Randomisiert-kontrollierte Studien über den Einsatz Künstlicher Intelligenz in der Primärversorgung: ein Systematischer Review

26kgg503 10.3205/26kgg503 urn:nbn:de:0183-26kgg5037 Meeting Abstract Randomisiert-kontrollierte Studien über den Einsatz Künstlicher Intelligenz in der Primärversorgung: ein Systematischer Review Fichtner Fichtner Urs Alexander UA

Medizinische Fakultät der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg, Universitätsklinikum Freiburg, Institut für Medizinische Biometrie und Statistik, Sektion Versorgungsforschung und Rehabilitationsforschung, Freiburg, Deutschland

author Eisele-Metzger Eisele-Metzger Angelika A

Universitätsklinikum Freiburg, Institut für Evidenz in der Medizin (für Cochrane Deutschland Stiftung), Freiburg, Deutschland

author Fichter Fichter Carola C

Medizinische Fakultät der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg, Universitätsklinikum Freiburg, Institut für Allgemeinmedizin, Freiburg, Deutschland

author Horstmeier Horstmeier Lukas L

author Kabalimu Kabalimu Anna A

Medizinische Fakultät der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg, Universitätsklinikum Freiburg, Institut für Allgemeinmedizin, Freiburg, Deutschland

author Kaiser Kaiser Vanessa V

author Salm Salm Claudia C

Medizinische Fakultät der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg, Universitätsklinikum Freiburg, Institut für Allgemeinmedizin, Freiburg, Deutschland

author Voigt-Radloff Voigt-Radloff Sebastian S

author Farin-Glattacker Farin-Glattacker Erik E

author Maun Maun Andy A

Medizinische Fakultät der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg, Universitätsklinikum Freiburg, Institut für Allgemeinmedizin, Freiburg, Deutschland

author German Medical Science GMS Publishing House

Düsseldorf

610 20251030 germ This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 License. Dieser Artikel ist ein Open-Access-Artikel und steht unter den Lizenzbedingungen der Creative Commons Attribution 4.0 License (Namensnennung). M0662 503 Deutsche Gesellschaft für Allgemeinmedizin und Familienmedizin Deutsche Gesellschaft für Sozialmedizin und Prävention Netzwerk Evidenzbasierte Medizin e.V. Deutsche Gesellschaft für Medizinische Soziologie 60. Kongress für Allgemeinmedizin und Familienmedizin Gesundheit gestalten Evidenzbasierte Gesundheitsversorgung/Digitalisierung Göttingen 20260930 20261002 OSFM-03-04 TextHintergrund: Die Zahl klinischer Anwendungen mit Künstlicher Intelligenz (KI) steigt rasant, doch robuste Evidenz aus randomisierten kontrollierten Studien (RCTs) zu patientenrelevanten Effekten ist begrenzt. Spezifisch für die Primärversorgung fehlt bislang nach unserer Kenntnis eine systematische Aufarbeitung bestehender Literatur.Zielsetzung/Fragestellung: Ziel dieser systematischen Übersichtsarbeit ist es, publizierte RCTs zu KI-assistierten Interventionen in der Primärversorgung zu identifizieren und deren Effekte auf patientenrelevante Endpunkte und Versorgungsprozesse zu beschreiben.Diskussionspunkt: Unsere Übersichtsarbeit fokussiert auf die Primärversorgung und adressiert damit einen bislang wenig charakterisierten Einsatzbereich von KI. Der Fokus auf primärversorgungsrelevante Populationen und Outcomes liefert eine differenzierte Bewertung des Nutzens von KI in der hausärztlichen Versorgung.Inhalt: Eingeschlossen wurden RCTs zu KI-gestützten Tools, die in der Primärversorgung bei Patient:innen mit definierten Gesundheitsproblemen oder ihren Behandelnden eingesetzt wurden und ab 2021 publiziert wurden. Ausgeschlossen wurden jene Studien, die keinen direkten Bezug zu patientenrelevanten Outcomes (z.B. diagnostische Optimierung durch KI) zogen. Die Literaturrecherche erfolgt ohne Sprachrestriktionen in CENTRAL, CINAHL, Embase und MEDLINE; Screening, Datenextraktion und RoB‑2‑Biasbewertung werden durch mindestens zwei unabhängige Personen durchgeführt. Aufgrund der erwarteten Heterogenität ist eine narrative Synthese geplant. Die Suche wurde im März 2025 durchgeführt und ergab 2019 Treffer. Während des Title/Abstract-Screenings wurden 1.269 Studien ausgeschlossen, das Volltextscreening ist derzeit im Gange. Auf dem Kongress werden die finalen Ergebnisse präsentiert.Take Home Message für die Praxis: Diese systematische Übersichtsarbeit erweitert die Evidenz zum Einsatz künstlicher Intelligenz in der klinischen Praxis, indem sie patientenrelevante Effekte KI-assistierter Interventionen in der Primärversorgung zusammenfasst. Die Ergebnisse sollen eine Grundlage für die Bewertung, Implementierung und Weiterentwicklung von KI-Anwendungen im hausärztlichen Setting bieten.Interessenkonflikte: Keine 0 0 0 0