Oliver Bernecker

Laufzeit: Q2 2026 – Q1 2027
Sprache: Englisch (mit deutscher Zusammenfassung)

Hintergrund: Spitalsbasierte HTA-Prozesse („Hospital-Based HTA“, HB-HTA) unterscheiden sich von nationalen HTA-Verfahren dadurch, dass Bewertungen direkt im Versorgungskontext eines Krankenhauses oder Spitalsverbundes ansetzen [1, 2]. Der Fokus liegt auf der Evaluierung einer Gesundheitstechnologie unter Berücksichtigung von institutionsspezifischen Rahmenbedingungen, etwa vorhandene Infrastruktur, Personalressourcen, Patient:innenmix und Budgetlogik, sowie auf pragmatischen, zeitnahen Bewertungen, die mit den Beschaffungszyklen der Krankenhäuser Schritt halten können [2]. Die Beschaffungsprozesse der Krankenhäuser werden durch zunehmend komplexer werdende Technologien auch vor größere Herausforderungen gestellt – so auch bei digitalen Gesundheitstechnologien (DHTs) basierend auf künstlicher Intelligenz (KI-DHTs). Die Vielzahl der Einreichungen für das Jahresarbeitsprogramm des AIHTAs zu dieser Technologieklasse macht dies deutlich und zeigt die Notwendigkeit einer effektiven Nutzenbewertung auf. Die technische Schnelllebigkeit, sicherheitsrelevante Aspekte, wie z.B. Datenschutz, sowie die zunehmende Komplexität und Autonomie der KI-DHTs erschweren bestehende HTA- und Beschaffungsprozesse [3]. International und seitens des AIHTA existieren erste Guidance-Dokumente, etwa eine grobe Checkliste von Aspekten, die vor der Beschaffung einer KI-DHT relevant sind. Diese erfordern jedoch angesichts der rasanten Entwicklung dieser Technologien weitere Ausarbeitung, die sich am Bedarf der lokalen österreichischen Spitäler orientiert [2].

Unter Berücksichtigung der Anforderungen im Krankenhausbereich sollen im Rahmen dieses Projektes Konzepte für spitalsbasierte HTA-Prozesse für KI-DHTs in Österreich reflektiert und Instrumente für einen strukturierten Priorisierungsprozess entwickelt und erprobt werden.

Projektziele:

Das Projekt verfolgt drei aufeinander aufbauende Ziele:

1. Identifikation bestehender HB-HTA-Strukturen, Bedarfserhebung („Needs Exploration“) zu spitalseigenen Beschaffungsprozessen und Priorisierung einiger KI-DHTs aus einer Auswahl der für das AIHTA-Jahresprogramm eingereichten Technologien.

2. Entwicklung von Instrumenten und Konzepten zur zügigen (Erst)Einordnung von KI-DHTs im spitalsbasierten Beschaffungsprozess, um den Priorisierungsprozess zu unterstützen („Topic Identification and Selection Process“, TISP)

3. Verwendung der entwickelten Instrumente und Konzepte anhand von exemplarischen Templates, sogenannten „Rapid Exploration Reports“ (RERs), und deren Testung auf Praxistauglichkeit im Zuge einer Pilotierung auf Basis von 2-3 ausgewählten Einreichungen.

Nicht-Ziele:

Das Projekt liefert keine Nutzenbewertung einzelner KI-DHTs (z.B. systematische Übersicht zur Wirksamkeit und Sicherheit von KI-Systemen in einzelnen Anwendungsgebieten). Es erfolgt keine systematische Produktsuche nach am Markt verfügbaren KI-DHTs. Ebenso nicht Gegenstand dieses Projektes sind Bewertungen von KI-DHTs im ambulanten oder niedergelassenen Bereich, oder eine vollständige rechtliche oder ethische Analyse von KI-Systemen.

Forschungsfragen:

FF1: Welche Bedarfe bestehen bei österreichischen Spitalsträgern hinsichtlich der Bewertung und Priorisierung von KI-DHTs im Rahmen von Beschaffungsprozessen, und welche Anforderungen ergeben sich daraus an Bewertungstools?

FF2: Welche Struktur und Inhalte sollen das Priorisierungsschema sowie die daraus entwickelten Instrumente (RER-Templates) aufweisen, um eine schnelle, standardisierte Ersteinordnung von KI-DHTs zu ermöglichen und als Entscheidungsgrundlage im Priorisierungsprozess zu dienen?

FF3: Wie können bestehende AIHTA-Vorarbeiten zu internationalen HTA-Frameworks und Tools für KI-DHTs als methodische Grundlage für die Entwicklung eines HB-HTA-spezifischen Priorisierungsschemas genutzt werden?

Methode: Methodisch fließen internationale Frameworks (u. a. ASSESS DHT [6]) sowie bestehende AIHTA-Vorarbeiten [5] [7] [4] ein, die Entwicklung der RER-Templates erfolgt in Zusammenarbeit („Co-Design“) mit den Ansprechpartnern im Einreichsystem der Spitalsträger (KI-Boards). Das Projekt kombiniert partizipative und Desk-Research-basierte Methoden.

