FB Usability & Technologieakzeptanz
Vision
"Wir streben danach, die Akzeptanz und Nutzung innovativer Health-IT-Lösungen zu verbessern. Dafür schaffen wir Konzepte, Methoden & Werkzeuge, um Entwickler:innen und Forscher:innen darin zu befähigen, Health IT-Lösungen zugeschnitten auf die jeweiligen Nutzer:innen, die spezifischen Arbeitsaufgaben und die spezifische Arbeitsumgebung zu entwickeln."
Neue Informations- und Kommunikationstechnologien im Gesundheitswesen wie beispielsweise künstliche Intelligenz und Big-Data-Technologien bieten viele Chancen für neue Anwendungen und Systeme. Der Erfolg solcher Entwicklungen hängt jedoch davon ab, wie diese Entwicklungen vom Menschen wahrgenommen und angenommen werden.
Sind klinische Anwendungen und Systeme nicht nutzerfreundlich gestaltet, kann dies zur Ablehnung solcher Innovationen führen oder aber Bedienprobleme verursachen, welche im schlimmsten Fall die Patient:innengesundheit gefährden. Bei der Medizinproduktentwicklung ist Usability daher ein fester Bestandteil des Entwicklungsprozesses. Eine hohe Usability stellt allerdings noch keine Garantie für den Erfolg einer Entwicklung dar: Ob Lösungen überhaupt vom Endanwender genutzt werden, hängt maßgeblich auch von deren Akzeptanz ab. Daher ist es wichtig, bereits im Vorfeld der Implementierung Hindernisse und Barrieren bezüglich einer späteren Akzeptanz der Entwicklungen zu identifizieren und entsprechende Strategien abzuleiten, die eine potentielle Ablehnung der Nutzung der Anwendungen und Systeme im klinischen Alltag vermeiden.
Im interdisziplinären Forschungsbereich "Usability und Technologieakzeptanz" arbeiten Human Factors Expert:innen, Psycholog:innen, Medientechnologi:nnen, Expert:innen für Medienkommunikation, Soziolog:innen und Gesundheitswissenschaftler:innen daher an Lösungen, die ein effizientes Zusammenspiel von Mensch und klinischem System ermöglichen. Der Fokus liegt dabei auf der Entwicklung bedarfsgerechter Konzepte und der Usability- und Akzeptanzevaluation technischer Lösungen.
Im Mittelpunkt der Arbeiten steht ein systemtechnischer Ansatz, der die/den Endnutzer:in, die eingesetzte Technologie und die Arbeitsprozesse gleichermaßen berücksichtigt. Konzepte und Methoden werden dabei stets partizipativ unter Beteiligung von medizinischem Personal, Patient:innen und Entscheidungsträger:innen erforscht, um sicherzustellen, dass die erarbeiteten Ergebnisse die Sicht- und Arbeitsweisen der unterschiedlichen Gruppen ausreichend einbeziehen.
Schwerpunkte
Zentrale Forschungsthemen des Bereiches sind:
Usability-Forschung:
- Usability Engineering Methoden für klinische Anwendungen und Systeme
- Konzepte für eine kontextsensitive Entscheidungsunterstützung
- Interfacekonzepte zur Erklärbarkeit Künstlicher Intelligenz (KI)
- Visualisierungen für klinische Entscheidungsunterstützungssysteme
Akzeptanzforschung:
- Theoretische Modelle und empirische Evaluation der Technologieakzeptanz
- Diversitätssensible Messinstrumente
- Konzepte und Materialien zur Stärkung digitaler (Gesundheits-)Kompetenzen
Leitung des FB
Dr. rer. biol. hum. Brita Sedlmayr
Ausgewählte Projekte
- MIRACUM-Nachwuchsforschergruppe CDS2USE - Prospektiv-nutzergerechte Gestaltung klinischer Entscheidungsunterstützungssysteme im Kontext personalisierter Medizin
- Digitaler FortschrittsHub MiHUBx - Leitung des Arbeitpakets 7 "Nutzen & Akzeptanz"
- PM4Onco - Personalized Medicine for Oncology - Unterstützung bei der Umsetzung sektorübergreifender Patientenflüsse durch den verstärkten Einsatz der Digitalisierung (Arbeitspaket 3 "Patient Journey")
Lehrangebote (jedes Semester)
- Komplexpraktikum "Medizinische Informatik: Medizinische Entscheidungsunterstützungssysteme" im Master-/Diplomstudiengang Informatik der Technischen Universität Dresden
Ausgewählte Publikationen
- Moorthy P, Weinert L, Schüttler C, Svensson L, Sedlmayr B, Müller J, Nagel T. Attributes, Methods, and Frameworks Used to Evaluate Wearables and Their Companion mHealth Apps: Scoping Review. JMIR Mhealth Uhealth. 2024 Apr 5;12:e52179. doi: 10.2196/52179. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38578671/
- Schütze D, Holtz S, Neff MC, Köhler SM, Schaaf J, Frischen LS, Sedlmayr B, Müller BS. Requirements analysis for an AI-based clinical decision support system for general practitioners: a user-centered design process. BMC Med Inform Decis Mak. 2023 Jul 31;23(1):144. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37525175/
- Schüttler C, Zerlik M, Gruendner J, Köhler T, Rosenau L, Prokosch HU, Sedlmayr B. Empowering Researchers to Query Medical Data and Biospecimens by Ensuring Appropriate Usability of a Feasibility Tool: Evaluation Study. JMIR human factors 10 (2023) e43782 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37074765/
- Kählig M, Susky M, Hickmann E, Grummt S, Richter D, Richter P, Weidner J, Sedlmayr M, Seim A. Multi-Case-Studie zu Barrieren und förderlichen Faktoren der digitalen Kompetenz von Patienten – Ein interdisziplinärer Ansatz. HMD. 1. Februar 2024;61(1):43–60. https://link.springer.com/article/10.1365/s40702-023-01034-3
- Zerlik M, Jung I-C, Sehr T, Hennings F, Kamann C, Brandt MD, Sedlmayr M, Sedlmayr B. A pragmatic methodical framework for the user-centred development of an electronic process support for the sleep laboratory patients’ management. Digital Health. 2022;8. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36325436/