Eghi: Erweiterte Gesundheitsintelligenz für persönliche Verhaltensstrategien im Alltag; Teilvorhaben: Implizite und explizite Interaktion zur Verhaltensverbesserung

Abstract

Ziel des Projekts Eghi ist die Entwicklung eines KI-basierten, lernenden Assistenzsystems zur Förderung gesundheitsbewussten Alltagsverhaltens. Dazu werden Daten aus Smartphones und Wearables genutzt, um situationsspezifische, verständliche und umsetzbare Handlungsempfehlungen zu generieren. Ein zentraler Aspekt des Projekts ist die Gestaltung der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI, um gesundheitsbezogenes Verhalten wirksam und alltagstauglich zu unterstützen. Die Universität Duisburg- Essen (UDE) untersuchte dazu verschiedene Interaktionsformen, über die Nutzer:innen mit dem System in Verbindung treten können. Hierzu wurden Informationen des persönlichen Verhaltenszwillings auf eine implizite Art den Nutzer:innen dargestellt. Dieser Ansatz ermöglicht eine personalisierte Adaption durch die KI, ohne dass von den Nutzer:innen ein aktiver Mehraufwand oder bewusste Eingabehandlungen gefordert werden. Die UDE brachte hierzu ihre langjährige Expertise im Bereich der impliziten Interaktion sowie des Wearable Computing ein. Ergänzend kamen explizite Interaktionsformen zum Einsatz, die es ermöglichen, individuelle Präferenzen transparent und verständlich einzugeben - von Nutzer:innen selbst oder von Experten über ein Dashboard. Ein wesentliches Ziel war es, Interaktionskonzepte zu entwickeln, die intuitiv bedienbar sind und ohne technisches Hintergrundwissen verstanden werden können. Aus diesem Grund wurde bewusst auf technische Darstellungen und abstrakte Modelle verzichtet. Stattdessen wurden alltägliche Objekte genutzt - etwa im Kontext alltäglicher Situationen wie dem Blick in den Spiegel oder der Entscheidung zwischen Treppe und Aufzug. Ein nutzerzentrierte Ansatz soll eine breite Anwendbarkeit und Akzeptanz des Systems in verschiedenen Zielgruppen sicherstellen.