FB Usability & Technologieakzeptanz

Vision

"Wir streben danach, die Akzeptanz und Nutzung innovativer Health-IT-Lösungen zu verbessern. Dafür schaffen wir Konzepte, Methoden & Werkzeuge, um Entwickler:innen und Forscher:innen darin zu befähigen, Health IT-Lösungen zugeschnitten auf die jeweiligen Nutzer:innen, die spezifischen Arbeitsaufgaben und die spezifische Arbeitsumgebung zu entwickeln."

Neue Informations- und Kommunikationstechnologien im Gesundheitswesen wie beispielsweise künstliche Intelligenz und Big-Data-Technologien bieten viele Chancen für neue Anwendungen und Systeme. Der Erfolg solcher Entwicklungen hängt jedoch davon ab, wie diese Entwicklungen vom Menschen wahrgenommen und angenommen werden.

Sind klinische Anwendungen und Systeme nicht nutzerfreundlich gestaltet, kann dies zur Ablehnung solcher Innovationen führen oder aber Bedienprobleme verursachen, welche im schlimmsten Fall die Patient:innengesundheit gefährden. Bei der Medizinproduktentwicklung ist Usability daher ein fester Bestandteil des Entwicklungsprozesses. Eine hohe Usability stellt allerdings noch keine Garantie für den Erfolg einer Entwicklung dar: Ob Lösungen überhaupt vom Endanwender genutzt werden, hängt maßgeblich auch von deren Akzeptanz ab. Daher ist es wichtig, bereits im Vorfeld der Implementierung Hindernisse und Barrieren bezüglich einer späteren Akzeptanz der Entwicklungen zu identifizieren und entsprechende Strategien abzuleiten, die eine potentielle Ablehnung der Nutzung der Anwendungen und Systeme im klinischen Alltag vermeiden.

Im interdisziplinären Forschungsbereich "Usability und Technologieakzeptanz" arbeiten Human Factors Expert:innen, Psycholog:innen, Medientechnologi:nnen, Expert:innen für Medienkommunikation, Soziolog:innen und Gesundheitswissenschaftler:innen daher an Lösungen, die ein effizientes Zusammenspiel von Mensch und klinischem System ermöglichen. Der Fokus liegt dabei auf der Entwicklung bedarfsgerechter Konzepte und der Usability- und Akzeptanzevaluation technischer Lösungen.

Im Mittelpunkt der Arbeiten steht ein systemtechnischer Ansatz, der die/den Endnutzer:in, die eingesetzte Technologie und die Arbeitsprozesse gleichermaßen berücksichtigt. Konzepte und Methoden werden dabei stets partizipativ unter Beteiligung von medizinischem Personal, Patient:innen und Entscheidungsträger:innen erforscht, um sicherzustellen, dass die erarbeiteten Ergebnisse die Sicht- und Arbeitsweisen der unterschiedlichen Gruppen ausreichend einbeziehen.

Usability

Schwerpunkte

Zentrale Forschungsthemen des Bereiches sind:

Usability-Forschung:

Usability Engineering Methoden für klinische Anwendungen und Systeme
Konzepte für eine kontextsensitive Entscheidungsunterstützung
Interfacekonzepte zur Erklärbarkeit Künstlicher Intelligenz (KI)
Visualisierungen für klinische Entscheidungsunterstützungssysteme

Akzeptanzforschung:

Theoretische Modelle und empirische Evaluation der Technologieakzeptanz
Diversitätssensible Messinstrumente
Konzepte und Materialien zur Stärkung digitaler (Gesundheits-)Kompetenzen

Leitung des FB

Ausgewählte Projekte

MIRACUM-Nachwuchsforschergruppe CDS2USE - Prospektiv-nutzergerechte Gestaltung klinischer Entscheidungsunterstützungssysteme im Kontext personalisierter Medizin
Digitaler FortschrittsHub MiHUBx - Leitung des Arbeitpakets 7 "Nutzen & Akzeptanz"
PM4Onco - Personalized Medicine for Oncology - Unterstützung bei der Umsetzung sektorübergreifender Patientenflüsse durch den verstärkten Einsatz der Digitalisierung (Arbeitspaket 3 "Patient Journey")
AMPEL – Skalierung der klinischen KI-Unterstützung – Projektleitung des Standorts Dresden und Unterstützung bei der nutzerzentrierten Gestaltung des klinischen Entscheidungsunterstützungssystems

Lehrangebote (jedes Semester)

Komplexpraktikum "Medizinische Informatik: Medizinische Entscheidungsunterstützungssysteme" im Master-/Diplomstudiengang Informatik der Technischen Universität Dresden

Ausgewählte Publikationen

Schuler K, Jung IC, Zerlik M, Hahn W, Sedlmayr M, Sedlmayr B. Context factors in clinical decision-making: a scoping review. BMC Med Inform Decis Mak. 2025 Mar 17;25(1):133. doi: 10.1186/s12911-025-02965-1. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40098142/
Jung IC, Schuler K, Zerlik M, Grummt S, Sedlmayr M, Sedlmayr B. Overview of basic design recommendations for user-centered explanation interfaces for AI-based clinical decision support systems: A scoping review. Digit Health. 2025 Jan 23;11:20552076241308298. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39866885/
Schütze D, Holtz S, Neff MC, Köhler SM, Schaaf J, Frischen LS, Sedlmayr, B, Müller BS. Requirements analysis for an AI-based clinical decision support system for general practitioners: a user-centered design process. BMC Med Inform Decis Mak. 2023 Jul 31;23(1):144. ttps://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37525175/
Kählig M, Susky M, Hickmann E, Grummt, S, Richter D, Richter P, Weidner J, Sedlmayr M, Seim, A. Multi-Case-Studie zu Barrieren und förderlichen Faktoren der digitalen Kompetenz von Patienten – Ein interdisziplinärer Ansatz. HMD. 1. Februar 2024;61(1):43–60. https://link.springer.com/article/10.1365/s40702-023-01034-3
Zerlik, M, Jung, I-C, Sehr T, Hennings F, Kamann C, Brandt MD, Sedlmayr M, Sedlmayr, B. A pragmatic methodical framework for the user-centred development of an electronic process support for the sleep laboratory patients’ management. Digital Health. 2022;8. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36325436/