IU Incubator KI-Patient IPL

Entwicklung von KI-basierten Patient:innenmodellen für das interprofessionelle Lernen in den Gesundheitsstudiengängen

Projektbeschreibung

In diesem Projekt geht es darum, Künstliche Intelligenz (KI)-basierte Patient:innenmodelle zu entwickeln, die im Rahmen des interprofessionellen Lernens von Studierenden und Lehrenden der Gesundheitsberufe genutzt werden können. Diese KI-Modelle sollen im Rahmen von Lehrveranstaltungen an der IU eingesetzt werden, bei denen die Studierenden trainieren, Anamnese-Gespräche sowohl auf fachspezifischer als auch interprofessioneller Ebene zu führen und anschließend gemeinsam Versorgungskonzepte zu entwickeln. Die KI-Modelle simulieren dabei eine:n Patient:in, die:der während der Anamnese-Gespräche Fragen zum Krankheitsbild und den Beschwerden beantwortet.


Ziel des geplanten Projektes ist es, die bislang eingesetzten Schauspielpatient:innen durch interaktive, virtuelle Avatare zu ersetzen. Ausgehend von bestehender Chatbot-Technologie werden dazu KIbasierte Patient:innenmodelle entwickelt, mit denen die Studierenden sprachlich interagieren können und die durch den Einsatz von virtuellen Avataren ein menschliches, möglichst realitätsnahes und dem klinischen Kontext angepasstes Erscheinungsbild haben. Im Rahmen der „Virtuellen Hochschulklinik“ sollen die KI-Modelle verschiedene Patientenfälle simulieren und für die Studierenden als virtuelle Gesprächspartner fungieren, die Fragen im Hinblick auf das jeweilige Krankheitsbild und die Beschwerden beantworten.


Forschungsfragen:

1. Wie können KI-basierte Patient:innenmodelle technisch umgesetzt werden?


2. Wie können KI-basierte Patient:innenmodelle in das Konzept der virtuellen Hochschulklinik integriert werden?


3. Wie bewerten Studierende der Gesundheitsberufe den Einsatz eines KI-basierten Patienten im Vergleich zum Einsatz von Schauspielpatienten im Rahmen der virtuellen Hochschulklinik?

Dauer des Projekts

01.09.2023 bis 31.08.2025

Weitere Infos

Auszeichnungen, Akkreditierungen und Zertifizierungen

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