Reasoning Enhanced AI Companion

KI-Technologie, die Clinical Reasoning stärken soll.

REACT erforscht, wie digitale Assistenz therapeutische Entscheidungen nachvollziehbarer, evidenzinformierter und patientenzentrierter unterstützen kann.

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REASONING ENHANCED AI COMPANION

Anwendungsfall

Therapie der Mobilität nach Schlaganfall

Evidenz und LeitlinieIndikation, Wirksamkeit und Sicherheit EVIDENZ

Individueller BehandlungsfallFunktion, Einschränkungen und Risikofaktoren PRÄFERENZ

Therapieplanung und -organisationKI-gestützte therapeutische Entscheidungsfindung SYNTHESE

BehandlungsvorschlagIndividuell dosierte Belastung, sichere Progression und Monitoring ERGEBNIS

QuellenbezugBegründungMonitoring

HINTERGRUND

Wissen allein macht noch keine gute evidenzbasierte Praxis

Therapeutische Entscheidungen verbinden wissenschaftliche Erkenntnisse, professionelle Erfahrung und die individuellen Ziele, Bedürfnisse und Präferenzen der Patientinnen und Patienten.

Im klinischen Alltag müssen diese Informationen häufig unter Zeitdruck zusammengeführt und auf eine konkrete Behandlungssituation übertragen werden. Genau an dieser Übersetzungsleistung setzt REACT an.

REACT steht für Reasoning-Enhanced AI Companion for Therapeutic Decision-Making und untersucht einen KI-gestützten Companion zur Unterstützung therapeutischer Entscheidungsfindung in der Schlaganfallrehabilitation.

Evidenzbasierte Praxis

Entscheidungsrelevante Informationen zusammenführen.

Im Forschungsvorhaben soll untersucht werden, ob und wie ein AI Companion Evidenz und individuellen Kontext zusammenführen, Zusammenhänge sichtbar machen und Therapeutinnen und Therapeuten bei einer fachlich begründeten Entscheidung unterstützen kann.

EVIDENZ

Leitlinienwissen und Evidenz

Empfehlungen, Indikationen, Sicherheitsaspekte und die Stärke der zugrunde liegenden Evidenz sollen transparent und fallbezogen verfügbar werden.

KONTEXT

Individueller Behandlungsfall

Funktion, Einschränkungen, Ziele, Belastbarkeit, Risiken und Präferenzen sollen den konkreten Rahmen der therapeutischen Entscheidung bilden.

SYNTHESE

Nachvollziehbare Entscheidungsgrundlage

Der KI-gestützte Workflow soll Evidenz und individuellen Kontext transparent verbinden – als Grundlage für die therapeutische Entscheidung.

Reasoning-Enhanced AI

Vom Wissen zum begründeten Behandlungsvorschlag.

REACT untersucht, wie ein sequenzieller, KI-basierter Workflow Informationen fallbezogen identifizieren, einordnen und synthetisieren soll, damit ein nachvollziehbar begründeter Behandlungsvorschlag entstehen kann.

Schritt 01

Relevantes Wissen identifizieren

Der geplante Companion soll fallbezogen relevante Leitlinieninhalte, fachliche Kriterien und Sicherheitsinformationen identifizieren.

Schritt 02

Informationen strukturieren

Ziele, Indikation, Dosierung, Risiken, Anpassungsmöglichkeiten und Monitoring sollen in ein gemeinsames Entscheidungsmodell überführt werden.

Schritt 03

Fallbezogen synthetisieren

Evidenz, Expertise und patientenspezifische Informationen sollen zueinander in Beziehung gesetzt und auf Zielkonflikte geprüft werden.

Schritt 04

Vorschlag nachvollziehbar darstellen

Als Ergebnis soll eine begründete Handlungsoption mit Quellenbezug, Sicherheitsaspekten und Kriterien zur Verlaufskontrolle entstehen.

Human-in-the-loop

Assistieren, nicht automatisieren.

REACT zielt auf eine digitale Unterstützung professioneller Entscheidungsprozesse. Verantwortung, klinische Bewertung und finale Entscheidung sollen ausdrücklich beim Menschen bleiben.

Was der Companion nicht sein soll

Kein autonomes System, das therapeutische Expertise ersetzt, Behandlungen vorgibt oder Verantwortung übernimmt.

Keine automatisierte Therapieentscheidung
Kein Ersatz für klinische Untersuchung und Expertise
Kein bereits validiertes Medizinprodukt
Keine Verlagerung therapeutischer Verantwortung

Was der Companion leisten soll

Entscheidungsrelevante Aspekte sichtbar machen, Informationen ordnen und professionelles Clinical Reasoning ergänzen.

Leitlinienwissen fallbezogen zugänglich machen
Behandlungsoptionen strukturiert begründen
Sicherheits- und Monitoringaspekte hervorheben
Patientenpräferenzen transparent berücksichtigen

Forschung

Machbarkeit, Nutzen und Grenzen untersuchen.

REACT untersucht, wie Leitlinienempfehlungen, therapeutisches Expertenwissen und patientenspezifische Informationen so verbunden werden können, dass fachlich nachvollziehbare, sichere und praktisch umsetzbare Behandlungsvorschläge entstehen.

Im Mittelpunkt stehen die grundsätzliche Machbarkeit, der mögliche Nutzen und die Grenzen eines KI-basierten Clinical-Reasoning-Workflows. Entwickelt und formativ bewertet werden soll ein Forschungsprototyp – kein autonomes Entscheidungssystem und kein bereits validiertes Medizinprodukt.

01Digitaler Forschungsprototyp als technische und fachliche Machbarkeitsstudie

02Formative Bewertung von Plausibilität, Sicherheit und praktischer Nutzbarkeit

03Untersuchung des möglichen Nutzens für therapeutische Entscheidungsprozesse

04Systematische Betrachtung von Grenzen, Risiken und Voraussetzungen

FAQ

Häufige Fragen zum Projekt.

Was soll mit REACT untersucht werden?

REACT untersucht, ob und wie ein KI-gestützter Clinical Reasoning Companion Leitlinienwissen, therapeutische Expertise und patientenspezifische Informationen strukturiert zusammenführen kann. Bewertet werden sollen Machbarkeit, fachliche Plausibilität, Sicherheit, Nachvollziehbarkeit und der mögliche praktische Nutzen.

Trifft REACT selbstständig Therapieentscheidungen?

Nein. Der Companion soll Informationen strukturieren, wichtige Entscheidungsaspekte sichtbar machen und begründete Handlungsoptionen darstellen. Die fachliche Bewertung, Anpassung und finale Entscheidung sollen bei den behandelnden Therapeutinnen und Therapeuten bleiben.

Welche Informationen soll der Companion zusammenführen?

Vorgesehen sind Leitlinien- und Evidenzwissen, therapeutische Entscheidungskriterien sowie Angaben zum individuellen Behandlungsfall. Dazu zählen beispielsweise Funktion, Mobilität, Kraft, Paresen, Rehabilitationsphase, Risiken, Ziele, Bedürfnisse und Präferenzen.

Warum wird die Schlaganfallrehabilitation betrachtet?

Die aktuelle Leitlinie bietet eine strukturierte und digital anschlussfähige Wissensgrundlage, anhand derer eine interoperable Nutzung in KI-basierten Workflows untersucht werden kann. Zudem kann REACT auf Erfahrungen aus Vorprojekten zur Schlaganfallrehabilitation und zur digitalen Aufbereitung von Leitlinienwissen aufbauen.

Wie könnte REACT künftig in der Klinik genutzt werden?

Perspektivisch soll ein Companion Therapeutinnen und Therapeuten bei der Vorbereitung und Reflexion von Behandlungsentscheidungen unterstützen können – etwa indem er fallbezogenes Wissen ordnet, Optionen begründet und Sicherheits- oder Monitoringaspekte hervorhebt. Eine Nutzung in der Versorgung ist jedoch erst nach weiterer Entwicklung, Prüfung und gegebenenfalls regulatorischer Bewertung denkbar.

Wie sollen Qualität und Sicherheit untersucht werden?

Die erzeugten Vorschläge sollen anhand definierter Fallvignetten formativ bewertet und mit professionell begründeten Referenzentscheidungen verglichen werden. Im Mittelpunkt stehen Plausibilität, Leitlinienkonformität, Sicherheit, Nachvollziehbarkeit, Patientenzentrierung und therapeutische Umsetzbarkeit.

Ist REACT bereits ein validiertes Medizinprodukt?

Nein. Gegenstand der wissenschaftlichen Arbeit ist ein Forschungsprototyp. Die formative Bewertung soll Entwicklungsbedarf und Grenzen sichtbar machen; sie ersetzt weder eine klinische Validierung noch die regulatorischen Schritte für ein Medizinprodukt.

REACT Journal

Fortschritt der Forschungsarbeit.

Beiträge zu Hintergrund und Scope, Zielsetzungen und Forschungsfragen sowie zum Weg von der Wissensbasis über Fallvignetten bis zur Prototypentwicklung und Evaluation.

Hintergrund29.07.2026