Das neue e-Health-Produkt “Elizabeth” – Was müssen Entwickler und Anwender beim “Affective Computing” beachten?
Bereits am 18. Dezember berichtete heute.de von der Krankenschwester Elizabeth. Elizabeth unterliegt – anders als viele ihrer Kolleginnen – keinem Zeitdruck und keiner Müdigkeit. Dabei hilft ihr v.a. ein Umstand weiter: Elizabeth ist nicht lebendig. Denn hinter der netten Krankenschwester steckt eine neue e-Health-Anwendung, deren Prinzip sehr einfach ist. Die virtuelle Elizabeth bereitet Patienten auf ihre Entlassung aus dem Krankenhaus vor und geht mit den Patienten die nächsten Schritte durch. Ob diese Affective-Computing-Anwendung die Patienten wirklich zufriedenstellen wird, ist offen. Unbestreitbar hat sie aber das Potential, einen Markt zu erzeugen und zu bedienen. IT-Unternehmen, die hierin ein sinnvolles Konzept sehen, sollten – wenn sie ebenfalls eine Elizabeth entwickeln wollen – einiges beachten. ilex Datenschutz zeigt auf, worauf zu achten ist.
Übersicht:
1. Wer oder was ist Elizabeth?
Der Fachjournalist Alfred Krüger beschreibt Elizabeth unter heute.de wie folgt:
‘Guten Tag, mein Name ist Elizabeth.’ Die Stimme der Krankenschwester klingt freundlich, aber bestimmt. Die Patienten hören ihr aufmerksam zu. Elizabeth erklärt, was sie über ihre anstehende Entlassung wissen müssen, welche Tabletten sie künftig einnehmen oder an welche Diät sie sich halten sollen. Wer etwas nicht verstanden hat, kann nachfragen. Immer wieder. Denn die freundliche Krankenschwester wird niemals ungeduldig. Sie ist ein Avatar, eine virtuelle Krankenschwester auf einem Computerbildschirm.
Die Entwicklung von Elizabeth fällt in den Bereich des Affective Computing. Darunter versteht man die Herstellung von Geräten, die menschliche Emotionen erkennen, verstehen und verarbeiten bzw. eigene Emotionen darstellen können. An der Universität Augsburg wurde etwa im Wintersemester 2005 die Lehrveranstaltung Affective Computing angeboten, deren Inhalt wie folgt beschrieben wurde:
Wenn wir vom Affective Computing sprechen, können wir grob drei Teilbereiche unterscheiden:
1. Erkennung: Welche Möglichkeiten gibt es, den emotionalen Zustand des Benutzers zu erkennen? Gelingt uns dies, kann unser Tutoringsystem beispielsweise in angemessener Weise auf einen nervösen oder einen wütenden Studenten reagieren.
2. Emotionsmodelle: Hier können wir zwei Aufgaben unterscheiden. Um den emotionalen Zustand des Benutzers berücksichtigen zu können, müssen wir wissen, was der Auslöser dieses Zustands war bzw. welche Auswirkungen unsere Interaktionsstrategien auf den Zustand des Benutzers haben. Auf der anderen Seite kann die Verhaltensplanung und Entscheidungsfindung unseres Systems durch ein emotionales Modell beeinflusst werden, um die Interaktion mit dem Benutzer natürlicher zu gestalten.
3. Generierung: Das schönste Modell nützt uns nichts, wenn unser System nicht in der Lage ist, seinen emotionalen Zustand auch darzustellen. Das kann mit Hilfe von Farben passieren oder durch die Gesichtsanimation bei virtuellen Charakteren.
Die Wissenschaftsdisziplin ist also – gemessen an der Geschwindigkeit des IT-Fortschritts – nicht wirklich neu, aber die großen Schritte dieser Entwicklung werden gerade gegangen. Elizabeth zeigt eindrucksvoll, wie Affective Computing im e-Health-Sektor zum Tragen kommen kann.
Der heute.de-Beitrag berichtet ferner über eine Studie, wonach 1/5 aller entlassenen Krankenhauspatienten innerhalb eines Monats wieder aufgenommen werden. Ein wesentlicher Grund ist, dass die Patienten nicht den ärztlichen Anweisungen, die sie bei der Entlassung erhalten, beachten. Die geduldige Elizabeth soll hier Abhilfe schaffen. Mithin verspricht sich das Krankenkassenwesen hiervon die Ersparnis von Kosten.
2. Worauf müssen Hersteller achten?
Affective Computing ist ein Thema der Zukunft. Hersteller, die jetzt in diesem Markt einsteigen wollen, sollten folgendes beachten: Die Arbeit mit Emotionen, insbesondere deren Wahrnehmung berührt stets sensible Informationen der Betroffenen. Dies gilt ganz besonders für den Gesundheitsbereich. Menschen, die Anwendungen wie “Elizabeth” vertrauen sollen, können dies nur, wenn sie sich wiederum auf die Vertraulichkeit von Elizabeth verlassen können. Daher ist es wichtig, schon bei der Entwicklung darauf zu achten, dass die Daten – soweit nicht erforderlich – nicht gespeichert werden. Sollte eine Speicherung zwingend erforderlich sein, ist zu bedenken, dass die Daten sicher aufbewahrt werden können. Wird eine Übertragung der Ergebnisse erforderlich, könnte gleich – als zusätzliches Plus – ein sicherer Übertragungsweg geschaffen werden.
3. Fazit
Die Ansätze für ein effektives privacy by design sind vielseitig und sollten im Einzelfall geklärt werden. Im Hinblick auf die Entwicklung von virtuellen Krankenschwestern sollte zweierlei beachtet werden: Die medizinische und die datenschutzrechtliche Güte.
