KI-Assistenten für Ärzte gestalten

Welche UX-Methoden und Design-Prinzipien helfen bei der Gestaltung von KI-Assistenten im medizinischen Kontext? Wie können wir sicherstellen, dass die Interaktion zwischen KI und Arzt gelingt? Ein Erfahrungsbericht aus aktuellen Projekten..

Transcript

1. Johannes Baeck (@jbaeck) | IXDA FFM | 15.02.2018 KI-Assistenten für Ärzte gestalten
2. Nevit Dilmen (https://commons.wikimedia.org/wiki/File%3ARadiology_ND_0125_AEI.jpg)
3. http://www.qcradiology.com/about_rad.html
4. Im Medizinkontext steht viel auf dem Spiel IBM Watson Google DeepMind A Reality Check for IBM’s AI Ambitions MIT Technology Review https://www.technologyreview.com/s/607965/a-reality-check-for-ibms-ai-ambitions
5. https://www.zebra-med.com/algorithms/cardiovascular
6. Wie kann ein intelligenter Assistent Radiologen unterstützen?
7. Strategy
 Design
 Research

8. Strategy
 Design
 Research

9. Mit Wizard-of-Oz Experimenten die Assistenten-Interaktion frühzeitig simulieren Radiologe gibt Sprachbefehle, statt das System direkt zu bedienen. Medizinisch-technischer Assistent führt Sprachbefehle am System aus.
10. Welche Bedürfnisse formulieren Nutzer? Öffne Patientenbrowser Was hat der Patient? Spezifische Befehle Komplexe Fragestellungen
11. Welche Modalität macht im Nutzungskontext Sinn? Voice Hybrid Screen
12. Strategy
 Design
 Research

13. Experience Maps helfen uns beim Einordnen in den Gesamtkontext User Research Stakeholder Interviews Existierende Dokumentation DATENQUELLEN ACTIVITIES PAINS THOUGHTS MOTIVATIONS OPPORTUNITIES THE RADIOLOGIST’S JOURNEY
14. Können Nutzer wirklich über Gott und die Welt reden? Enger Anwendungsfall Weiter Anwendungsfall
15. Clifford Nass / Scott Brave (Wired for Speech) Personality allows people to know how to behave toward others and what to expect in return.
16. PERSONAS OBERARZT ASSISTENZARZT Bot Personas skizzieren die Assistenten-Persönlichkeit BOT PERSONA
17. x Bot Personas enthalten Wertversprechen, Interaktionsprinzipien und grobe Anwendungsfälle „Not too pushy!” RIA Job / Role Age
18. Strategy
 Design
 Research

19. Was müssen unsere Prototypen leisten? Horizontal Vertikal Throwaway Evolutionär Regelbasiert KI-getrieben Screen-basiert Sprach-basiert Low-Fidelity High-Fidelity Multimodal Mid-Fidelity
20. Mit vertikalen funktionalen Prototypen kritische Funktionalitäten frühzeitig evaluieren UX TEAM TECH TEAM Dan Harrelson & Leah Buley (Adaptive Path)
21. Mehrere Prototypen können einander ergänzen und integriert getestet werden Horizontal Journey Prototype (Axure) Voice Prototype (Sayspring) Vertical AI Prototype (Implementation)
22. Was haben wir gelernt?
23. KI ist weit davon entfernt Radiologen zu ersetzen. Hype vs. Realität
24. KI kann Routinetätigkeiten abnehmen und Entscheidungen erleichtern. Potential
25. Entscheidungen der KI müssen 
 einfach nachvollziehbar sein. Transparenz
26. Mit einer Wahrscheinlichkeit 
 von 73% hat dieser Patient…
27. KI muss sinnvoll in das bestehende Ökosystem integriert werden. Integration
28. Experten müssen KI selbstbestimmt bei 
 Fragen hinzuziehen können. Kontrolle
29. The H-Metaphor The H-Metaphor as a Guideline for Vehicle Automation and Interaction, Flemisch et al. | NASA KURZE ZÜGEL LOCKERE ZÜGEL https://ntrs.nasa.gov/search.jsp?R=20040031835
30. Oberarzt, Research Session 10/2017 Das kann ja nicht mal ich problemlos diagnostizieren. Wie soll das so ein KI-Ding hinkriegen?
31. Danke! @jbaeck