Pilot 7:
Assistenzsysteme zur Spracherkennung in der Pflege: Realisation eines KI-basierten Demonstratorsystems zur sprachbasierten Pflegedokumentation und Entwicklung von Leitlinien zur nachhaltigen Implementation von KI-basierten Assistenzsystemen in die therapeutische Versorgung.
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Beschreibung
KI- bzw. Machine Learning-basierte Spracherkennung und -prozessierung bieten vielfältige Einsatzmöglichkeiten im Gesundheitswesen. Diese Technologien haben das Potenzial, Gesundheitsberufe, Diagnostik- und Therapieverfahren deutlich zu verändern, so dass die menschenzentrierte Einführung dieser Technologien eine wesentliche Erfolgsvoraussetzung darstellt.
In diesem Arbeitspaket sollen zwei unterschiedliche Anwendungsmöglichkeiten von automatischer Spracherkennung untersucht werden: Zum einen ein Assistenzsystem zur Unterstützung in der pflegerischen und ärztlichen Dokumentation (Anwender: Mitarbeitende im Gesundheitswesen) zum anderen ein Assistenzsystem zur Therapie von logopädischen Sprach- und Sprechstörungen (Anwender: Patientinnen und Patienten).
Das gemeinsame Ziel, welches hsg und BO-I-T in dieser Pilotanwendung verfolgen, besteht darin, das große Potenzial Machine Learning-basierter Spracherkennung und -prozessierung im Gesundheitswesen zu erschließen. Da Gesundheitsberufe, Diagnostik- und Therapieverfahren durch den Einsatz dieser Technologien wesentlich verändert werden, werden technische und arbeitsgestalterische Veränderungen parallel untersucht. BO-I-T verfolgt das gemeinsame Ziel stärker aus der Perspektive der technischen Weiterentwicklung, während die hsg arbeitsgestalterische Aspekte im Vordergrund sieht und über ihr Netzwerk die konkrete Umsetzung bei den Anwendern koordiniert.
Methodenentwicklung:
- Vorgehensmodell zum Federated-Learning mit Berechnung auf dem Endgerät des Nutzers (IKA)
- Job Change Acceptance Toolbox zur Steigerung der Akzeptanz von KI-bedingten Veränderungsprozessen (WiPsy)
- Partizipationsorientiertes Vorgehensmodell zur proaktiven Arbeitsgestaltung (IAQ)
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