26kgg744 10.3205/26kgg744 urn:nbn:de:0183-26kgg7445 Meeting Abstract Druschel Druschel Claudia C

Medizinischer Dienst Berlin-Brandenburg, Berlin, Deutschland

author Gehrke Gehrke Jörg J

Deutsche Rentenversicherung Bund, Deutschland

author Brüggemann Brüggemann Silke S

Deutsche Rentenversicherung Bund, 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 744 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 KI als Co-Pilot der sozialmedizinischen Begutachtung: Qualität sichern, Zeit gewinnen, Verantwortung behalten Göttingen 20260930 20261002 WS-37-01 TextHintergrund: Die sozialmedizinische Begutachtung ist geprägt von steigender Komplexität, hoher Textlast und wachsenden Anforderungen an Qualität und Nachvollziehbarkeit. Gleichzeitig bieten Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz neue Möglichkeiten, text- und wissensintensive Arbeitsschritte zu unterstützen. Insbesondere große Sprachmodelle eröffnen Potenziale zur Strukturierung, Plausibilitätsprüfung und Qualitätssicherung. Für die Praxis stellt sich damit die Frage, wie KI verantwortungsvoll als unterstützender „Co-Pilot“ eingesetzt werden kann, ohne fachliche Verantwortung zu ersetzen.Zielsetzung/Fragestellung: Der Workshop verfolgt das Ziel, konkrete Einsatzmöglichkeiten von KI entlang des sozialmedizinischen Begutachtungsprozesses aufzuzeigen und kritisch zu reflektieren. Diskutiert wird, wie KI zur Qualitätssicherung und Effizienz beitragen kann und welche Leitplanken für einen verantwortungsvollen, nachvollziehbaren und fachlich abgesicherten Einsatz erforderlich sind.Diskussionspunkt: Die Diskussion fokussiert, wie KI in der sozialmedizinischen Begutachtung eingesetzt werden kann, ohne fachliche Autonomie und Verantwortung zu gefährden. Zentrale Fragen betreffen die Trennlinie zwischen Unterstützung und Entscheidung, den Umgang mit Unsicherheit, sowie ethische und regulatorische Leitplanken.Zielgruppe: Der Workshop richtet sich an Sozialmediziner:innen, Rehabilitationswissenschaftler:innen, Public-Health-Wissenschaftler:innen, Ärzt:innen in Weiterbildung, Akteur:innen aus Begutachtung, Rehabilitation und Gesundheitsversorgung sowie Interessierte an KI Anwendungen.Didaktische Methode/n: Der Workshop ist interaktiv und praxisorientiert konzipiert. Kurze inhaltliche Impulse wechseln sich mit praxisnahen Fallbeispielen und moderierten Diskussionsphasen ab. Entlang des sozialmedizinischen Begutachtungsprozesses werden konkrete KI-Use-Cases vorgestellt und gemeinsam reflektiert. In strukturierter Gruppen- und Plenumsdiskussion erarbeiten die Teilnehmenden, an welchen Stellen KI sinnvoll unterstützen kann und wo klare fachliche Grenzen bestehen müssen. Ziel ist es, den Transfer auf den eigenen Arbeitsalltag zu fördern und eine kritische, verantwortungsbewusste Einordnung von KI-Anwendungen zu ermöglichen.Take Home Message für die Praxis: KI kann als Co-Pilot die sozialmedizinische Begutachtung entlasten und Qualität sichern – wenn Verantwortung, Transparenz und Governance klar geregelt sind: KI ist Co-Pilot, nicht AutopilotKurzvorstellung des/r Workshop-leitenden Person/en: Dr. Claudia Druschel (Medizinischer Dienst Berlin-Brandenburg) und Dr. Jörg Gehrke (Deutsche Rentenversicherung Bund) sind Sprecher und Sprecherin der AG „Künstliche Intelligenz“ der DGSMP. Beide beschäftigen sich mit dem Einsatz KI-gestützter Verfahren in der Sozialmedizin, insbesondere zur datenbasierten Entscheidungsunterstützung, Qualitätsentwicklung und Einordnung ethischer und fachlicher Anforderungen.Geschätzte Anzahl Teilnehmern/innen: 20–30 PersonenInteressenkonflikte: Keine 0 0 0 0