ReReDi – Responsive Repräsentation in Diskursverfahren: Entwicklung nicht-statistischer Sampling-Strategien am Beispiel Künstlicher Intelligenz

ReReDi – Responsive Repräsentation in Diskursverfahren: Entwicklung nicht-statistischer Sampling-Strategien am Beispiel Künstlicher Intelligenz

Laufzeit
01.11.2025 – 31.10.2026

Projektleitung
Prof. Dr. Christine Holmberg
Medizinische Hochschule Brandenburg Theodor Fontane (MHB)
Institut für Sozialmedizin und Epidemiologie
Steinstraße 66–67
14776 Brandenburg an der Havel
E-Mail: christine.holmberg@mhb-fontane.de

Projektkoordination
Tim Holetzek
Medizinische Hochschule Brandenburg Theodor Fontane (MHB)
Institut für Sozialmedizin und Epidemiologie
Steinstraße 66–67
14776 Brandenburg an der Havel
E-Mail: tim.holetzek@mhb-fontane.de

Hintergrund und Ziele des Projekts

Mit dem wachsenden Einsatz Künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen stellt sich die Frage, wie Entscheidungen über Entwicklung und Einsatz solcher Technologien fachlich fundiert und gesellschaftlich nachvollziehbar getroffen werden können. Diskursverfahren sollen dazu beitragen, unterschiedliche Perspektiven zusammenzuführen und Empfehlungen zu gesellschaftlich bedeutsamen Themen wie dem Einsatz von KI zu erarbeiten.

Für die Qualität dieser Verfahren ist die Zusammensetzung der beteiligten Gruppen zentral. Auswahlverfahren, die sich ausschließlich an statistischer Repräsentativität und Zufallsstichproben orientieren, greifen dort zu kurz, wo es darum geht, spezifische Erfahrungen, Betroffenheiten und Verantwortlichkeiten von Patientengruppen einzubringen.

An dieser Stelle setzt das Konzept responsiver Repräsentation an: Im Mittelpunkt steht die Frage, ob und wie Vertreter von Patientengruppen mit Betroffenen in Austausch stehen, deren Perspektiven kennen und ihr Handeln gegenüber diesen und den übrigen Beteiligten nachvollziehbar begründen können.

ReReDi knüpft an dieses Verständnis von Repräsentation an und untersucht, wie Vertreter von Patientengruppen in Diskursverfahren so ausgewählt und in ihrer Rolle unterstützt werden können, dass Patientenperspektiven nachvollziehbar, begründet und für Betroffene anschlussfähig in Debatten über technologische Innovationen im Gesundheitswesen eingebracht werden.

Methodischer Ansatz

ReReDi basiert auf einem mehrstufigen qualitativen Forschungsdesign, in dem Wissensvermittlung, deliberative Aushandlungsprozesse und vertiefende Einzel- und Gruppengespräche systematisch miteinander verknüpft werden. Zentrale Grundlage ist eine Patient Jury, deren Mitglieder nicht im Rahmen einer Zufallsstichprobe, sondern anhand responsiver Kriterien rekrutiert werden. Die Jury durchläuft zunächst eine strukturierte Informationsphase mit mehreren digitalen Schulungen zu rechtlichen, ethischen, technischen und gesundheitsökonomischen Aspekten des KI-Einsatzes im Gesundheitswesen. Daran schließt sich eine zweitägige moderierte Diskurstagung in Präsenz an, in der Chancen und Risiken von KI aus Patientensicht systematisch bearbeitet und in gemeinsame Positionen und Empfehlungen überführt werden.

Der Diskursprozess wird durch Beobachtungsprotokolle sowie Audio- und Videoaufzeichnungen wissenschaftlich dokumentiert. Anschließend werden mit ausgewählten Jury-Mitgliedern qualitative Interviews und gegebenenfalls Fokusgruppen durchgeführt, um individuelle Reflexionen zu Rollenverständnis, Repräsentationspraxis und wahrgenommenen Interaktionsdynamiken zu erfassen. Eine Validierungsphase mit einzelnen nicht-organisierten Patienten dient dazu, zentrale Jury-Ergebnisse mit individuellen Betroffenenperspektiven abzugleichen und deren Resonanz systematisch auszuwerten.

Erwartete Ergebnisse

ReReDi wird theoretische wie empirische Grundlagen für ein Verständnis responsiver Repräsentation bereitstellen und aufzeigen, welche Merkmale und Fähigkeiten Vertreter benötigen, um Perspektiven von Betroffenen plausibel und anschlussfähig in Diskurse einzubringen. Erwartet werden ein konsensbasiertes Positionspapier der Patient Jury zu Chancen und Risiken von KI im Gesundheitswesen, ein empirisch fundierter Kriterienkatalog zur nicht-statistischen, methodisch begründeten Zusammensetzung von Diskursgruppen sowie ein anwendungsorientiertes Framework zur methodischen Gestaltung zukünftiger Diskursverfahren. Die Ergebnisse sollen in wissenschaftliche Publikationen einfließen und Akteuren im Gesundheitswesen, in der Forschung und in Patientenorganisationen praxisorientierte Orientierung bieten.

Förderung
Das Projekt wird gefördert vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR).