Erklärbare Entscheidungen in kooperativer Mensch-Maschine-Interaktion finden (Projekt C05)

Bei medizinischen Entscheidungen müssen viele Informationen betrachtet und bewertet werden: Zum einen ist dafür medizinisches Hintergrundwissen notwendig, zum anderen sind bisherige Testergebnisse oder die Geschichte der Patient*innen relevant. Abgeleitet aus diesen Daten stellen Ärzt*innen eine Diagnose und entscheiden, wie die Patient*innen behandelt werden sollen. Die Informatiker*innen der Universität Bielefeld entwickeln im Projekt C05 ein intelligentes System, das den medizinischen Expert*innen dabei hilft, alle Möglichkeiten sowie deren Konsequenzen abzuwägen. Dafür beantwortet das System nicht nur Anfragen, sondern stellt auch aktiv Fragen und gibt Empfehlungen. Durch diese Interaktion gelangen die Expert*in zu einer angemessenen Therapieentscheidung sowie einer Erklärung, warum die gewählte Behandlung verglichen mit möglichen anderen Optionen die geeignetste ist.

Battefeld, D., & Kopp, S. (2022). Formalizing cognitive biases in medical diagnostic reasoning. Presented at the 8th Workshop on Formal and Cognitive Reasoning (FCR), Trier. Link: https://pub.uni-bielefeld.de/record/2964809