ANQA Kliniker Umfrage

KI-gestützte ADHS-Diagnostik: Perspektiven von Gesundheitsdienstleistern

ENDE

Estimated time: 10–15 Minuten

Incentive: Zusammenfassung der Ergebnisse und früher Demo-Zugang

Einführung

Wir entwickeln eine KI-gestützte Plattform zur Unterstützung der ADHS-Diagnose und würden uns über Ihre professionellen Einblicke freuen. Diese Forschung wird die Entwicklung von Software zur Unterstützung von Klinikern beeinflussen, die darauf abzielt, die klinische Entscheidungsfindung zu verbessern, nicht zu ersetzen.

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Abschnitt A

Beruflicher Hintergrund

A1. Primäre berufliche Rolle
Other:
A2. Jahre klinischer Erfahrung
A3. Praxisumfeld
Other:
A4. Geografischer Standort
Other:
Other:
A5. Patientengruppe (Mehrfachauswahl möglich)
A6. Ungefähre Anzahl der ADHS-Patienten, die Sie pro Monat sehen

Abschnitt B

Aktueller diagnostischer Arbeitsablauf bei ADHS

B1. Verwendete diagnostische Werkzeuge (Mehrfachauswahl möglich)
Other:
B2. Durchschnittlich aufgewendete Zeit für eine vollständige diagnostische ADHS-Evaluation
B3. Typischerweise erforderliche Termine für die ADHS-Diagnose
B4. Aktuelle Wartezeit für neue ADHS-Evaluationen
B5. Größte Engpässe (wählen Sie bis zu 3 aus)
Other:

Abschnitt C

Dokumentation & Berichterstattung

C1. Zeitaufwand für die Dokumentation pro ADHS-Evaluation
C2. Belastung durch die aktuelle diagnostische Dokumentation

1 = Keine Belastung, 5 = Übermäßige Belastung

C3. Komponenten eines idealen diagnostischen ADHS-Berichts (Mehrfachauswahl möglich)
C4. Bevorzugtes Format für KI-generierte Diagnoseberichte

Abschnitt D

Technologieintegration

D1. Aktuelles elektronisches Patientenaktensystem (EPA)
Other:
Other:
D2. Wichtigkeit der EPA-Integration für neue diagnostische Werkzeuge

1 = Nicht wichtig, 5 = Essenziell

D3. Erfahrung mit KI-/Machine-Learning-Werkzeugen in der klinischen Praxis
D4. Bevorzugte Methode für den Zugriff auf KI-Diagnosetools

Abschnitt E

KI-gestützte ADHS-Diagnose

E1. Interesse an KI-gestützten Unterstützungswerkzeugen für die ADHS-Diagnose
E2. Akzeptable Falsch-Positiv-Rate für ein KI-Screening-Tool für ADHS
E3. Akzeptable Falsch-Negativ-Rate für ein KI-Screening-Tool für ADHS
E4. Wertvollste KI-Fähigkeiten für die ADHS-Diagnose (wählen Sie die Top 3)
E5. Hauptbedenken bezüglich der KI-gestützten ADHS-Diagnose (Mehrfachauswahl möglich)

Abschnitt F

Multimodale Beurteilung

F1. Wie wertvoll wäre ____ für eine KI-Bewertung?

1 = Nicht wertvoll, 5 = Sehr wertvoll

Analyse von Stimm-/Sprachmustern

Blickverfolgung und Blickmuster

Analyse des Gesichtsausdrucks

Motorische Bewegungsmuster

Testen der kognitiven Leistungsfähigkeit

Analyse von Gesprächsmustern

F2. Wohlbefinden bei der Bereitstellung von Video-/Audiodaten durch Patienten für die KI-Analyse
F3. Patientengruppen, bei denen ein KI-Screening am vorteilhaftesten sein könnte (Mehrfachauswahl möglich)

Abschnitt G

Unterstützung bei klinischen Entscheidungen

G1. Bevorzugte Präsentation von KI-Diagnosevorschlägen
G2. Wichtigkeit von KI-Transparenz/Erklärbarkeit

1 = Nicht wichtig, 5 = Essenziell

G3. Bevorzugter Grad der KI-Beteiligung an der Diagnose
G4. Würden Sie ein KI-Tool verwenden, das Patienten identifiziert, die von einer ADHS-Evaluation profitieren könnten?

Abschnitt H

Implementierung & Schulung

H1. Schulungsanforderungen für die Einführung von KI-Diagnosetools
H2. Faktoren, die die Einführung erleichtern würden (Mehrfachauswahl möglich)
H3. Hindernisse bei der Implementierung von KI-Diagnosetools (Mehrfachauswahl möglich)

Abschnitt I

Markt & Wirtschaft

I1. Aktueller Erstattungssatz für die ADHS-Evaluation (EUR)
I2. Zahlungsbereitschaft für ein KI-Diagnosetool für ADHS
I3. Angemessene monatliche Kosten für eine KI-Diagnoseplattform (EUR)

Abschnitt J

Qualität & Ergebnisse

J1. Wichtigste Ergebnismessgrößen für KI-Diagnosetools (wählen Sie die Top 3)
J2. Wie würden Sie den Erfolg eines KI-Diagnosetools für ADHS bewerten?
J3. Welche spezifischen Funktionen würden Sie sich in einer KI-ADHS-Plattform wünschen?

Abschnitt K

Berufliche Entwicklung

K1. Interesse an Forschungskooperationen mit Entwicklern von KI-Diagnoseplattformen
K2. Bereitschaft zur Teilnahme an klinischen Validierungsstudien
K3. Interesse an frühem Zugang/Beta-Tests der KI-Plattform

Abschnitt L

Abschließende Kommentare

L1. Zusätzliche Gedanken zur KI in der ADHS-Diagnose?
L2. Was würde Sie am ehesten dazu veranlassen, ein KI-Diagnosetool für ADHS einzuführen?
L3. Kontaktinformationen (optional)
Bevorzugte Kommunikation:

Diese Umfrage wird von ANQA Digital Health zu Forschungs- und Entwicklungszwecken durchgeführt. Alle Antworten werden vertraulich behandelt und nur für die Produktentwicklung verwendet.