KI-basierte Chatbots – eine kritische Analyse der Patientenerwartungen

Luisa de Alzaga Achter, Daniel-Ulf Khafif and Klaus Mühlbäck

Research Journal for Applied Management (RJAM), 2023, vol. 4, issue 1, 1-16

Abstract: Ziel dieser Studie ist es, die Erwartungen von Patienten im deutschen Gesundheitswesen an KI-basierte Chatbots zu untersuchen und damit Ansatzpunkte zu entwickeln, die die Nutzung solcher Chatbots fördern können. Dazu werden KI-basierte Chatbots zunächst in die Rahmenbedingungen des deutschen Gesundheitsmarktes eingeordnet und ihre Bedeutung für die Zukunft der Patientenversorgung herausgearbeitet. Zur Beantwortung der Forschungsfrage wurde ein exploratives Forschungsdesign gewählt, bei dem acht Experten unterschiedlicher Alters- und Berufsgruppen mittels leitfadengestützter Interviews zu Erwartungen, Motivationen und Hemmnissen bei der Chatbotnutzung befragt wurden. Die Ergebnisse der Studie geben Hinweise zu Einsatzgebieten, Anforderungen sowie Grenzen und Problemen bei der Nutzung von Chatbots im Gesundheitswesen. Es zeigt sich, dass eine sich stetig verbessernde medizinische Kompetenz, d. h. zunehmende Intelligenz in der Verarbeitung auch komplexer Anamnesen, eine enge Interaktion mit dem behandelnden Arzt, hohe Anwendungsfreundlichkeit, verlässliche Funktionalität sowie Sicherheit der Datenspeicherung und -verarbeitung verbunden mit patientengerechter Sprache und Elementen menschlicher Empathie die Basis für zukünftiges Vertrauen von Patienten in KI-basierte Chatbots darstellen.

Keywords: KI-basierte Chatbots; Gesundheitswesen; Patientenerwartungen (search for similar items in EconPapers)
Date: 2023
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