Kann Künstliche Intelligenz Pflegende entlasten? Subjektive Erwartungen im Kontext von Sturz und Mobilität in der Pflege

Jessica Kemper and Michaela Evans

No 04/2023, Forschung Aktuell from Institut Arbeit und Technik (IAT), Westfälische Hochschule, University of Applied Sciences

Abstract: Im Mittelpunkt des Projekts "ETAP" steht das Pflegepersonal in der stationären Langzeitpflegepflege und in ambulanten Diensten. Durch den Einsatz eines KI-basierten Bewegungsmonitorings sollen Pflegende im Kontext von Sturzprävention und Mobilitätsbeobachtung entlastet werden. Mit Hilfe qualitativer und quantitativer Forschungsmethoden wird das Belastungs- und Beanspruchungserleben von Pflegepersonen durch Sturzereignisse in Einrichtungen mit und ohne den Einsatz des KI-Systems erhoben. Arbeitswissenschaftliche Fachinterviews und Fokusgruppen zeigen ein differenziertes Bild des Belastungs- und Beanspruchungserlebens Pflegender im Kontext "Sturz und Mobilität". Maßgeblich dafür sind kurzfristige Priorisierungen und Reorganisationserfordernisse bei versorgungsrelevanten Aufgaben und Tätigkeiten, Veränderungen im Arbeitsvolumen sowie zusätzliche Zeitaufwendungen. Die meisten Interviewpartner:innen zeigten sich offen für den Einsatz des KI-Systems, verwiesen jedoch auf die Relevanz von Arbeitsroutinen, die wesentlich durch inkorporiertes Fach- und Expertenwissen geprägt werden. Pflegende erhoffen sich durch das KI-System insbesondere die schnellere Detektion von Stürzen. Im weiteren Projektverlauf werden Befragungen und problemzentrierte Interviews durchgeführt, um die spezifischen Be- und Entlastungseffekte der Pflegenden zu erfassen.

Keywords: Künstliche Intelligenz; Pflege und künstliche Intelligenz; Sturzprävention; Sturz und Mobilität (search for similar items in EconPapers)
Date: 2023
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DOI: 10.53190/fa/202304

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