Die gemeinsamen, interdisziplinären Forschungsarbeiten an der Dreiecksbeziehung zwischen Patienten, medizinischem Personal und unterstützenden Robotern werden in drei inhaltlichen Arbeitspaketen (AP 1-3) durchgeführt. Sie werden von einem querschnittlich angesetzten organisatorischen Arbeitspaket flankiert, in dem Aspekte der internen Projektadministration, der Außendarstellung des Wissenschaftsraums sowie der externen Kommunikation und dem Erkenntnistransfer übernommen werden.
Zur Ermöglichung einer nachhaltigen Mensch-KI-Zusammenarbeit müssen relevante Daten zur Bewertung des situativen Kontexts von Patient, Pflegefachkraft sowie Roboter durch multimodale Sensoren (stationäre Datenquellen in Verbindung mit von Personen getragenen „Wearables“) erhoben und in einem ganzheitlichen Modell zusammengeführt werden. In diesem Promotionsprojekt wird eine solche echtzeitfähige Datenerhebung konzipiert und implementiert, basierend auf welcher der Zustand und die Verfassung von Patienten abgeleitet wird. Auch werden Zustandsdaten des Roboters und der Pflegekraft, sowie allgemeine Umgebungsparameter (etwa Temperatur und CO2-Gehalt der Atemluft) zur Etablierung eines ganzheitlichen Abbilds berücksichtigt und der Informationsgehalt entsprechender Parameter untersucht und bewertet.
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Privatheitsbedenken sind ein häufig genannter Grund zur Ablehnung von Robotern in der Versorgungspraxis. Faktoren, die eine Akzeptanz oder Ablehnung beeinflussen, wurden noch nicht ausreichend untersucht. In diesem PP werden empirische Fallstudien durchgeführt, um den Einfluss von ausgewählten Faktoren auf Privatheitsbedenken von Patienten, professionell Pflegenden, und Familienangehörigen zu quantifizieren. Basierend auf den Ergebnissen werden technologische Lösungen wie transparenzschaffende Benutzeroberflächen in einem partizipativen und iterativen Verfahren entwickelt, um möglichst konkrete Privatheitsbedenken angemessen zu adressieren. Die technischen Lösungen werden in empirischen Fallstudien evaluiert, insbesondere unter Berücksichtigung der Diversität der Teilnehmenden.
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Die Qualität von Sensordaten (vgl. PP1) ist von entscheidender Bedeutung für die daraus folgenden Entscheidungen. Um dieser Herausforderung zu begegnen, werden KI-Methoden entwickelt, die Inkonsistenzen und Konflikte sowohl auf der Datenebene als auch auf der semantischen Ebene in den erfassten Sensordaten durch kontinuierliche Echtzeitüberwachung erkennen. In diesem PP liegt der Fokus auf der Entwicklung von skalierbaren KI-Methoden zur Erkennung der erwähnten Anomalien in den Sensordaten, sowie der Analyse, wie die Nutzbarkeit erhobener Daten im Verhältnis zu ihrem Umfang steht.
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Vertrauen ist ein zentrales Konstrukt in zwischenmenschlichen Beziehungen und in der Zusammenar-beit mit künstlichen Agenten. Vertrauen ein Konstrukt, das eingebettet in einem sozialen Kontext entstehen - ich vertraue dem Pflegeroboter, weil meine Pflegekraft dem Roboter vertraut - aber genauso auch verloren gehen kann. In diesem Promotionsprojekt sollen die bislang noch nicht untersuchten zeitlichen und transitiven Vertrauensprozesse bei triadischen Beziehungen zwischen Patienten, Robotern und Pflegekräften untersucht werden. Dies geschieht mittels mehrerer umfassender Studien, in denen unter anderem vertrauensrelevante Szenen in kontrollierten Umgebungen simuliert und deren Effek-te auf das Vertrauen von Patienten und Pflegekräften untersucht werden.
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Bei der Entwicklung von Roboter- und Assistenzsystemen muss die funktionale Sicherheit zwingend erfüllt sein. Dies erfordert eine kontinuierliche Verfolgung von Patientenbewegungen und die entsprechende Nachführung des Behandlungsgeräts. Dieses Promotionsprojekt leistet wesentliche Arbeiten zur Schaf-fung einer sicheren Mensch-KI-Zusammenarbeit, indem es auf Basis der kontinuierlichen Verfolgung von Roboter- und Patientenbewegungen potenziell risikoreiche Situationen erkennt und in Echtzeit auf diese reagiert. Dafür werden Computer-assistierte Funktionen basierend auf KI-Verfahren entwickelt und mittels Usability-Studien erprobt.
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Bewegungen eines Roboters müssen so durchgeführt werden, dass ihr Zweck für Pflegekräfte und Patienten offensichtlich wird, um das Vertrauen in die Interaktion nicht zu gefährden bzw. dieses gar zu steigern. Der Schwerpunkt dieses Promotionsprojekts liegt daher auf der KI-gestützten proaktiven Vorhersage menschlicher Aktionen und Bewegungstrajektorien, durch die potenziell gefährliche Situationen bereits im Vorfeld antizipiert werden können. Dabei werden Roboter-Bewegungen gezielt gelenkt, um das Vertrauen zwischen Mensch und Maschine aufzubauen und zu erhalten. Auch werden Möglichkeiten zur Kommunikation der jeweiligen Absichten zwischen den Beteiligten untersucht.
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Zur therapeutischen oder vorsorgenden Anwendung wird eine medizinisch zugelassene Plasmaquelle integriert und für reale Fallstudien herangezogen, bei denen das triadische Vertrauensverhältnis zwischen Patient, Pflegefachkraft und Roboter unerlässlich für die Durchführung der Behandlung ist. Als Anwendungsfall wird die Dekubitusvorsorge mit Plasmabehandlung praktisch untersucht und ein Gesamtsystem aufgebaut und auf seine optimale Leistungsfähigkeit während der Plasmabehandlung hin optimiert.
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Für die therapeutische Mobilisierung von bewegungseingeschränkten oder -unfähigen Patienten werden in diesem Promotionsprojekt patientenspezifische, KI-gestützte mehrkörperdynamische Ersatzmodelle entwickelt. Diese Modelle ermöglichen es dem Roboter, Bewegungstherapie zur gezielten Aktivierung von Bewegungseinheiten und Muskelgruppen durchzuführen. Durch die Simulation therapeutischer Bewegungen werden notwendige biomechanische Daten erzeugt, um echtzeitfähige KI-basierte Ersatzmodelle mittels Physics-informed Neural Networks zu trainieren und für die robotergestützte Bewegungstherapie einzusetzen.
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