EDEN: Ein digitaler Ansatz zur Ausrichtung von Anreizen im gesunden Altern
Trotz Forschung bleibt die Umsetzung von Prävention im Alter durch ungleiche Anreizstrukturen im Gesundheitssystem erschwert. Um dieses Problem zu adressieren, entwickelt das Projekt EDEN (eden.ethz.ch) einen KI Ansatz, der Anreize dynamisch erfasst und analysiert. Mithilfe einer Retrieval-Augmented-Generation (RAG)-Pipeline werden die Interessen verschiedener Akteure – z. B. Versicherer, Leistungserbringer, Politik – systematisch abgebildet und potenzielle Konflikte sichtbar gemacht.
Artikeldetails
Trotz intensiver Forschung scheitert die Umsetzung von Präventionsmaßnahmen im Alter oft an widersprüchlichen Anreizen im Gesundheitssystem. Genau hier setzt das Projekt EDEN (eden.ethz.ch) an: Mit Hilfe eines computergestützten Analyseverfahrens auf Basis von Retrieval-Augmented Generation (RAG) macht EDEN sichtbar, wo und warum Anreizstrukturen zwischen Akteuren wie Versicherern, Leistungserbringern und Politik auseinanderlaufen.
In einer Fallstudie mit einer Schweizer Krankenversicherung wurde EDEN mit klassischen Analyseverfahren wie Inhaltsanalysen und KI-Modellen verglichen. Die Ergebnisse zeigen: EDEN erkennt verdeckte Anreizkonflikte frühzeitig und bietet konkrete, datenbasierte Handlungsempfehlungen, um Präventionsstrategien gezielter und wirkungsvoller zu gestalten.
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