Mehr Social Robots im Gesundheitswesen

In Kürze: Die Robotertechnologie für pflegebedürftige Personen zu Hause und im klinischen Alltag nimmt stark zu. Laufende Entwicklungen leisten immer bessere Unterstützung im Gesundheitsalltag und tragen auch zur Entlastung von Gesundheitsfachpersonen bei. 
Welchen Nutzen verschiedene Systeme bringen, wurde in einem Scoping Review von Abdi et al. aus verfügbaren Studien genauer analysiert und im Journal Club der Kalaidos FH Gesundheit diskutiert. 
Die Teilnehmenden hatten zudem Gelegenheit, die sprechende Roboterin Zora in Aktion zu erleben. Sie konnten so ein vergleichendes Bild zur Studie herstellen.

Viermal im Jahr findet der Journal Club an der Kalaidos FH Gesundheit statt, wo Studierende, Ehemalige und Interessierte gemeinsam eine Studie lesen und diese entlang eines Fragenkatalogs diskutieren.

Inhalt jedes Journal Clubs ist die Einschätzung der Qualität der vorliegenden Studie und der Bedeutung für das Thema im Kontext von Gesundheitswissenschaften. Die Teilnehmenden lernen, wie sie anhand von Leitfragen systematisch den Stellenwert und die Inhalte von Studien einschätzen können. Sie können davon direkt für das Studium oder für den beruflichen Kontext profitieren.

Aus aktuellem Anlass der Informatiktage am 1. /2. Juni in Zürich wurde der Journal Club mit dem Thema Digitalisierung verknüpft. Als Gast war Ulrike Liebert von Coding-for-Kids-and-Seniors und generation65plus.com mit Roboterin Zora dabei und stellte einen direkten Bezug zur Praxis her.

Christian Conrad, Studiengangsleiter Kalaidos FH Gesundheit und Dozent, eröffnete den Journal Club mit der Besprechung und Kommentaren zur ausgewählten Studie:

Abdi, J., Al-Hidawi, A., Ng, T. & Vizcaychipi, M.P. (2018). Scoping review the use of socially assistive robot technology in elderly care. BMJ Open 8: e018815

Diese vertiefte Ausschau (Scoping Review) mit einer Zusammenstellung von bestehenden Beiträgen, die sich mit dem Thema Social Robots in der Altenpflege auseinandersetzen, gibt einen umfassenden Überblick zum aktuellen Stand aus Forschung und Gesundheitswissenschaft.

Aufzeichnung Journal Club mit Diskussion zur Studie

Erfahren Sie in der Videoaufzeichnung, wie Christian Conrad durch das Forschungsthema socially assistive robot technologie (SAR) führt und wie die Ergebnisse diskutiert werden.

Welche Unterstützung können Roboter leisten? (Video 28:23 Min).

In fünf Bereichen wurden SAR eingesetzt: In der Therapie bei Stimmungsschwankungen (Depressionen etc.), zum Gehirntraining, zur sozialen Animation, bei Einsamkeit und zum Körpertraining.

Ergebnisse im Überblick

  • 33 Studien mit 1574 Teilnehmenden
  • Der Grossteil der Studien wurden in Japan, USA und Australien durchgeführt
  • Diverse Roboter im Einsatz: tierähnliche bis kommunizierende Roboter
  • Effekte bei affektiver Therapie nur schwach nachweisbar (ähnlich wie die Kontrollgruppe mit Plüschtieren)
  • Einfluss bei kognitivem Training, sozialer Interaktion und physikalischer Therapie aufgezeigt

Die Studie macht deutlich, dass die Entwicklungen noch am Anfang stehen, dass aber durchaus Potenzial für die Unterstützung im Gesundheitswesen vorhanden ist.

Der praktische Teil des Journal Clubs wurde von Ulrike Liebert gestaltet.

Aufzeichnung Inputreferat zum Einsatz von Robotern in Kliniken

Das Inputreferat zu Sociol Robots in Klinikumfeldern (Video 17:34 Min.) zeigt

  • Hintergrundinformationen
  • Fallbeispiele mit Anforderungen an das Umfeld
  • Kosten-Nutzen sowie Finanzierungsaufwand
Roboterin Zora in Action

Zora tanzt (Video 1:31 Min)

Zora spaziert (Video 1:53 Min)

Die beiden Beispiele zeigen deutlich, die Technologie ist vorhanden, die Anwendungsszenarien müssen noch gezielt entwickelt werden. Roboter wie Zora mit Dialogsystemen auszustatten, ist technisch einfach. Herausforderung ist die Anwendungssituation und Vorausplanung möglicher Interaktionen im Dialog.

  • Welche Antworten erfordern bestimmte Fragen?
  • Wie reagiert der Roboter auf Anforderungen von Nutzern in bestimmten Situationen?
  • Welche Situationen eignen sich besonders?
  • Wo kommen wir an ethische Grenzen?
  • Welche Bereiche im Gesundheitswesen eignen sich besonders gut für den Einsatz von Social Robots?

Die Diskussion zeigt, dass diese kommende Entwicklung durchaus sinnvoll genutzt werden kann. Gleichzeitig ist eine skeptische Haltung wichtig und richtig. Wenn Innovationen in kleinen Schritten angegangen werden, können sie grosses Potenzial bieten.

