Die Assistenzprofessur zu «Medical Knowledge and Decision Support» von Prof. Dr. Janna Hastings erforscht die Auswirkungen und Möglichkeiten der Digitalisierung in der Klinik.
Wir fokussieren unsere Forschung und übergreifenden Ziele darauf, die Übersetzung und Integration von Evidenz in der Klinik zu beschleunigen, sicherzustellen, dass digitale Tools für klinische Anwendungen mit den Bedürfnissen von Healthcare Professionals übereinstimmen, und dabei die Hindernisse für eine effektive Mensch-Computer-Zusammenarbeit zu beseitigen, um letztendlich die Versorgung von Patienten zu verbessern.
Ärzt:innen arbeiten zunehmend nicht nur mit ihrem eigenen Wissen, sondern auch mit digitalen Informationssystemen, die sie (idealerweise) bei der Entscheidungsfindung unterstützen. Die Forschung zur Entwicklung dieser Systeme hat rasche Fortschritte gemacht, wobei die andere Seite, die der Ärzt:innen, noch wenig erforscht ist. Deshalb möchten wir verstehen, wie solche Informationssysteme den klinischen Alltag verändern, was die Auswirkungen auf die berufliche Identität sind und welche zukünftigen Rollenmodelle für Ärzt:innen aufkommen könnten. Wir konzentrieren unsere Lehre und Forschung insbesondere auf drei Bereiche:
Wir untersuchen die Erfahrungen von Healthcare Professionals mit der Digitalisierung und deren Auswirkungen auf klinische Arbeitsabläufe, die professionelle Identität und Arbeitszufriedenheit. Dabei erforschen wir auch, wie digitale Tools die Interprofessionalität und gemeinsame Entscheidungsfindung unterstützen können und welche Chancen und Risiken neue Technologien mit sich bringen.
Projekte:
Wir entwickeln und bewerten Ansätze mit künstlicher Intelligenz für Gesundheit, biomedizinische Forschung und klinische Anwendungen. Wir arbeiten insbesondere an wissensbasierten Lernalgorithmen mit tiefen neuronalen Netzen als Grundlage, wobei der Schwerpunkt auf dem Transferlernen und der Wiederverwendung von grossen generativen Open-Source-Modellen (Sprache, Bilder) für klinische Anwendungen liegt. Des Weiteren befassen wir uns mit der Interpretierbarkeit und Implementierung von Anwendungen mit künstlicher Intelligenz in klinischen Kontexten.
Projekte:
Wir interessieren uns für dir Ansätze zur halbautomatischen Evidenzsynthese im klinischen Kontext sowie und zur Beschleunigung der Umsetzung von Evidenz in Leitlinien und Praxis. Dafür arbeiten wir an Ontologien und semantischen Ansätzen zur Unterstützung der Integration, Aggregation und Zusammenfassung von Evidenz. Darüber hinaus interessieren wir uns für das öffentliche Verständnis von medizinischem Wissen und wie dieses durch bessere digitale Tools optimiert werden kann.
Projekte: