Ein Vorschlag ist erst der Anfang
Ein Vorschlag kann gut formuliert sein und trotzdem nicht zur Behandlungssituation passen. Gerade für Therapeutinnen und Therapeuten ist deshalb nicht nur entscheidend, was vorgeschlagen wird, sondern auch, worauf der Vorschlag beruht und was noch geprüft werden muss.
Leitlinien bieten wissenschaftlich begründete Empfehlungen auf Gruppenebene. Therapeutische Entscheidungen werden jedoch für einzelne Menschen getroffen. REACT untersucht diese Lücke zwischen verfügbarer Evidenz und ihrer praktischen, fallbezogenen Umsetzung. Ziel ist nicht eine weitere Wissenssammlung, sondern ein nachvollziehbarer Prozess, der relevantes Wissen strukturiert auf einen individuellen Behandlungsfall beziehen kann.
Die übergeordnete Forschungsfrage
Im Zentrum der wissenschaftlichen Arbeit steht die Frage, wie ein workflowbasierter, KI-gestützter Ansatz Leitlinienempfehlungen zur Mobilität nach Schlaganfall, therapeutisches Expertenwissen sowie patientenspezifische Informationen und Präferenzen in nachvollziehbare und praktisch umsetzbare Behandlungsvorschläge für Krafttraining überführen kann.
Diese Frage verbindet drei Aufgaben: Wissen und Entscheidungsdimensionen fachlich zu modellieren, sie in einem kontrollierten KI-Workflow zusammenzuführen und den entstandenen Prototyp formativ zu bewerten.
Drei Fragen, ein gemeinsamer Workflow
Die erste Teilfrage richtet sich auf die Wissens- und Entscheidungsarchitektur. Welche Informationen werden benötigt, damit ein Behandlungsvorschlag fachlich begründet werden kann? Dazu gehören unter anderem Indikation und Zielbezug, Funktionsniveau, Belastbarkeit, Risikofaktoren, Dosierung, Progression, Sicherheits- und Monitoringkriterien sowie individuelle Präferenzen.
Die zweite Teilfrage betrifft die prototypische Modellierung des KI-Workflows. Untersucht wird, wie ein generativer KI-Ansatz fachlich begrenzt und transparent gestaltet werden kann: mit definierten Wissensquellen, klaren Arbeitsschritten, Quellenbindung, Kontrollpunkten und erkennbaren Unsicherheiten.
Die dritte Teilfrage betrifft die formative Evaluation. Fachpersonen sollen einschätzen, ob die erzeugten Vorschläge fachlich plausibel, sicher, nachvollziehbar, patientenzentriert und im therapeutischen Alltag grundsätzlich anschlussfähig sind. Dabei interessieren ebenso Grenzen, fehlende Informationen und kritische Unterschiede zu professionellen Referenzentscheidungen.
Woran sich der Ansatz messen lassen muss
REACT soll sichtbar machen, welche Bestandteile eines KI-gestützten Clinical Reasoning Companion fachlich tragfähig erscheinen und an welchen Stellen weiterer Entwicklungs- oder Forschungsbedarf besteht. Die Ergebnisse sollen helfen, Anforderungen an eine mögliche zukünftige Assistenz klarer zu beschreiben.
Die Arbeit prüft dagegen nicht die klinische Wirksamkeit eines neuen Versorgungssystems. Sie ersetzt keine klinische Studie, keine regulatorische Bewertung und keine Zulassung als Medizinprodukt. Ihr Fokus liegt auf Konzeption, prototypischer Umsetzung und fachlicher Bewertung eines klar abgegrenzten Forschungsansatzes.
Entscheidend ist nicht nur, ob ein Vorschlag formuliert werden kann, sondern ob sein Weg von der Evidenz zum individuellen Fall fachlich nachvollziehbar bleibt.