Ziel ist die Entwicklung und Integration eines KI-basierten Recommendation Services in das bestehende LETHE-Dashboard (Webanwendung, JavaScript/React). Der Service soll auf Basis individueller Risiko- und Schutzfaktoren automatisierte Interventionsempfehlungen für Kliniker:innen bereitstellen. Dabei werden Entscheidungsregeln definiert, das Risikoprofil auf Basis von sogenannten SHAP-Werten visualisiert und ein zielgruppengerechter Empfehlungsbericht im PDF-Format generiert.
Ziele
- Integration der vorhandenen KI-Modelle in das LETHE-Dashboard
- Definition von Entscheidungsregeln für die automatisierte Empfehlung des Interventionspfades basierend auf den individuellen Risiko-/Schutzfaktoren
- Implementierung und Integration des Recommendation Service
- Visualisierung des Risikoprofils und der initialen Interventionsempfehlung
- Erzeugung eines zielgruppengerechten Recommendation-Reports inkl. Exportfunktion (z.B. PDF)
Ergebnis
Der Service wurde erfolgreich implementiert. Im Zuge dessen wurden die Kategorien „Participant Summary“, „Initial Risk Profile“ und „Initial Intervention Recommendation“ überarbeitet. Kliniker:innen haben nun die Möglichkeit, patient:innenspezifische Interventionsempfehlungen direkt im Dashboard einzusehen. Jede Domäne wird farblich gekennzeichnet, während die zugrunde liegende Zusammensetzung der Empfehlung prozentual aufgeschlüsselt wird — Domänen und ihre zugehörigen Features werden visualisiert dargestellt. Zusätzlich besteht die Möglichkeit, neue Werte einzugeben und eine Simulation mit diesen zu starten. Zur Dokumentation kann zudem ein Report als PDF generiert werden, der alle relevanten Informationen aus dem Dashboard zusammenfasst.
