Samarbete och datakvalitetshantering vid utveckling av AI-CDSS (Artificial Intelligence based Cinical Decision Support Systems)

Detta kommer att innebära att få en förståelse för statusen, processer som finns på plats av olika intressenter, identifiera flaskhalsar, rekommendationer om vad som behöver hända för de olika intressenterna för att säkerställa datakvalitet.

Forskningsfrågor

Den övergripande frågan som denna studie syftar till att besvara är hur intressenter hanterar datakvalitet under utvecklingen av AI-baserade kliniska beslutsstödsystem för att främja innovation och säkerställa regelefterlevnad. Detta kommer att brytas ned i dessa underfrågor.

1. Hur uppfattas datakvalitet, samarbete och regelefterlevnad vid utvecklingen av AI-baserade kliniska beslutsstödsystem?
2. Vilka är intressenternas upplevda roller, ansvar och bidrag i utvecklingen av AI-CDSS-verktyg?
3. Hur samarbetar intressenterna eller planerar de att samarbeta för att säkerställa datakvaliteten under utvecklingen av AI-CDSS-verktyg?

Studiens relevans

Studien är nödvändig på grund av de ökade kraven och reglerna för högkvalitativa vårddata samt den ökade komplexiteten och det ömsesidiga beroendet av intressenter i ekosystemet och team i utvecklingen av AI-baserade kliniska beslutsstödsystem och kommer att bidra till den empiriska litteraturen om samarbete i vårdprojekt samt vägleda nya utvecklare i ekosystemet och informera om policy.