@incollection{WeberCurrleFrommeldetal., author = {Weber, Karsten and Currle, Edda and Frommeld, Debora and Haug, Sonja}, title = {Medizin}, series = {Handbuch Materialit{\"a}t und Digitalit{\"a}t}, booktitle = {Handbuch Materialit{\"a}t und Digitalit{\"a}t}, editor = {Samida, Stefanie and Glaser, Manuela and Franken, Lina}, publisher = {Springer}, address = {Berlin, Heidelberg}, isbn = {9783662699874}, doi = {10.1007/978-3-662-69987-4_62-1}, pages = {1 -- 7}, abstract = {Medizinisches Handeln wird durch Digitalisierung ver{\"a}ndert, weil sich der Fokus von Patient*innen hin zu Daten {\"u}ber Patient*innen verlagert. Dieser Prozess ist als Entmaterialisierung des Gegenstands der Medizin zu verstehen, da nicht mehr die K{\"o}rper von Patient*innen selbst, sondern deren digitaler Zwilling im Zentrum des medizinischen Handelns stehen. Anhand von Beispielen aus dem Dreischritt von Anamnese und Diagnose, Behandlung und Therapie sowie Nachsorge und Pflege soll der Prozess von Digitalisierung und Entmaterialisierung der Medizin aufgezeigt werden.}, language = {de} } @article{CurrleHaugWeber, author = {Currle, Edda and Haug, Sonja and Weber, Karsten}, title = {Akzeptanz des Einsatzes von K{\"u}nstlicher Intelligenz im Anamneseprozess: Ergebnisse einer Bev{\"o}lkerungsbefragung in Deutschland}, series = {Zeitschrift f{\"u}r Evidenz, Fortbildung und Qualit{\"a}t im Gesundheitswesen}, volume = {198-199}, journal = {Zeitschrift f{\"u}r Evidenz, Fortbildung und Qualit{\"a}t im Gesundheitswesen}, publisher = {Elsevier}, doi = {10.1016/j.zefq.2025.10.003}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:898-opus4-86715}, pages = {9 -- 17}, abstract = {Hintergrund und Zielsetzung Zunehmend werden digitale Anamneseverfahren, wie z. B. Chatbots, entwickelt und evaluiert, sind jedoch in Arztpraxen in Deutschland noch nicht fl{\"a}chendeckend implementiert. Ziel dieser Arbeit ist die Erhebung der Akzeptanz der Bev{\"o}lkerung in Deutschland gegen{\"u}ber KI-gest{\"u}tzten Verfahren im Anamneseprozess, durch die es m{\"o}glich wird, R{\"u}ckschl{\"u}sse auf die Nutzung der Verfahren und ihre Eignung als Bestandteil von Digitalisierungsstrategien der Praxen zu ziehen. Methode Die Studie basiert auf einer Onlinebefragung der Bev{\"o}lkerung in Deutschland (Feldphase 18.-24.11.2024, n = 1.000). Zur{\"u}ckgehend auf die „Unified Theory of Acceptance and Use of Technology" (UTAUT) wurden drei zentrale Hypothesen zur Nutzung von K{\"u}nstlicher Intelligenz (KI) im Anamneseprozess aufgestellt und mit linearen Regressionsmodellen getestet. Ergebnisse Die Akzeptanz f{\"u}r die Nutzung von KI-gest{\"u}tzten Systemen f{\"a}llt in beiden untersuchten Szenarien, der Nutzung eines Chatbots zu Hause und der Nutzung eines Chatbots in einer Arztpraxis, hoch aus. Dabei best{\"a}tigen sich die erwarteten Zusammenh{\"a}nge von Leistungserwartung, Aufwandserwartung und erwartetem Sozialem Einfluss mit der Verhaltensabsicht, einen Chatbot in der Arztpraxis oder vor dem Besuch einer Arztpraxis zu nutzen. Die Einfl{\"u}sse von Alter, Geschlecht oder Erfahrung mit der Technologie zeigen jedoch nicht die vermuteten Zusammenh{\"a}nge. Diskussion und Schlussfolgerung Die Praktikabilit{\"a}t ist von entscheidender Bedeutung f{\"u}r eine positive Einstellung gegen{\"u}ber der Nutzung. Dabei zeigt sich kein Unterschied zwischen den Geschlechtern. Bei der Implementierung von Chatbots im Anamneseprozess sollten die Aspekte Praktikabilit{\"a}t, Datenschutz und Datensicherheit eine wesentliche Rolle spielen. Angesichts der Tatsache, dass ein großer Teil der {\"a}lteren Bev{\"o}lkerung in Deutschland nach wie vor {\"u}ber begrenzte Erfahrung mit digitalen Technologien verf{\"u}gt, ist Gebrauchstauglichkeit f{\"u}r diese Bev{\"o}lkerungsgruppe sowie f{\"u}r Menschen mit Beeintr{\"a}chtigungen von hoher Relevanz.