Während der ECTRIMS 2025 veranstaltete MS Nurse Pro zwei Pflegesitzungen, die zweite mit Vorträgen von Noreen Barker, Christen Kutz und Stijn Denissen. Sie stellten vor, wie Shared Decision Making und neue Technologien wie Künstliche Intelligenz die Behandlung von Patienten mit Multipler Sklerose verbessern können.
Auch bekannt als SDM, ist es ein kollaborativer Prozess, bei dem medizinische Fachkräfte die Werte, Präferenzen und Ziele des Patienten bei medizinischen Entscheidungen einbeziehen. Zu den wichtigsten Merkmalen gehören:
Die Integration dieses Konzepts kann zu besserer Patientenversorgung führen, indem Zufriedenheit und Vertrauen verbessert, die Therapietreue gestärkt, Entscheidungsbedauern und Ängste reduziert und eine individuelle Betreuung gefördert werden.
Geräte wie das MS-SUPPORT-Tool, ein online, interaktives, evidenzbasiertes Entscheidungsmittel, das in Absprache mit PwMS entwickelt wurde, können die Implementierung von SDM unterstützen. Ziel ist es, eine personalisierte Zusammenfassung der Behandlungsziele, Präferenzen, Therapietreue, DMT-Anwendung und klinischer Situation des Patienten zu erstellen, die vor einem Termin mit dem Arzt geteilt wird.
Eine von Col und Kollegen durchgeführte Studie untersuchte die Wirksamkeit dieses Werkzeugs und stellte fest, dass es den Patienten erfolgreich geholfen hat, von denen die Mehrheit (88 %) es nachdrücklich befürwortet. Wie die Ergebnisse zeigten, erhöhte der Einsatz dieses Instruments kurzfristig die Einhaltung und verbesserte die psychische Gesundheit. Dennoch hat der Artikel seine Einschränkungen, wie Selektionsbias, Response-Bias, Social Desirability Bias und Recall Bias. Für eine umfassendere Sicht auf die Nützlichkeit von SDM-Werkzeugen ist daher weitere Forschung erforderlich.
Spezifische Forschungen wurden auch durchgeführt, indem die Meinungen von Frauen mit MS gesammelt wurden, die eine Schwangerschaft planen. Das Papier kam zu dem Schluss, dass das MS-SUPPORT-Tool im Allgemeinen benutzerfreundlich ist, aber auch Schwierigkeiten bei der Benutzerfreundlichkeit entdeckten, wie das Filtern von Informationen und das Erhalten widersprüchlicher Empfehlungen. Dies zeigt, dass PDAs zwar für Entscheidungsfindung bei der Erstdiagnose nützlich sind, aber noch Arbeit in Bereichen wie Schwangerschaftsplanung zu leisten ist.
SDM-Hilfsmittel:
Digitale Werkzeuge:
Behandlungsspezifische SDM-Hilfsmittel:
Das im vorherigen Abschnitt vorgestellte Werkzeug, MS-SUPPORT, ist ein Beispiel für eine Patientenentscheidungshilfe (PDA). Dieser Oberbegriff umfasst eine Vielzahl von Hilfsmitteln und Werkzeugen:
Eine Gruppe von Forschern entwickelte in Zusammenarbeit mit Praktikern und verschiedenen Interessengruppen die International Patient Decision Aid Standards (IPDAS). Es ist ein gemeinsamer Rahmen für PDAs hinsichtlich Inhalt, Entwicklung, Implementierung und Bewertung. Erstmals 2003 veröffentlicht, wird die Ressource häufig aktualisiert, um sich ändernden medizinischen Standards zu entsprechen.
Das National Institute for Health and Care Excellence (NICE) veröffentlichte außerdem einen Standardrahmen für gemeinsame Entscheidungsunterstützungswerkzeuge. Dieses Dokument hilft Menschen, die PDAs verwenden, deren Nützlichkeit zu bestimmen, und unterstützt die Entwickler von PDAs bei der Durchführung von Selbstbewertungen zur Qualität ihrer Werkzeuge und Prozesse. Sie schlugen folgenden Rahmen vor:
Lohnt es sich, PDAs in die Patientenversorgung einzubauen? Wenn Sie die wissenschaftliche Literatur anfragen, wird sie Ihnen sagen, dass es sich sehr lohnt, obwohl weitere Forschung notwendig ist.
| Cochrane Library Review | Prototyp der Patientenentscheidungshilfe | CRIMSON-Projekt | |
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Schlussfolgerungen zu PDAs aus der Literatur:
Verbleibende Herausforderungen:
Gemeinsame Entscheidungsfindung bei Multipler Sklerose wird als ethisches Gebot dargestellt. Die Frage ist jedoch nicht, ob SDM ethisch oder moralisch ist, sondern vielmehr: Funktioniert es tatsächlich? In manchen Fällen ja , weil es hilft, Entscheidungskonflikte durch höhere Selbstwirksamkeit und größere Sicherheit zu verringern und weder die Angst- noch Depressionsraten erhöht. Andererseits gibt es, da 91 % der Patienten entweder autonome oder gemeinsame Entscheidungen bevorzugen, weshalb es keine empirischen Belege dafür gibt, dass PDAs besonders wirksam für die Einhaltung sind, was dazu führte, dass klinische Besuche im Durchschnitt um 2,55 Minuten verlängert wurden.
Daher sind Verbesserungen erforderlich, bei denen Künstliche Intelligenz hilfreich sein kann. Die Literatur zeigt, dass es drei Wege gibt, wie KI die Entscheidungsfindung unterstützen könnte:
Das letzte Ergebnis ist umstritten, da andere Studien keinen Unterschied in der Behandlungsqualität zwischen dem Algorithmus und der Standardversorgung festgestellt haben.
Auch der Einsatz von KI für solche persönlich sensiblen Themen wirft Fragen zu potenziellen Risiken auf. Zum Beispiel sind viele der Modelle Black-Box, was bedeutet, dass ihre interne Funktion undurchsichtig ist. Wie bei allem Unbekannten kann das leicht zu Angstzuständen führen. Hier könnten zwei Ansätze eine Lösung bieten: eine hybride Methode, bei der PDAs während Konsultationen gleichzeitig mit Klinikern verwendet werden , oder der Einsatz von erklärbarer KI, um das Transparenzproblem zu bekämpfen.
Insgesamt ist KI eine Technologie, die die Gesellschaft weiterhin beeinflussen wird, sodass Pflegekräfte, um sie so effektiv und effizient wie möglich nutzen und Patienten genaue Ratschläge geben zu können, umfassende Schulungen benötigen.
