KI-basiertes System vermittelt Gesundheitskompetenz
Das im Projekt Eghi forschende Team entwickelte ein auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierendes, lernendes Assistenzsystem, das gesundes Alltagsverhalten unterstützt und so Gesundheitskompetenz vermittelt. Mithilfe von Daten aus Wearables und Smartphones analysiert das System Situationen und Verhalten der Nutzenden und schlägt ihnen vor, wie sie sich im Alltag gesundheitsförderlicher verhalten könnten.
Zwar interessieren sich die Menschen insgesamt mehr für ihre eigene Gesundheit, jedoch setzen sie im Alltag selten entsprechende Maßnahmen um. Gesundheitsförderliche Angebote nutzen zumeist Personen, die sich ohnehin gesund verhalten. Mithilfe von Sensorik in Wearables und Smartphones kann KI Alltagsverhalten analysieren und passende Empfehlungen geben.
Das Forschungsteam entwickelte ein vertrauenswürdiges System, das mithilfe von alltagstauglicher Sensorik in Smartphones und Wearables Daten zum Ernährungs-, Bewegungs- und Schlafverhalten sammelt. Im Vorfeld analysierte das Team Kriterien, die zur Akzeptanz von Gesundheits-Apps führen. Bei der Definition ethischer, rechtlicher und sozialer Aspekte (ELSA), die es bei der Entwicklung des Systems zu berücksichtigen galt, arbeitete das Projektteam eng mit Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern der Universität Erlangen zusammen.
Das System wertet die Daten über eine KI aus, entwirft verschiedene Handlungsoptionen, berechnet deren Konsequenzen und gleicht sie mit dem vom Nutzenden vorformulierten Ziel ab. Dann teilt es dem Nutzenden über eine Kommunikationseinheit die besten Handlungsoptionen mit und vermittelt so Gesundheitskompetenz. Schließlich trifft der Nutzende eine Entscheidung, die sich das lernende System merkt.
Zur Interaktion und Handlungsempfehlung erprobten die Forschenden zahlreiche neuartige Ansätze. Im Rahmen von Anwendungsbeobachtungen mit Patientinnen und Patienten, die an Ernährungsprogrammen teilnahmen, evaluierten sie die Technologie. In einer Anwendungsuntersuchung entwickelten sie zur besseren Auswirkungsmodellierung digitale Zwillinge, mit denen gesundheitsfördernde Verhaltensveränderungen veranschaulicht werden können.
Das Eghi-Assistenzsystem gibt personalisierte, adaptive Verhaltensempfehlungen, die einen Bezug zu relevanten Erlebnissen der Menschen haben und leicht umsetzbar sind. Die Technologie lässt sich auf weitere Anwendungsfelder wie z. B. die medizinische Entscheidungsunterstützung übertragen.