Wenn Stille Sicherheit signalisiert: Governance und Verantwortung in der KI-gestützten Rezeptverifizierung
Künstliche Intelligenz (KI) wird zunehmend in die Abläufe der Rezeptverifizierung in stationären und ambulanten Einrichtungen integriert. Maschinelles Lernen wird eingesetzt, um Medikamentenbestellungen zu überprüfen, die Überprüfung durch Apotheker zu priorisieren und in bestimmten Implementierungen Warnungen, die als geringes Risiko betrachtet werden, zu unterdrücken oder weniger wichtig zu machen. Diese Tools werden typischerweise als schrittweise Verbesserungen bestehender klinischer Entscheidungsunterstützung eingeführt, mit dem Versprechen, die Effizienz zu steigern und gleichzeitig die Sicherheit aufrechtzuerhalten oder zu verbessern.
Veränderungen in der Sicherheitswahrnehmung
Frühe Implementierungen zeigen, dass Modelle des maschinellen Lernens möglicherweise Rezepte mit einer höheren Wahrscheinlichkeit für Medikationsfehler identifizieren, während sie unnötige Unterbrechungen im Arbeitsablauf des Apothekers reduzieren. Diese Systeme verändern jedoch die Art und Weise, wie Sicherheit interpretiert wird. In Implementierungen, die sich auf Triage oder Warnunterdrückung stützen, kann das Fehlen einer Warnung oder eines Signals als Bestätigung der Richtigkeit verstanden werden. Mit zunehmender Anwendung könnte sich die Rezeptverifizierung von einem aktiven, urteilsgestützten Kontrollpunkt zu einem Prozess entwickeln, der zunehmend durch algorithmische Zuversicht vermittelt wird.
Die Rolle der KI in der Rezeptverifizierung
Traditionell diente die Rezeptverifizierung als kognitive Sicherheitsmaßnahme im Medikationsprozess. Sie erforderte von den Klinikerinnen, Bestellungen im Hinblick auf patientenspezifische Faktoren wie Begleiterkrankungen und klinische Absichten zu interpretieren. KI-gestützte Verifizierung verändert diese Funktion. Wenn eine Bestellung stillschweigend von einem Algorithmus genehmigt wird, wird die Zuversicht implizit vermittelt, anstatt durch eine ausdrückliche Empfehlung. Dieses algorithmische „Schweigen“ könnte im Laufe der Zeit die klinische Validierung ersetzen und die Art und Weise verändern, wie Klinikerinnen die Sicherheit von Rezepten bestimmen.
Risiken und Herausforderungen
Diese Systeme bringen auch Risiken mit sich, die nicht sofort am Ort der Versorgung erkennbar sind. Modelle des maschinellen Lernens hängen von Datenverteilungen ab, die sich im Laufe der Zeit ändern, wenn sich Verschreibungspraktiken und Patientenkollektive verändern. Folglich kann die Leistung des Systems allmählich nachlassen, ohne dass klare Hinweise auf einen Fehler vorliegen. Beweise aus implementierten klinischen KI-Systemen zeigen, dass Datenverschiebung und verwandte Formen der Datensatzverschiebung häufige Ursachen für Leistungsabnahme sind, die ohne gezielte Überwachungsstrategien unentdeckt bleiben können.
Wenn Schäden schließlich sichtbar werden, resultieren sie selten aus einem einzigen versäumten Check oder einem identifizierbaren Moment des Versagens. Vielmehr entstehen sie als diffuse, systemische Muster, die schwer nachzuvollziehen sind. Diese Herausforderung erfordert eine Neubewertung der traditionellen Ansätze zur Medikationssicherheit.
Governance-Problematik
KI-gestützte Rezeptverifizierungstools werden häufig als technische Infrastruktur behandelt, statt als Quellen klinischer Risiken. Verantwortung für ihr Design, ihre Aktualisierung und Wartung kann auf verschiedene Parteien verteilt sein, während Programme zur Medikationssicherheit für die Ergebnisse verantwortlich bleiben. Diese Trennung schafft einen strukturellen blinden Fleck, in dem die Verantwortlichen für die Sicherheit möglicherweise nicht die Autorität oder Sichtbarkeit haben, um die Entwicklung dieser Systeme sinnvoll zu überwachen.
Schlussfolgerung
Um die Herausforderungen der KI-gestützten Rezeptverifizierung zu bewältigen, muss die Rezeptverifizierung als sozio-technische Aktivität und nicht als rein technische Funktion neu bewertet werden. Governance-Rahmenwerke müssen klarstellen, wer für die Überwachung des Verhaltens von KI-Systemen verantwortlich ist und wie Leistungsänderungen erkannt werden. KI sollte nicht als Schutzmaßnahme verstanden werden, die klinisches Denken ersetzt, sondern als Werkzeug, das es umgestaltet. Der sicherheitsrelevante Prozess muss aktiv bleiben, auch wenn Systeme Zuversicht bieten.
Ein effektiver Ansatz zur Governance wird entscheidend sein, um die Vorteile der KI-gestützten Rezeptverifizierung zu realisieren, wobei Effizienz mit Verantwortung und Automatisierung mit aufrechterhaltendem klinischen Urteil in Einklang gebracht werden muss.
