Augmented Auditive Intelligence (A2I) ist ein Forschungsprojekt. Es setzt sich die nutzerzentrierte Entwicklung und Evaluation eines sozio-technischen Systems zur Nutzung von Künstlicher Intelligenz zum Ziel. Es analysiert im und am Ohr erhobene Gesundheitsdaten zur Verbesserung audiologischer, arbeitsmedizinischer und kardiologischer Versorgungsprozesse.
Als Praktikantin unterstützte ich das Team beim UX-/UI-Design für den ersten interaktiven Demonstrator des Projekts. Dabei reichte meine Arbeit von Design Research, über Konzeption, der Erstellung von Wireframes und Wireflows, der Analyse des Formfaktors, der Erstellung vom Moodboard, bis hin zu Visual Design und Stakeholder Präsentation.
Wie gestalten wir eine effiziente und intuitive Dashboard-UI, die es Ärzt*innen ermöglicht:
- Patienteninformationen schnell zu erfassen
- Patienteninformationen zu interpretieren
- darauf basierend präzise Behandlungsanweisungen zu geben?
Wie kann KI transparent und vertrauenswürdig in diesen Arbeitsprozess integriert werden, ohne die Kontrolle der Ärzt*innen zu beeinträchtigen?
Ziel war es, die zuvor erarbeitete Informationsarchitektur in einen ersten visuellen Entwurf (Wireframe) zu übersetzen. Dieser diente als visueller Ankerpunkt für die Diskussionen mit den Ärzt*innen, um die Datenpriorität und den Informationsumfang des Dashboards festzulegen.
Um das Vertrauen der Ärzt*innen in die KI-gestützte Patientenpriorisierung im Dashboard zu gewinnen, haben wir das Designkonzept der erklärbaren KI (XAI) integriert. Statt eines "Blackbox"-Ergebnisses entwickelten wir Interaktionskonzepte, die es Ärzten erlauben, die Begründung für die Patientenpriorisierung direkt im Dashboard einzusehen. Ziel war es, einen transparenten, menschzentrierten Workflow, in dem die KI behandelnde Arzt*innen bei der Entscheidungsfindung unterstützt, jedoch ohne die ärztliche Kontrolle zu beeinträchtigen.
Das Design zielt darauf ab, Vertrauen zu schaffen, indem es die KI-Begründung als zentrale Spalte darstellt und die Rohdaten erst bei Bedarf über einen Toggle zugänglich macht.
Diese Variante hält die Tabelle übersichtlich, indem sie die KI-Begründung nur bei einer Hover- in einem kleinen Pop-up anzeigt.
Diese Variante zeigt die KI-Begründung direkt unter der jeweiligen Zeile an, um eine sofortige und kontextbezogene Einsicht ohne zusätzliche Interaktion zu ermöglichen.
Diese Variante ermöglicht es, eine große Menge an Daten in einer einzigen Ansicht zu präsentieren, ohne die Namen der Patient*innen aus den Augen zu verlieren.
Um die verschiedene Designvarianten zu bewerten, führten wir Nutzerinterviews durch. Unsere finale Entscheidung basierte auf der Analyse und dem Vergleich folgender Schlüsselkriterien: Effizienz, Vertrauenswürdigkeit und Informationsklarheit.
Die zentralen Erkenntnisse aus unserer Nutzerbewertung haben uns gezeigt, dass die größte Herausforderung die Balance zwischen Datenüberblick und KI-Transparenz ist. Als Grundlage für unser visuelles Design wählten wir daher die Variante, die den besten Kompromiss bietet: On-Demand-Anzeige.
Abgesehen von der Entwicklung von Wireframes und User Flows habe ich parallel am Visual Design mitgearbeitet. Basierend auf der Recherche von medizinischen Produkten haben wir eine formale visuelle Analyse durchgeführt, die eine Sammlung von visuellen Elementen, Komponenten, Möglichkeiten für Organisation der Informationen und ihre semantische Bedeutung enthält. Diese Analyse fungiert als Impuls für die spätere Gestaltung.
Anstatt einer Sammlung von Bildern haben wir ein Ausgangsbild: Orientierungssystem für Krankenhaus Umeda in Japan von Kenya Hara als unser Mood verwendet. Dieses genügte, um das visuelle Design weiterzuentwickeln -eine minimale und präzise Gestaltung, jedoch mit einem starken visuellen Fokus.
Ausgegangen von dem Moodbild haben wir das erste Design des Dashboards entworfen. Wir gehen vorsichtig mit Farbe um und verwenden nur eine Farbe - Rot , um die wichtigsten Information zu markieren. Für alle anderen Informationen und visuellen Elemente verwenden wir unterschiedliche Graustufen.
Anstatt einer Sammlung von Bildern haben wir ein Ausgangsbild: Orientierungssystem für Krankenhaus Umeda in Japan von Kenya Hara als unser Mood verwendet. Dieses genügte, um das visuelle Design weiterzuentwickeln -eine minimale und präzise Gestaltung, jedoch mit einem starken visuellen Fokus.
Ausgegangen von dem Moodbild haben wir das erste Design des Dashboards entworfen. Wir gehen vorsichtig mit der Farbe um. Wir verwenden nur eine Farbe - Rot , um die wichtigsten Information zu markieren. Für alle anderen Informationen und visuellen Elemente verwenden wir unterschiedliche Graustufen.
