Under CopyrightLoh, SilkeZay-Vanvoorden, ElenaKapusta, AchimNeumeister, Asra-SorayaMackay, SinaSinaMackayAntweiler, DarioDarioAntweilerRüping, StefanStefanRüping2024-10-282025-04-162024-10-282024-10https://doi.org/10.24406/h-478035https://publica.fraunhofer.de/handle/publica/47803510.24406/h-478035Ein zentraler Bestandteil des im DATACARE-Projekt entwickelten Konzepts ist ein optimiertes Patient-Trial-Matching (PTM): Hier geht es darum, geeignete Patientinnen und Patienten für klinische Studien zu finden und den Einwilligungsprozess zu vereinfachen. Dabei wird sowohl auf die Bedürfnisse des medizinischen Fachpersonals sowie auch der Patientinnen und Patienten eingegangen, um eine verständliche Kommunikation und höchste Datenschutz-Standards zu gewährleisten. Im folgenden Whitepaper werfen wir zunächst einen Blick auf die technischen Möglichkeiten und die Funktionsweisen von KI und deren Potenzial zur Erleichterung von Aufgaben in klinischen Studien. Dann fokussieren wir auf den Ansatz des DATACARE Projekts und dessen Ergebnisse. Abschließend geben wir einen Ausblick auf die praktische Anwendung der entwickelten Lösungen.deKünstliche Intelligenz für klinische Studienpaper