Je früher Erfahrungen mit Szenarien gemacht werden, umso mehr Einfluss auf die Entwicklungen ist möglich. So könnte schon in der Ausbildung der Umgang mit digitalen Partnern geübt und erprobt werden.

Die Idee dahinter ist einfach. In Kombination mit weiteren Assistenzsystemen über Apps und Vernetzungen von Social Robots erfahren Gesundheitsfachpersonen und Betroffene hilfreiche Unterstützung. Bedingung dazu ist jedoch eine sorgfältige Analyse des Umfeldes, der Einbezug aller Beteiligten und die Beschreibung der entsprechenden Abläufe und Prozesse.

Mit kleinen Projekten und Mini-Anwendungsszenarien entstehen wertvolle Erfahrungen und Datensammlungen als weitere Grundlagen. Dadurch können Gesundheitsfachpersonen und Betroffene im Austausch ein praktisches Bewusstsein dafür entwickeln, was sich bewährt und was nicht.

Gegenüber reinen Computerprogrammen spricht der Einbezug von Social Robots direkter die emotionale Ebene an.  Die Nutzenden lassen sich unmittelbarer in das Geschehen verwickeln. Hierin eröffnen sich neue Wege für interprofessionelle Zusammenarbeit und Empowerment aller Beteiligter.

Weitere Informationen zu Entwicklung und Einsatz von Robotern und Assistenzsystemen

Diskutieren Sie mit

  • Haben Sie Projektideen für den Einsatz von Roboterin Zora in der Ausbildung?
  • Welche Erfahrungen mit Social Robots und Assistenzsystemen im Gesundheitswesen kennen Sie und möchten Sie weitergeben?
  • Wie muss eine Partnerschaft zwischen Gesundheitsfachpersonen und technischen Begleitsystemen gestaltet werden, um einen Mehrwert für alle zu erzielen?
  • Welche Situationen eignen sich besonders? Wo ist es besser, auf Distanz zu gehen?

Yvonne Vignoli

Wissensmanagement, Webentwicklung, Web- und Lerntechnologien bei Careum Bildungsentwicklung – seit September 2014 Meine Arbeitsfelder der letzten Jahre Konzeptarbeit für Lernen mit neuen Medien und Internet in Bildungsinstitutionen Dozententätigkeit und Projektmanagement – Ausbildung der Ausbildenden, Webauftritte, Projekte mit Social Media Plattformen

2 thoughts on “Mehr Social Robots im Gesundheitswesen

  • 2018-06-21 at 12:32
    Permalink

    Liebe Yvonne

    Dieser Beitrag hat mir natürlich sehr gefallen. Ich habe mir gleich einmal die Videos angeschaut.

    Im Moment sehe ich eher die Potentiale als eine Lösung (siehe Videos). Aber interessant ist natürlich, dass diese Geräte auch mit Kindern funktionieren – siehe Videos zum Roboter Zora.

    Inwiefern dann diese Roboter auch dank Machine Learning noch besser werden können wird die Frage sein.
    Beim Deutschen Marketing Verband im Competence Circle Technologie, Innovation und Management #ccTIM befasst sich eine Gruppe von Experten aus verschiedenen Branchen mit dem Thema AI.
    Ein Milestone soll ein White Paper sein. Zur Zeit starten wir mit einer Serie von Blogeinträgen zum Thema wie z.B.

    1. Expert Systems
    2. Weitere plus Video im Sommer hier

    Nochmals vielen vielen Dank für diesen sehr interessanten Beitrag.

    Herzlichst
    Urs
    #DrKPI

    Reply
    • 2018-06-21 at 13:54
      Permalink

      Lieber Urs
      Vielen Dank für deinen anregenden Kommentar. In deinem Link zu Expert Systems sprichst du auch mit dem Video auf die Entwicklungen von AI an.

      In der Tat ist die grosse Frage, wie sich Dialoge mit diesen Maschinen gestalten lassen. Eine Sache ist, klar vorgegebenen Abläufen und Dialogen zu folgen, die eindeutige Gedankengänge abbilden, wie z.B. eine Gebrauchsanleitung für die Bedienung einer Maschine. Das kann man wohl heute schon erfolgreich in die Bots einprogrammieren.

      Anders ist es, echte Dialoge zu führen, hinter denen keine Muster mehr erkennbar sind. So wie ich das verstanden habe, lernen Maschinen aus vorgegebenen Mustern und setzen dann gleiche und ähnliche fortlaufend zusammen, wie bei der Gesichtserkennung. Aber dort, wo keine Muster mehr vorhanden sind, die direkt beobachtbar sind, kommen sie wohl an ihre Grenzen, wie z.B. bei der Intuition. Sie können diese wohl erschliessen, aber nicht wirklich nachempfinden. Und diese Situationen kommen in unserem Alltag viel häufiger vor. Die Entwicklung beobachte ich gerne mit grosser Aufmerksamkeit.

      Habe noch eine Quelle gefunden bei IBM. Wie sich Unternehmen/Institutionen der künstlichen Intelligenz annehmen können, ist für watson bei IBM in ihrer Conversational A.I. and Corporate Strategy thematisiert. Vielleicht können wir hier einiges dazu lernen.

      Deine Blogserie lese ich gerne mit.

      Herzliche Grüsse
      Yvonne

      Reply

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