Neu in Digital Health: Macht ein KI-Assistent Patientenfragebögen leichter?
Unser neuer Artikel ist in Digital Health erschienen: „Multimodal interactive assistance for inclusive collection of patient-reported outcome measures: A pragmatic cross-over randomised controlled trial“ von Manuela Marquardt, Philipp Graf, Stefan Hillmann, Jan-Niklas Voigt-Antons, Philipp Harnisch, Navid Ashrafi, Diego Compagna und Jan C. Zoellick. Er berichtet die zentrale Studie des Projekts MIA-PROM und ist frei zugänglich.
Patient-Reported Outcome Measures (PROMs) sind Fragebögen, in denen Patientinnen und Patienten ihre Gesundheit und die Wirkung einer Behandlung selbst einschätzen. Sie unterstützen eine patientenzentrierte Versorgung und die Qualitätssicherung, doch das Ausfüllen kann belasten, besonders bei Leseschwierigkeiten, Sprachbarrieren oder eingeschränkter Konzentration. In MIA-PROM haben wir einen multimodalen Assistenten entwickelt, der mit KI-gestützter Sprachverarbeitung ein interaktives Ausfüllen des Fragebogens ermöglicht. Es gab ihn in drei Verkörperungen, als Roboter, als virtuellen Agenten und als reinen Sprachassistenten, jeweils kombiniert mit einem Fragebogen-Tablet und schrittweise in partizipativem Co-Design weiterentwickelt.
Die Studie
Die Studie fand in einer ambulanten Rehabilitationsklinik in Deutschland statt. 90 Teilnehmende mit psychosomatischen oder neurologischen Erkrankungen füllten einen PROM-Fragebogen mit 82 Items aus, aufgeteilt in zwei Hälften mit je 41 Items: eine Hälfte mit KI-Sprachassistenz, die andere ohne. Die Reihenfolge der Hälften und die Verkörperung des Assistenten wurden randomisiert. Primärer Endpunkt war die subjektiv erlebte mentale Anstrengung, gemessen mit der Rating Scale Mental Effort (RSME). Sekundäre Endpunkte waren unter anderem Engagement, Offenheit beim Antworten, User Experience und die Bewertung der Assistenz.
Was wir gefunden haben
- Im Mittel hat die Assistenz das Ausfüllen nicht leichter gemacht. Das assistierte Ausfüllen ging mit höherer subjektiver Anstrengung einher als das Ausfüllen ohne Assistenz, und dieser Effekt hing vom allgemeinen Gesundheitszustand ab.
- Der größte Teil der Varianz lag zwischen den Personen, nicht zwischen den Bedingungen (ICC = 0,75). Die Anstrengung war höher bei psychosomatischer Indikation, schlechterem Gesundheitszustand und Konzentrationsproblemen und niedriger bei Teilnehmenden, die Technik gegenüber offener waren.
- Ob der Assistent ein Roboter, ein virtueller Agent oder nur eine Stimme war, machte in dieser Stichprobe keinen signifikanten Unterschied.
- Die Bewertungen des Systems fielen sehr unterschiedlich aus: Etwa die Hälfte der Teilnehmenden berichtete von besserer Konzentration und Motivation, etwa ein Drittel würde das System nutzen.
Was das bedeutet
Auch eine Studie, die ihre Hypothese zum primären Endpunkt nicht bestätigt, ist aufschlussreich. Ein Assistent ist nicht automatisch eine Entlastung: Manchen hilft der Dialog, konzentriert zu bleiben und durchzuhalten, für andere ist er möglicherweise eine zusätzliche Anforderung. Die Konsequenz ist nicht, auf Assistenz zu verzichten, sondern sie flexibel und als Option anzubieten, angepasst an die Bedürfnisse der Menschen, die sie nutzen, und mit Blick auf Chancengerechtigkeit umgesetzt, statt sie allen standardmäßig vorzusetzen.
Unser Labor hat in MIA-PROM den virtuellen Agenten, die UX-Evaluation und die Datenanalyse beigetragen. Wie die Teilnehmenden die verkörperten und nicht verkörperten Agenten erlebt haben, beschreibt ein begleitender Artikel in Virtual Worlds.
Herzlichen Dank an alle Teilnehmenden, an das Team der Klinik und an unsere Partner in MIA-PROM. Das Projekt wurde vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert.
Unsere Forschung zu assistiven Technologien und Digital Health
Literatur
- Marquardt, M., Graf, P., Hillmann, S., Voigt-Antons, J.-N., Harnisch, P., Ashrafi, N., Compagna, D., and Zoellick, J. C. (2026). Multimodal interactive assistance for inclusive collection of patient-reported outcome measures: A pragmatic cross-over randomised controlled trial. Digital Health, 12, 20552076261484852. doi.org/10.1177/20552076261484852
- Ashrafi, N., Graf, P., Marquardt, M., Harnisch, P., Hillmann, S., Ploner, N., Compagna, D., Cirit, E., Papst, L., and Voigt-Antons, J.-N. (2026). Multimodal assistance in rehabilitation: User experience of embodied and non-embodied agents for collecting patient-reported outcome measures. Virtual Worlds, 5(1), 15. doi.org/10.3390/virtualworlds5010015
