Psychologische Evaluation KI-gestützter Entscheidungsassistenz: Einflussfaktoren, Belastungswirkung und Implikationen für die Praxis

Die Arbeit auf Intensivstationen ist durch eine hohe psychische Beanspruchung des medizinischen Personals gekennzeichnet, wobei die Kapazitätssteuerung einen wesentlichen Stressfaktor darstellt. KI-gestützte Entscheidungsassistenzsysteme bergen das Potenzial, Ärzt:innen bei diesen Aufgaben zu entlasten. Diese Bachelorarbeit untersucht am Beispiel des KISIK-Systems, wie Ärzt:innen ein solches System im klinischen Alltag erleben und welche Faktoren eine beanspruchungsreduzierende Implementierung begünstigen oder behindern. Mittels eines sequenziellen Mixed-Methods-Designs wurde zunächst eine quantitative Umfrage unter nutzenden Ärzt:innen durchgeführt und im Rahmen einer multiplen Fallanalyse ausgewertet und anschließend durch ein qualitatives Interview mit einem Stationsarzt vertieft. Die Ergebnisse zeigen eine ambivalente Wahrnehmung des Systems. Es konnten drei unterschiedliche Nutzenden Personas identifiziert werden: die idealen Profiteur:innen, die Überforderten und die unbeeindruckten Pragmatiker:innen, was zeigt, dass die Wirkung des Systems stark von individuellen und kontextuellen Faktoren abhängt. Es wird geschlussfolgert, dass der Erfolg eines KI EAS weniger von der technischen Funktionalität als vom soziotechnischen Zusammenspiel aus individuellen Faktoren, Systemeigenschaften und organisationalen Rahmenbedingungen abhängt.Work on intensive care units is characterized by high levels of mental workload for medical staff, with capacity management representing a significant stress factor. AI-based decision support systems have the potential to relieve physicians of these tasks. Using the example of the KISIK system, this bachelor thesis examines how physicians experience such a system in everyday clinical practice and which factors promote or hinder an implementation that reduces workload. Using a sequential mixed-methods design, a quantitative survey among using physicians was first conducted and evaluated as part of a multiple case analysis, followed by an in-depth qualitative interview with a ward physician. The results show an ambivalent perception of the system. Three different user personas were identified: the ideal beneficiaries, the overwhelmed, and the unimpressed pragmatists, which demonstrates that the system's impact depends heavily on individual and contextual factors. It is concluded that the success of an AI decision support system depends less on technical functionality than on the sociotechnical interplay of individual factors, system characteristics, and organizational framework conditions

Effects of a Voice Assistant's Gender-Identity on the Fulfillment of Basic Psychological Needs

Building on the frameworks of the Basic Psychological Needs Theory and the Technology Acceptance Model, this study examines how the perceived gender of a digital voice assistant (VA) influences users‘ perception of basic psychological need (BPN) fulfillment and their intention to use (ITU) a voice-based system. In a between- subjects experimental design, participants (n=83) were presented a fictional finance voice assistant displaying either a clearly feminine, or a gender-ambiguous voice. Results showed that overall BPN fulfillment and competence satisfaction were significantly higher among participants in the female-voiced condition, while ITU, autonomy satisfaction, and relatedness satisfaction did not differ significantly between the conditions. Additionally, BPN fulfillment was strongly positively correlated with ITU. Furthermore, male participants reported significantly higher Affinity for Technology Interaction (ATI) than female participants, though ATI did not significantly correlate with any dependent variables. These findings highlight both, the potential and the limitations of gender-ambiguous voice design as a strategy to reduce gender bias in human-VA interaction, without significantly comprimising user engagement. This study further emphasizes the importance of considering basic psychological need satisfaction in the context of shaping and evaluating user experience