Das Kapazitätsmanagement auf Intensivstationen steht unter hohem Druck: Begrenzte Ressourcen, dynamische Patientenströme und komplexe klinische Daten erfordern täglich schwierige Entscheidungen über Aufnahme, Verlegung und Entlassung.
In enger Zusammenarbeit mit medizinischem Personal entstand im Forschungsprojekt KISIK ein KI-basiertes Decision Support System (DSS), das auf Basis klinischer Routinedaten Schlüsselindikatoren wie die verbleibende Verweildauer prognostiziert und im realen Krankenhausbetrieb validiert wird.

Der Vortrag beleuchtet zentrale Engineering- und Designentscheidungen für ein nutzerzentriertes Entscheidungsassistenzkonzept unter Einsatz erklärbarer KI (XAI). Der KISIK-Demonstrator integriert sich nahtlos in bestehende Krankenhausinformationssysteme und unterstützt durch intuitive Visualisierung sowohl weniger erfahrene Ärztinnen als auch erfahrene Intensivkoordinatorinnen. Ergebnisse der laufenden Kohortenstudie zeigen, in welchen Situationen – etwa bei Verlegungen stabiler Patient*innen – die KI-Unterstützung als hilfreich erlebt wird, offenbaren aber auch Hürden bei Interoperabilität und Datenverfügbarkeit.
Über das konkrete Anwendungsfeld hinaus diskutiert der Vortrag übertragbare Erkenntnisse zur Gestaltung vertrauenswürdiger DSS und situationsabhängigen Vertrauens. Im Fokus steht die Mensch-KI-Task-Performanz – die tatsächliche Verbesserung der Entscheidungsfindung im klinischen Alltag.