}, language = {de} } @misc{CurrleHaugWeber, author = {Currle, Edda and Haug, Sonja and Weber, Karsten}, title = {Artificial Intelligence and anamnesis: Results of a population survey}, doi = {10.13140/RG.2.2.31952.01285}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:898-opus4-83325}, abstract = {Digital procedures are increasingly implemented to enhance efficiency in healthcare, with Artificial Intelligence (AI) — particularly chatbot s— showing significant potential for future applications. However, little is known about patients' acceptance of such technologies. The study "AI and Anamnesis" addresses this gap by investigating the German population's acceptance of and willingness to use AI-driven technologies for digital anamnesis. This poster presents results from the first wave of the survey, offering initial insights into public attitudes and potential barriers to adoption.}, subject = {K{\"u}nstliche Intelligenz}, language = {en} } @misc{CurrleHaugWeber, author = {Currle, Edda and Haug, Sonja and Weber, Karsten}, title = {K{\"u}nstliche Intelligenz und Anamnese (KI-Anamnese) — Fragebogen der Trendstudie zur Akzeptanz von KI in der Anamnese in Arztpraxen in Deutschland mit Codeplan}, address = {Regensburg}, doi = {10.35096/othr/pub-8707}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:898-opus4-87079}, pages = {5}, abstract = {Die Studie st{\"u}tzt sich auf eine Quotenstichprobe der deutschsprachigen Bev{\"o}lkerung im Alter von 18 bis 74 Jahren. Sie wurde als L{\"a}ngsschnittstudie (Trendstudie) mit insgesamt zwei Wellen mit dem gleichen Fragebogen durchgef{\"u}hrt. Welle 1 war vom 18. bis 24. November 2024 im Feld, die zweite Befragungswelle vom 13. bis 17. November 2025. Mit der Datenerhebung wurde das Umfrageinstitut NielsenIQ-GfK beauftragt. Je 1.000 Personen wurden online im Rahmen des GfK eBUS®-Deutschland befragt. Die Teilnehmenden wurden mithilfe einer Kombination aus Online- und Offline-Methoden rekrutiert. Um eine m{\"o}glichst genaue Abbildung der Grundgesamtheit zu gew{\"a}hrleisten, wurden die Merkmale Geschlecht, Alter, Region, Haushaltsgr{\"o}ße, Ortsgr{\"o}ße sowie der Bildungsstand des Haushaltsvorstands quotiert, etwaige Abweichungen durch ein iteratives Gewichtungsverfahren ausgeglichen. Der Fragebogen besteht aus neun standardisierten Fragen; zuz{\"u}glich wurden soziodemographische Merkmale erhoben. Einzelne Fragen wurden, zum Teil {\"u}bersetzt sowie abgewandelt, aus anderen Studien {\"u}bernommen.}, language = {de} } @misc{HaugCurrleWeber, author = {Haug, Sonja and Currle, Edda and Weber, Karsten}, title = {K{\"u}nstliche Intelligenz und Anamnese (KI-Anamnese) - Datens{\"a}tze Welle 1 und Welle 2 [Data set]}, doi = {10.5281/zenodo.18017447}, abstract = {Die Studie st{\"u}tzt sich auf eine Quotenstichprobe der deutschsprachigen Bev{\"o}lkerung im Alter von 18 bis 74 Jahren. Sie wurde als L{\"a}ngsschnittstudie (Trendstudie) mit insgesamt zwei Wellen mit dem gleichen Fragebogen durchgef{\"u}hrt. Welle 1 war vom 18. bis 24. November 2024 im Feld, die zweite Befragungswelle vom 13. bis 17. November 2025. Mit der Datenerhebung wurde das Umfrageinstitut NielsenIQ-GfK beauftragt. Je 1.000 Personen wurden online im Rahmen des GfK eBUS®-Deutschland befragt. Die Teilnehmenden wurden mithilfe einer Kombination aus Online- und Offline-Methoden rekrutiert. Um eine m{\"o}glichst genaue Abbildung der Grundgesamtheit zu gew{\"a}hrleisten, wurden die Merkmale Geschlecht, Alter, Region, Haushaltsgr{\"o}ße, Ortsgr{\"o}ße sowie der Bildungsstand des Haushaltsvorstands quotiert, etwaige Abweichungen durch ein iteratives Gewichtungsverfahren ausgeglichen. Der Fragebogen besteht aus neun standardisierten Fragen; zuz{\"u}glich wurden soziodemographische Merkmale erhoben. Einzelne Fragen wurden, zum Teil {\"u}bersetzt sowie abgewandelt, aus anderen Studien {\"u}bernommen.}, language = {de} }