozesse unterstützen kann – beispielsweise durch automatisierte Kodierung, Themenextraktion oder Vergleichsanalyse – ohne interpretative Tiefe und wissenschaftliche Nachvollziehbarkeit zu verlieren. Gleichzeitig werden quantitative Methoden durch KI-gestützte Modellierung, Prognoseverfahren und datengetriebene Entscheidungsunterstützung erweitert.

Das Teilprojekt untersucht, wie Künstliche Intelligenz (KI) verantwortungsvoll in qualitative und quantitative Forschungsmethoden im Gesundheitswesen integriert werden kann. Ausgangspunkt ist die Erkenntnis, dass KI-gestützte Systeme im Gesundheitsbereich nicht nur Versorgungsprozesse, sondern auch Arbeitspraktiken, Entscheidungsräume und die moralische Verantwortung von Forschenden nachhaltig beeinflussen können. Entsprechend wird KI im Projekt nicht als rein technisches Werkzeug verstanden, sondern als sozio-technisches Arbeitssystem, dessen Gestaltung und Einsatz systematisch erforscht werden soll.

Neben der technischen und methodischen Entwicklung berücksichtigt das Teilprojekt konsequent ethische, rechtliche und datenschutzrechtliche Anforderungen , die insbesondere im sensiblen Gesundheitskontext von zentraler Bedeutung sind. Transparenz, Erklärbarkeit von KI-Systemen und die verantwortungsvolle Nutzung von Gesundheitsdaten bilden daher grundlegende Leitprinzipien der Forschung.

Das Teilprojekt leistet will damit einen Beitrag zur Qualifizierung innovativer Forschungsmethoden im Gesundheitswesen leisten und schafft eine Grundlage für den nachhaltigen Einsatz von KI in interdisziplinären Forschungs- und Praxisprojekten. Die entwickelten Ansätze sollen sowohl in der akademischen Forschung als auch in der angewandten Gesundheitsversorgung nutzbar gemacht werden.

Im Bereich der qualitativen Forschung sollen KI-basierte Verfahren eingesetzt werden, um große Mengen an Interview-, und Dialogdaten systematisch auszuwerten. So können z.B. Natural Language Processing und textanalytische Methoden etwa die Strukturierung von Diskursen, die Identifikation wiederkehrender Themen, Spannungsfelder und Wertkonflikte unterstützen. Dabei soll besonderes Augenmerk auf Transparenz, Interpretierbarkeit und die Einbettung KI-gestützter Analysen in reflexive, sozialwissenschaftliche Auswertungsprozesse gelegt werden.

Ergänzend werden quantitative Methoden durch KI-gestützte Analyse- und Modellierungsansätze erweitert, beispielsweise zur Untersuchung von Arbeitsbelastungen, Akzeptanz, Vertrauen oder wahrgenommenen Handlungsspielräumen im Umgang mit KI-assistierten Systemen. Qualitative und quantitative Ergebnisse sollen miteinander verschränkt, werden, um ein umfassendes Bild der Wirkungen KI-gestützter Technologien auf die Arbeit und Entscheidungsprozesse für die Methodenanwendung zu gewinnen.

Zentraler Bestandteil des Teilprojekts ist die Operationalisierung abstrakter ethischer und regulatorischer Anforderungen – etwa aus dem EU AI Act oder aus Leitlinien zur menschenzentrierten Arbeitsgestaltung – in konkret überprüfbare Forschungs- und Bewertungsverfahren. KI-gestützte Methoden sollen so eingesetzt werden, dass sie nicht nur Effizienzgewinne ermöglichen, sondern auch als Instrumente zur Reflexion, Risikoabschätzung und Gestaltung menschengerechter Arbeitssysteme dienen.

Das Teilprojekt trägt soll somit zur Weiterentwicklung KI-unterstützter, human-centered Forschungsmethoden im Gesundheitswesen beitragen. Es schafft eine methodische Grundlage für die Entwicklung, Evaluation und Implementierung KI-assistierter Systeme, die wissenschaftlich belastbar ist und leistet so einen Beitrag zu einer verantwortungsvollen digitalen Transformation im Gesundheitssektor.

Kontakt Teilprojekt Gesundheit:Prof. Dr. Susanne Busch, Prof. Dr. Sabine Wöhlke