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    <title language="eng">Acceptance of Medical History-Taking Supported by Artificial Intelligence and Chatbots: A Population-Based Survey in Germany</title>
    <abstract language="eng">Background/Objectives: Digital anamnesis tools, including chatbots, are increasingly being&#13;
developed and evaluated, yet their implementation in German medical practices remains&#13;
limited. This study examines the acceptance of medical history-taking assisted by artificial&#13;
intelligence (AI) among the German population. The objective is to derive implications&#13;
for integrating such systems into digitalization strategies of medical practices. Methods:&#13;
This study is based on an online survey of the German population, aged between 18 and&#13;
74 years, conducted in two independent cross-sectional waves (trend design) in 2024 and&#13;
2025 with n = 1000 respondents in each year. Based on the Unified Theory of Acceptance&#13;
and Use of Technology (UTAUT), three hypotheses regarding the use of AI in medical&#13;
history-taking were developed and tested using linear regression models. Results: Both&#13;
waves reveal a high acceptance level of AI-supported anamnesis systems for people aged&#13;
between 18 and 74, regardless of whether a chatbot is used in medical practice (Scenario 1)&#13;
or at home (Scenario 2). The latter received slightly less approval for the intention to use&#13;
(mean intention scores: 3.50 and 3.45, range from 1.0 to 5.0) than Scenario 1 (3.59, 3.56).&#13;
The indices of Performance Expectancy (PE), Effort Expectancy (EE), and perceived Social&#13;
Influence (SI) determine the intention to use a chatbot with the strongest correlation of the PE index (Scenario 1: ß =0.466, Scenario 2: ß = 0.475). Most respondents (73% and&#13;
75%) expressed a favorable opinion for digitally storing medical history data within their&#13;
electronic health record (EHR). Conclusions: The findings suggest that gender- and age-&#13;
specific differentiation—aside from considering the needs of older adults—may be less&#13;
relevant for designing digitalization strategies than previously assumed. Instead, the focus&#13;
of medical practices should lie on the practicability of the tool used. Despite currently low&#13;
EHR utilization rates in Germany, medical practices may expect broad patient approval&#13;
regarding the digital storage of medical history data.</abstract>
    <parentTitle language="eng">Healthcare</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.3390/healthcare14070905</identifier>
    <note>Corresponding author der OTH Regensburg: Sonja Haug</note>
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    <enrichment key="CorrespondingAuthor">Haug, Sonja</enrichment>
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    <author>Sonja Haug</author>
    <author>Edda Currle</author>
    <author>Karsten Weber</author>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="institutes" number="FakSoz">Fakultät Sozial- und Gesundheitswissenschaften</collection>
    <collection role="persons" number="weberlate">Weber, Karsten (Prof. Dr.) - Labor für Technikfolgenabschätzung und Angewandte Ethik</collection>
    <collection role="institutes" number="">Institut für Sozialforschung und Technikfolgenabschätzung (IST)</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Empirische Sozialforschung</collection>
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    <collection role="DFGFachsystematik" number="1">Ingenieurwissenschaften</collection>
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    <title language="deu">Künstliche Intelligenz in Nichtregierungsorganisationen - quantitativer Datensatz [Data set]</title>
    <abstract language="deu">Künstliche Intelligenz (KI) stellt ein wichtiges Thema der Digitalisierung dar und hat das Potenzial viele Arbeitsfelder grundlegend zu verändern. Mit dem Einsatz von KI wird die Hoffnung verbunden durch Automatisierung Zeit und Geld zu sparen. Dies könnte besonders interessant für Organisationen sein, die wenig Ressourcen zur Verfügung haben, da sie nicht gewinnorientiert oder ehrenamtlich arbeiten. Dazu zählen Nichtregierungsorganisationen (NRO), die einen wichtigen Bestandteil der Zivilgesellschaft darstellen. Aufgrund der komplexer werdenden Arbeit von NROs scheint KI Möglichkeiten zur Bewältigung aktueller und zukünftiger Herausforderungen zu bieten. Über den Einsatz von KI in NROs ist derzeit jedoch wenig bekannt. Es wurde eine quantitative Querschnittstudie deutscher Nichtregierungsorganisationen (NRO) zum Thema KI durchgeführt. Der Web-Survey baut auf den Erkenntnissen des Scoping Reviews und der qualitativen Interviews auf und vertieft den Einblick in die Bereiche aktuelle Nutzung von KI, Wissenstand in den Organisationen sowie vorhandene und noch benötigte Ressourcen. Dafür wurden 343 NROs verschiedener Größen und Handlungsfelder befragt und die Ergebnisse quantitativ analysiert.</abstract>
    <identifier type="doi">10.5281/zenodo.17977270</identifier>
    <note>Related works:&#13;
&#13;
Continues&#13;
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Working paper: 10.13140/RG.2.2.10671.75685/1(DOI)&#13;
&#13;
Is continued by&#13;
Working paper: 10.13140/RG.2.2.25460.46720 (DOI)&#13;
&#13;
Is described by&#13;
Working paper: 10.13140/RG.2.2.11094.66883 (DOI)&#13;
Journal article: 10.5771/1613-0707-2025-5-35 (DOI)&#13;
&#13;
Is referenced by&#13;
Conference paper: 10.3233/SHTI250172 (DOI)</note>
