MAMAOPE Clinical Decision Support System (CDSS)
Ursprungssprache: Englisch
MAMAOPE ist ein KI-gestütztes System zur Unterstützung der klinischen Entscheidungsfindung (CDSS), das darauf abzielt, medizinisches Fachpersonal bei der Diagnose von Tuberkulose und Lungenentzündung in ressourcenarmen Gebieten zu unterstützen. Durch die Integration klinischer Leitlinien mit KI analysiert es Symptome, Vitalparameter und klinische Informationen aus, um eine nach Priorität geordnete Differentialdiagnose zu erstellen. Das System wurde entwickelt, um Diagnosegenauigkeit zu verbessern, das medizinische Personal an vorderster Front zu unterstützen und die Einhaltung klinischer Protokolle zu fördern. Sein vorrangiges Ziel ist es, eine rechtzeitige und präzise Diagnose dieser Erkrankungen zu ermöglichen und gleichzeitig medizinisches Fachpersonal bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen.
Im April–Mai 2025 wurde das CDSS in fünf Gesundheitseinrichtungen in Kampala, Uganda, im Rahmen einer Mixed-Methods-Studie mit 168 Patienten sowie Interviews mit 10 Klinikern. Die Auswertung untersuchte die diagnostische Leistung, die Benutzerfreundlichkeit sowie die mögliche Integration in routinemäßige klinische Arbeitsabläufe.
- Konnektivität: Abhängigkeit von einer stabilen Internetverbindung
- Benutzerfreundlichkeit: Die Unmöglichkeit, eingereichte Informationen zu bearbeiten, gerätespezifische Sitzungen sowie Eingabeverzögerungen beeinträchtigten die Effizienz des Arbeitsablaufs.
- Eingeschränkter klinischer Anwendungsbereich: Das System konzentrierte sich auf Tuberkulose und Lungenentzündung
In Interviews mit Klinikern wurden mehrere wertvolle Praktiken hervorgehoben:
- Abstimmung auf nationale klinischen Leitlinien
- Hohe Benutzerfreundlichkeit
- Unterstützung für das Gesundheitspersonal an vorderster Front: Das CDSS half weniger erfahrene Kliniker bei der diagnostischen Argumentation und unterstützte die Aufgabenteilung in Umgebungen mit begrenzten Ressourcen.
- Flexibilität der Arbeitsabläufe: Echtzeit-Warnmeldungen, die Möglichkeit, die Beurteilung zu unterbrechen und fortzusetzen, Untersuchungen sowie automatisch generierte Patientenzusammenfassungen unterstützten die klinischen Arbeitsabläufe.
