TY - THES A1 - Lutfi, Helana Saad Khalid T1 - The impact of artificial intelligence applications on users' behaviour in the medical sector T1 - Der Einfluss von Anwendungen künstlicher Intelligenz auf das Nutzerverhalten im medizinischen Bereich N2 - Negative gesellschaftliche Folgen der künstlichen Intelligenz (KI) resultieren aus dem Vertrauensverlust der Menschen in KI-Anwendungen im Gesundheitswesen. Es ist von entscheidender Bedeutung, das Potenzial der künstlichen Intelligenz zur Verbesserung der Gesundheitsergebnisse der Nutzer zu verstehen. Dies umfasst die zeitliche Optimierung der Diagnose, die Bereitstellung personalisierter Gesundheitsversorgung und die Bewertung von Prognosen in Gesundheitssystemen. Das übergeordnete Ziel dieser Doktorarbeit besteht darin, den Einfluss der künstlichen Intelligenz auf das Nutzerverhalten im medizinischen Kontext zu untersuchen. Diese Arbeit setzt sich aus vier Publikationen und einem Publikationsmanuskript zusammen. Die erste Publikation bietet einen Überblick über den Einsatz von künstlicher Intelligenz bei der Bereitstellung von Gesundheitsdienstleistungen und deren Auswirkungen auf das Verhalten und die Perspektiven der Nutzer. Die zweite Publikation skizziert eine Vision für nachhaltige Innovationen, indem sie die Schlüsselkomponenten der Nachhaltigkeit hervorhebt und ihre positiven Effekte auf das Gesundheitssystem beleuchtet. In der dritten Veröffentlichung werden die Auswirkungen digitaler Gesundheitslösungen auf die Einstellung und Perspektiven der Nutzer hinsichtlich der Akzeptanz digitaler Gesundheitstechnologien aufgezeigt. Das vierte Publikationsmanuskript schlägt die Anwendung eines maschinellen Random-Forest-Lernmodells zur Vorhersage zukünftiger Herzfrequenzschwankungen über einen Zeitraum von 10 Tagen vor. Die fünfte Publikation ist eine Folgestudie, die die Entwicklung und Implementierung einer webbasierten Anwendung namens HRpredict vorstellt. Die Ergebnisse zeigen, dass künstliche Intelligenz eine positive Auswirkung auf die Gesundheitsversorgung hat. Vertrauen der Nutzer und ihre Zufriedenheit mit dem Einsatz von künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen werden durch funktionale Interaktionen mit den Endnutzern beeinflusst. N2 - Negative societal consequences of artificial intelligence (AI) result from the loss of human trust in AI applications in healthcare Understanding the potential underlying of how artificial intelligence can be used to improve users’ health outcomes is instrumental in facilitating timely diagnosis, providing personalised healthcare, and evaluating prognoses in healthcare systems. The aim of this doctoral thesis is to investigate the influence of AI on user behaviour in the medical context. The thesis consists of four publications and one manuscript. The first publication provides an overview of AI use in healthcare delivery and its effects on user behaviour and perspectives. It emphasizes understanding the interaction between AI and users to maximize benefits. The second publication outlines a vision for sustainable innovations, highlights key components of sustainability, and examines positive effects on the healthcare system. It addresses challenges in global and rural healthcare and how sustainable technologies can offer solutions. The third publication addresses the impact of digital health solutions on users’ attitudes and perspectives regarding acceptance of digital health technologies. It underscores the importance of resolving data privacy concerns, improving transparency, and further research to expand understanding across demographic groups. The fourth manuscript proposes a random forest machine learning model to predict heart rate variations over ten days. It validates the model’s predictions based on smoking, alcohol consumption, and intake of coffee and energy drinks using synthetic data generation. The fifth publication is a follow-up study introducing the development and implementation of the web application HRpredict, which uses the predictive heart rate model to provide lifestyle recommendations to users. The results show that AI positively impacts healthcare, especially when developed for specific contexts such as predicting heart rate variability. User trust and satisfaction with AI use in healthcare are influenced by functional interactions with end users. This doctoral thesis contributes to advances in predictive AI research and its application in healthcare. It also highlights limitations of prior research on AI’s influence on user behaviour and recommends future studies to evaluate the significance of user-AI interaction. KW - Künstliche Intelligenz KW - Gesundheitswesen KW - Personalisierte Medizin KW - Vertrauen KW - Nutzerverhalten KW - Artificial intelligence KW - Healthcare KW - Personalised medicine KW - Trust KW - User behaviour KW - Gesundheitswesen KW - Künstliche Intelligenz KW - Benutzerverhalten KW - Individualisierte Medizin KW - Random Forest KW - Public health KW - Artificial hntelligence Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:co1-opus4-70733 ER -