Autor: Valentin Langholf

Die Radiologie muss an der Schnittstelle mit anderen medizinischen Disziplinen unter Zeitdruck hervorragende diagnostische Qualität liefern. Künstliche Intelligenz (KI)-Anwendungen in diesem Umfeld müssen eine optimale Anomalie-Detektion in hochauflösenden, dreidimensionalen Bilddatensätze liefern und im Rahmen der Mensch-Maschine Befund-Co-Kreation den ethischen Anforderungen einer responsible AI genügen. Wir haben entlang eines komplexen Anwendungsfalls ein modulares System entwickelt, das (i) die Weiterentwicklung der Anomalieerkennung, (ii) die Erweiterung der KI-Befunde um diagnostische und therapeutische Konsequenzen, (iii) eine Metrik zur Messung der KI/menschlichen Ko-Kreation, (iv) die Analyse der Einstellung von Radiologen zur KI-Unterstützung und (v) die arbeitsplatzspezifische Implementierung von KI-Anwendungen umfasst. Alle Module werden im Hinblick auf die FUTURE-AI-Ethik-Konsenskriterien diskutiert. Dieser integrierte Technologie- und Arbeitsgestaltungsansatz kann ...

Künstliche Intelligenz (KI) kann Produktivität und Qualität steigern, dies erfordert aber ein gelungenes Zusammenspiel aus individuellen und organisationalen Kompetenzen. Diese Studie untersucht die Auswirkungen von KI-Integration auf Arbeitsergebnisse und Team-Problemlösung. In einer Laborumgebung erarbeiten Teilnehmende medizinische Empfehlungen mit zunehmender KI-Unterstützung. Erste Ergebnisse zeigen, dass Teams schneller werden, aber die Qualität abnimmt. Dies geht mit einer verringerten Fall-Durchdringung einher, wenn KI scheinbar gesicherte Erkenntnisse liefert, die jedoch nicht zur Lösung führen. Die Studie unterstreicht die Notwendigkeit von KI-Kompetenz in realistischen Lernsettings und die Bedeutung des kritisch-reflexiven Denkens für einen verantwortungsvollen KI-Einsatz.

Die Integration von KI in die Industrie 4.0 nimmt stetig zu. Zu den Anwendungen gehören sowohl Single Purpose Anwendungen als auch generative KI-Systeme für die betriebliche Praxis sowie in Lernanwendungen. Neben dem Umgang mit den technischen Herausforderungen, die diese Systeme mit sich bringen, müssen Unternehmen die mit der Technologieintegration verbundenen organisatorischen Veränderungen bewerten, planen und Unterstützungsangebote bereithalten.