Jahresberichte

Arbeitsgruppe
Entscheidungsunterstützung im Gesundheitswesen

Dr. Zully Ritter, Göttingen (Leiterin) 
Stefan Rühlicke, Göttingen (Stellvertreter) 

Tätigkeit vom 1. Januar 2025 bis 31. Dezember 2025

Für das Jahr 2025 sind zahlreiche Aktivitäten der Arbeitsgruppe zu verzeichnen, die sowohl internationale Kooperationen, wissenschaftliche Veranstaltungen als auch Initiativen zur Vernetzung und zum Wissenstransfer umfassen.

Enlight ist ein EU-Programm zur Vernetzung von Lehre und Forschung an zehn europäischen Universitäten (https://enlight-eu.org/ ). Die Georg-August-Universität Göttingen ist Teil dieser Initiative, an der auch Wissenschaftler der GMS-Arbeitsgruppe beteiligt sind. Im Rahmen des Programms wurde ein sogenanntes Blended Intensive Programme (BIP) durchgeführt, das insgesamt 6 ECTS-Punkte umfasst und aus einer Online- und einer Präsenzphase besteht (https://enlight-eu.org/students/courses/1482-ai-and-law-technical-and-legal-challenges ). Ziel des Programms ist es, Studierenden mit KI-Kenntnissen die rechtlichen Anforderungen bei der Entwicklung von KI-Anwendungen zu vermitteln und gleichzeitig Jura-Studierenden zentrale Konzepte der Künstlichen Intelligenz, wie etwa maschinelles Lernen und Erklärbarkeit, näherzubringen. Im Jahr 2025 fand die Online-Phase vom 6. Januar bis zum 14. März statt, gefolgt von der Präsenzphase vom 7. bis zum 11. April an der Gastuniversität in San Sebastián, Spanien. In Vorlesungen zum Thema erklärbare KI wurde KISSKI als wichtiger Partner für Wissenschaft und Industrie sowie als Beispiel für Servicezentren in Deutschland vorgestellt. Gleichzeitig wurde die Rolle staatlicher Initiativen wie KISSKI im Kontext von Forschung und Innovation kritisch diskutiert.

Die diesjährige DMEA-Satellitenveranstaltung (  https://www.gmds.de/aktuelles-termine/beitrag/dmea-sat2/  ) wurde in Zusammenarbeit mit der Arbeitsgruppe Pflege organisiert. Der Workshop stellte aktuelle Entwicklungen im Bereich der klinischen Entscheidungsunterstützung vor und verband diese mit neuen digitalen Anwendungen für den Pflegebereich. Neben mehreren Fachvorträgen lag der Schwerpunkt insbesondere auf einer praxisorientierten „Hands-on“-Aktivität. In diesem Rahmen wurden zentrale Bedarfe, Barrieren und Herausforderungen der Pflege identifiziert und dokumentiert. Dabei wurden unterschiedliche Versorgungsbereiche berücksichtigt, darunter die Krankenhauspflege, die ambulante Pflege sowie die stationäre Langzeitpflege. Die Ergebnisse der Diskussionen dienen als Grundlage, um zukünftige Forschungsaktivitäten stärker an den identifizierten Anforderungen der Praxis auszurichten.

Auf dem Retreat stellte die AG EUG ihre Aktivitäten im Jahr 2023 sowie im ersten und zweiten Quartal 2024 vor. Ein besonderer Fokus lag auf der Notwendigkeit der Erklärbarkeit (XAI) als wesentliche Anforderung an klinische KI-Systeme. Die Gruppe betonte die Bedeutung der Ausbildung zum Thema CDSS sowie die Unterstützung von Entwicklungsprojekten in diesem Bereich, um die Translation von CDSS in klinische Einrichtungen zu unterstützen. Es wurde darauf hingewiesen, dass Synergien innerhalb der GMDS-Arbeitsgruppen zur Anwendung von KI und explizit ML bestehen. Die AG mit ihren Wurzeln in diesen Themen kann hier unterstützen, um diese Synergien besser zu nutzen. Entsprechende Strukturen für den Austausch sollen zukünftig durch die AG gefördert werden

Als zentrale Veranstaltung der Fachgesellschaft präsentierten Wissenschaftler der Arbeitsgruppe Vorträge und Poster auf der 70. Jahrestagung der GMDS, die vom 7. bis zum 11. September 2025 in Jena stattfand. Die angenommenen Beiträge wurden im offiziellen Tagungsband der Konferenz veröffentlicht  ( https://ebooks.iospress.nl/volume/german-medical-data-sciences-2025-gmds ) und dokumentieren die aktuellen Forschungsarbeiten der beteiligten Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler.

Darüber hinaus organisierten Wissenschaftler der Arbeitsgruppen die erste Veranstaltung der Medical Data Science (MEDAS) an der Universitätsmedizin Göttingen (UMG), die am 13. November 2025 stattfand, und nahmen aktiv daran teil  ( https://www.uni-goettingen.de/de/687070.html ). MEDAS ist eine Sektion des Campus Institute Data Science (CIDAS) ( https://goettingen-campus.de/de/cidas ). Ziel der Veranstaltung war es, laufende Data-Science- und KI-Anwendungen an der UMG vorzustellen und in einen fachlichen Austausch zu bringen. Die Präsentation der Projekte erfolgte überwiegend in Form von Postern. Die Veranstaltung richtete sich insbesondere an das medizinische Personal der Universitätsmedizin Göttingen und sollte den interdisziplinären Dialog zwischen klinischer Praxis, Datenwissenschaft und KI-Forschung fördern.