Bedarfserhebung und Reflexion: Ein Workshop mit Entscheidungsträger:innen der Spitalsträger zur Identifikation und Reflexion bestehender HB-HTA-Strukturen und zur Vorstellung von 10 eingereichten KI-DHTs wird abgehalten, bei dem eine Präsentation und anschließende Diskussion bestehender AIHTA-Vorarbeiten aus 2024/2025 stattfinden [4] [5] [7]. Die Dokumentation der identifizierten Bedarfe sowie die nachfolgende Priorisierung von relevanten KI-DHTs stellen die Grundlage für die weiteren Schritte dar (FF1). Die erarbeiteten Inhalte werden in einem weiteren Workshop präsentiert, in dem die entwickelten Instrumente (RERs) und Konzepte reflektiert werden und Feedback der Stakeholder eingeholt wird.

Entwicklung und Erprobung der Instrumente: Inhalt und Struktur des Priorisierungsschemas sollen sowohl durch gezielte Aufbereitung und Nutzung bestehender AIHTA-Vorarbeiten (2024/2025) zu internationalen HTA-Frameworks und Tools für das Assessment von KI-DHTs als auch durch Einbeziehung der Erfahrungsberichte und des narrativen Feedbacks der Workshop-Teilnehmer erarbeitet werden (FF2). Das bildet die Grundlage, anhand der die RERs entwickelt werden, die eine Zuordnung und Einschätzung einer KI-DHT ermöglichen und Entscheidungshilfe bieten, etwa ob ein vertieftes Assessment erforderlich ist oder eine Entscheidung ohne Evidenzanalyse getroffen werden kann. Eine gezielte Ergänzung dieser Aufbereitung durch aktuelle Entwicklungen (u. a. ASSESS DHT), soweit nicht bereits in Vorarbeiten abgedeckt, ist hierbei vorgesehen (FF3).

Sowohl die Konzeptionierung des Priorisierungsschemas als auch die Pilotierung der daraus entwickelten RER-Templates werden in enger Zusammenarbeit mit den Stakeholdern der Krankenhäuser durchgeführt. Die Mitgestaltung erfolgt im fortlaufenden Austausch mit den spitalsinternen Ansprechpartner:innen mittels Besprechungen und Gruppendiskussionen, einerseits in den erwähnten Workshops, andererseits über eine eigens für diese Zwecke und Projektdauer eingerichtete Kommunikationsplattform (E-Mail-Forum). In Form der RER-Templates sollen die entwickelten Konzepte in der Praxis erprobt werden. Konkret wird das AIHTA exemplarische RERs zu 2-3 KI-DHTs erstellen, ausgewählt aus den zuvor präsentierten Einreichungen (Workshop 1). Diese RERs sollen für die Krankenhäuser einen klaren Bewertungspfad vorlegen, der in zukünftigen Beschaffungen von KI-DHTs selbstständig von ihnen durchexerziert werden kann. Die finalen Inhalte der RERs werden mit Hilfe der nominalen Gruppentechnik festgelegt. Es folgt die Verschriftlichung und Publikation der Ergebnisse.

Zeitplan und Meilensteine

References: 

[1]         Di Bidino R., Lipska I., Kukla M., von Pinoci M., Papavero S. C., Marchetti M., et al. The potential of the hospital-based Health Technology Assessment: Results of a world-wide survey. Int J Technol Assess Health Care. 2025;41(1):e19. Epub 20250318. DOI: 10.1017/S0266462325000108.

[2]         Sampietro-Colom L., Lach K., A. C., Kidholm K., Pasternack I., Fure B., et al. AdHopHTA Handbook. A handbook for hospital-based Health Technology Assessment (HB-HTA). 2015.

[3]         Farah L., Davaze-Schneider J., Martin T., Nguyen P., Borget I. and Martelli N. Are current clinical studies on artificial intelligence-based medical devices comprehensive enough to support a full health technology assessment? A systematic review. 2024.

[4]         Riegelnegg M., Giess D. and Goetz Gregor. Artificial Intelligence in Health Care with a Focus on Hospitals: Methodological Considerations for Health Technology Assessment: A Scoping Review. 2024.

[5]         Erdos J. and Grabenhofer L. Artificial Intelligence for Hospital Documentation Support. A Scoping Review of Current Use Cases. AIHTA Project Report No.: 171a; . 2026.

[6]         Bowie D., Needham-Taylor A., Garrett Z. and Chalkido A. Manual for piloting assessment methods for digital health technologies (interim/piloting version of the full manual D4.6). 2025.

[7]         Erdos J. and Grabenhofer L. AI-supported Chest X-Ray Analysis for Lung Cancer Detection. Systematic Review of clinical outcomes and organizational implications. AIHTA Project Report No.: 171b;. 2026.