TraumAInterfaces: Entwicklung und Erprobung eines KI-basierten Spracherkennungssystems für die verbale Kommunikation in der Polytraumaversorgung. Teilprojekt: Kognitive Grundlagen, BMG-gefördert
- Förderung: Bundesministerium für Gesundheit
- Antragsteller: Dr. Patricia Hirsch, Institut für Psychologie
- Mitantragsteller: Prof. Koch, Institut für Psychologie
- Projektmitarbeiterin: Sandra Hensen, M.Sc.
- Laufzeit: 36 Monate, 2020-2023
Beschreibung des Verbundprojektes:
Polytraumatisierte Patient*innen erleiden im Rahmen des Unfallgeschehens eine Kombination von Verletzungen, bei der eine oder die Kombination der Verletzungen lebensbedrohlich ist. Zur erfolgreichen Behandlung dieser Patient*innen ist eine komplexe Versorgungskette, beginnend mit der notärztlichen Versorgung am Unfallort, über die Behandlung im Schockraum, die chirurgische und intensivmedizinische Behandlung, bis hin zu Rehabilitation und Reintegration erforderlich. Schnittstellen können die Stringenz und Qualität des Behandlungsprozesses jedoch nachhaltig beeinträchtigen. Speziell in Übergabesituationen von einem Versorgungsschritt zum nächsten ist die Anfälligkeit für Beinahe-Fehler und tatsächliche Fehler hoch. Ursachen hierfür sind insbesondere Defizite in der Kommunikation, fehlende Regelungen der Dokumentation und Unachtsamkeit im Team.
Das Ziel des Projektes „TraumAInterfaces“ ist die prototypische Entwicklung sowie die realitätsnahe Erprobung und Optimierung eines KI-basierten Systems zur Erfassung, Transkription und Strukturierung der verbalen Kommunikation entlang des Schockraumprozesses zur Verbesserung der Prozessqualität und -sicherheit. Für die erfolgreiche Entwicklung und Erprobung eines solchen Spracherkennungssystems sind vielfältige medizinische, informationstechnische, psychologische und ökonomische Aspekte zu berücksichtigen. Sie erfolgt in dem beantragten Projekt deshalb in einem interdisziplinären Konsortium.
Beschreibung des Teilprojektes:
Das Institut für Psychologie untersucht in diesem Kontext den Einfluss von Multitasking auf die menschliche Informationsverarbeitung, um mögliche Ursachen für Informationsverluste zu identifizieren und quantifizieren. Speziell untersuchen wir den Einfluss von Doppelaufgaben, Aufgabenunterbrechung und Aufgabenwechsel auf das Enkodieren von auditiven Informationen und dem verbalen Abruf von diesen Informationen aus dem Langzeitgedächtnis. Dabei verwenden wir verschiedene Zweitaufgaben (z.B. eine visuell-manuelle räumliche Stroop-Aufgabe), die entweder simultan mit der Gedächtnisaufgabe ausgeführt werden oder diese unterbrechen. Wir sind daran interessiert zu erforschen, welche kognitiven Mechanismen der Verschlechterung der Gedächtnisperformanz zugrunde liegen.
Im Rahmen des Projektes beschäftigen wir uns zudem mit der Benutzerakzeptanz des medizinischen Personals mit dem KI-basierten Spracherkennungssystems, als auch mit der Systemperformanz (im Vergleich zu menschlichen Benchmark) und Systemwirksamkeit. Dies wird mithilfe von Computerexperimenten in einer kontrollierten Laborumgebung umgesetzt. So soll sichergestellt werden, dass das System bestmöglich für den realen Einsatz in der Polytraumaversorgung optimiert ist.