Deutschlandweit leidet jede 10. bis 15. Frau im gebärfähigen Alter unter Edometriose. Trotzdem dauert es durchschnittlich 7 bis 10 Jahre, bis die Diagnose gestellt wird. Das interdisziplinäre Projekt EndoKI (Endometriose und künstliche Intelligenz) verfolgt das Ziel, mithilfe künstlicher Intelligenz die Diagnose und Behandlung von Endometriose zu verbessern. Es wird von der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) koordiniert und von sieben Projektleiterinnen der FAU, des Universitätsklinikums Erlangen (UKER), der Julius-Maximilians-Universität Würzburg (JMU) und der Technischen Universität München (TUM) durchgeführt (weitere Informationen).
Im Rahmen dieses Projekts führt der Lehrstuhl für Science, Technology and Gender Studies (STGS) eine ethnografische Teilstudie durch, um die Rolle von Wissenslücken, sozialen Strukturen sowie sozialen Faktoren (beispielsweise Stigmatisierung, Tabus, Vorurteile) zu verstehen, die diese Verzögerungen verursachen. Darüber hinaus sollen die aus der ethnografischen Teilstudie gewonnenen Erkenntnisse in die Entwicklung und Implementierung des 3D-KI-gestützten Patientenmodells des übergreifenden EndoKI-Projekts einfließen.
Im Mittelpunkt dieser Forschung stehen folgende Fragen: Welche Faktoren spielen bei der verzögerten Diagnose von Endometriose eine Rolle? Wie beeinflussen Technologie und Geschlecht die derzeitigen Wege der Diagnose und Behandlung von Endometriose? Und wie kann KI-gestützte Technologie so gestaltet werden, dass sie den Bedürfnissen von Menschen mit Endometriose und denjenigen, die an der Endometriose-Versorgung beteiligt sind, gerecht wird?
Um diese Fragen zu beantworten, führt der Lehrstuhl STGS teilnehmende Beobachtungen durch – das heißt Forshende besuchen unter anderem relevanten Interaktionsorte wie Kliniken oder Endometriose-Konferenzen, befragen relevante Akteur/-innen wie Patientinnen, Gynäkolog/-innen, EndoKI-Forschende und andere relevante Fachpersonen und sammeln Informationen über ihre Erfahrungen mit der Krankheit, mit ihren Patientinnen oder mit der Entwicklung des EndoKI 3D-KI-gestützten Patientinnenmodells.
Gesucht: Menschen mit (Verdacht auf) Endometriose/ Adenomyose
Die Studie untersucht, wie Wissenslücken, Missverständnisse und Vorurteile die Versorgung beinflussen. Das Ziel: die Diagnose und Behandlung von Endometriose durch das Endo-KI-System zu verbessern.
Teilnahmemöglichkeiten:
- Interview (auch online möglich)
- Begleitung zu Arztterminen, Selbsthilfegruppen, usw. (nach Vereinbarung)
- Fragebögen
Interesse? Schreiben Sie eine Mail an jessie.cabrera.roque@fau.de