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Vertrauenswürdigkeit, Robustheit, Nützlichkeit und Transparenz in daten- und algorithmusgetriebener biomedizinischer Forschung: Ein Meta-Forschungsansatz

Hintergrund

Ziel des QUEST-Zentrums ist es, neue Ansätze zu entwickeln und umzusetzen, um sicherzustellen, dass die biomedizinische Forschung auf vertrauenswürdige Weise durchgeführt wird, nützliche Ergebnisse liefert und ethischen Standards entspricht. Dieses Projekt befasst sich mit dem Bereich der daten- und algorithmengesteuerten biomedizinischen Forschung, die in erster Linie auf Techniken der künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere des maschinellen Lernens (ML), basiert. Derzeit fehlt es an Arbeiten, die die Themen Vertrauenswürdigkeit/Robustheit und Nützlichkeit/Transparenz in diesem Forschungsbereich unter Anwendung von Meta-Forschungstechniken untersuchen. Mit Hilfe der Meta-Forschung wollen wir übergreifende Empfehlungen für die Optimierung der daten- und algorithmengestützten biomedizinischen Forschung entwickeln.

Zielsetzung

Ziel dieses Projekts ist es, konzeptionelle/methodische Entwicklungsarbeit zu leisten, um den Stand der Vertrauenswürdigkeit/Robustheit und Nützlichkeit/Transparenz in der daten- und algorithmengetriebenen Forschung zu ermitteln, konkrete Forschungsfragen für international relevante Meta-Forschungsprojekte zu entwickeln und diese durchzuführen. Zusätzlich wird eine Interviewstudie mit relevanten Stakeholdern durchgeführt, um deren Ansichten zu Vertrauenswürdigkeit/Robustheit und Nützlichkeit/Transparenz sowie die Ergebnisse der Meta-Forschung zu evaluieren. In einem letzten Schritt werden spezifische Empfehlungen (Best Practices) entwickelt.

Methodik

Das Projekt wird mit narrativen Übersichten beginnen, um die Lücken in der aktuellen Forschung zu Vertrauenswürdigkeit/Robustheit und Nützlichkeit/Transparenz in der daten- und algorithmengesteuerten biomedizinischen Forschung zu ermitteln. Anschließend werden zwei Meta-Forschungsprojekte (systematische Übersichten) durchgeführt, wobei sich das erste auf den Bereich Vertrauenswürdigkeit/Robustheit und die andere auf Nützlichkeit/Transparenz konzentriert. Außerdem wird eine Interviewstudie mit relevanten Interessengruppen durchgeführt, deren Ansichten zu den Ergebnissen der systematischen Übersichten ausgewertet werden. Schließlich werden spezifische Empfehlungen (Best Practices) entwickelt.

Erwartete Ergebnisse / Implikationen / Perspektiven

Dieses Projekt soll konkrete Best Practices für Vertrauenswürdigkeit/Robustheit und Nützlichkeit/Transparenz in der daten- und algorithmengestützten biomedizinischen Forschung entwickeln. Die in diesem Projekt entwickelten Empfehlungen werden es biomedizinischen Forschern ermöglichen, ihre Forschung vertrauenswürdiger durchzuführen, nützliche Ergebnisse zu erzielen und ethische Standards zu erfüllen. Darüber hinaus wird dieses Projekt auch Perspektiven für die Optimierung von Forschungspraktiken im Kontext der daten- und algorithmengesteuerten biomedizinischen Forschung aufzeigen.