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    <author>Franziska Hauer</author>
    <author>Maximilian Schultz</author>
    <author>Sonja Haug</author>
    <author>Karsten Weber</author>
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    <collection role="institutes" number="FakSoz">Fakultät Sozial- und Gesundheitswissenschaften</collection>
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    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="">Digitale Transformation</collection>
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    <title language="deu">Künstliche Intelligenz und Anamnese (KI-Anamnese) - Datensätze Welle 1 und Welle 2 [Data set]</title>
    <abstract language="deu">Die Studie stützt sich auf eine Quotenstichprobe der deutschsprachigen Bevölkerung im Alter von 18 bis 74 Jahren. Sie wurde als Längsschnittstudie (Trendstudie) mit insgesamt zwei Wellen mit dem gleichen Fragebogen durchgeführt. 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 möglichst genaue Abbildung der Grundgesamtheit zu gewährleisten, wurden die Merkmale Geschlecht, Alter, Region, Haushaltsgröße, Ortsgröße sowie der Bildungsstand des Haushaltsvorstands quotiert, etwaige Abweichungen durch ein iteratives Gewichtungsverfahren ausgeglichen. Der Fragebogen besteht aus neun standardisierten Fragen; zuzüglich wurden soziodemographische Merkmale erhoben. Einzelne Fragen wurden, zum Teil übersetzt sowie abgewandelt, aus anderen Studien übernommen.</abstract>
    <identifier type="doi">10.5281/zenodo.18017447</identifier>
    <note>Related works:&#13;
&#13;
Is described by&#13;
Other: 10.35096/othr/pub-8707 (DOI)&#13;
&#13;
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Journal: 10.1016/j.zefq.2025.10.003  (DOI)</note>
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    <author>Sonja Haug</author>
    <author>Edda Currle</author>
    <author>Karsten Weber</author>
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    <title language="deu">Forschungsprojekt "EVEKT "Erhöhung der Verbraucherpartizipation an der Energiewende und datenbasierte Mehrwertdienste" — Datensatz [Data set]</title>
    <abstract language="deu">Um Leistungsschwankungen im Stromnetz durch fluktuierende erneuerbare Energien auszugleichen, sollen in Deutschland intelligente Messtechnologien in Privathaushalten verbaut werden. Diese gelten als zentraler Bestandteil sog. Smart-Grids (intelligente Stromnetze), die Stromnachfrage und -angebot steuern, um Stromnetzstabilität zu gewährleisten. Die Werte, die bei der Messung des Stromverbrauchs in Privathaushalten erhoben werden, können an die Verbraucher*innen mithilfe von Apps oder anderer Smart-Meter-Plattformen (datenbasierte Mehrwertdienste) rückgemeldet werden. Vor diesem Hintergrund wurde 2023 eine Online-Befragung der Wohnbevölkerung in Deutschland durchgeführt (n=2.027). Untersucht wurden Bekanntheit, Nutzungsbereitschaft und Akzeptanz intelligenter Stromzähler bzw. Smart-Meter sowie die Nutzungsintention bei Anwendungsszenarien und Datenschutzbedenken.</abstract>
    <identifier type="doi">10.5281/zenodo.17962728</identifier>
    <note>Related works:&#13;
&#13;
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Working paper: 10.13140/RG.2.2.11998.72009 (DOI)&#13;
Working paper: 10.13140/RG.2.2.11159.85925 (DOI)&#13;
&#13;
Is described by:&#13;
Other: 10.35096/othr/pub-8740 (DOI)&#13;
&#13;
Is metadata for:&#13;
Working paper: 10.13140/RG.2.2.33227.60968 (DOI)&#13;
Project deliverable: 10.34657/20059 (DOI)&#13;
Working paper: 10.13140/RG.2.2.17667.11043 (DOI)&#13;
Journal: 10.1007/s11623-025-2065-8 Titel anhand dieser DOI in Citavi-Projekt übernehmen (DOI)</note>
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    <author>Sonja Haug</author>
    <author>Miriam Vetter</author>
    <author>Caroline Dotter</author>
    <author>Karsten Weber</author>
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    <title language="deu">Multi- und intermodale Mobilität erfassen und verstehen - eine Literaturübersicht</title>
    <abstract language="deu">Die Transformation zu nachhaltiger Mobilität erfordert eine detaillierte Erfassung des tatsächlichen Mobilitätsverhaltens, was durch herkömmliche, aggregierte oder retrospektive Erhebungsmethoden (z.B. Zählstellen, Wegetagebücher) nicht vollständig gelingt. Zudem sind diese Methoden oft teuer, fehleranfällig oder nicht nachhaltig skalierbar. Ziel dieser Literaturübersicht ist es, einen systematischen Überblick über den aktuellen Forschungsstand zur Erhebung und Analyse individueller Mobilitätsdaten zu geben und darauf aufbauend mögliche Forschungslücken sowie Potentiale zu identifizieren. Die explorative Literaturrecherche umfasst sozialwissenschaftliche Erhebungen zu multi- und intermodalem Mobilitätsverhalten, sowie einen Überblick über Analysemöglichkeiten von Wegedaten. Der Fokus liegt auf der Identifikation&#13;
relevanter Datenquellen und methodischer Ansätze zur Segmentierung, Verkehrsmittelerkennung und Wegezweckbestimmung. Ergebnisse aus aktuellen Studien verdeutlichen, dass ausschließlich sensorgestützte Datenerhebungen bisher nicht ausreichen, um Mobilitätsverhalten vollumfänglich und präzise abzubilden. Eine mögliche Lösung ist ein "Best-of-both-worlds-Ansatz, der die passive, automatische Mobilitätsdatenerfassung via Smartphone-Sensorik mit gezielten Nutzerkorrekturen und Ergänzungen ("Human-in-the-Loop") innerhalb einer App kombiniert. Die Literaturauswertung zeigt, dass auf diesem Weg die beste Datenqualität gewonnen&#13;
werden kann. Durch die Kombination von Mobilitätsbefragung mit passiver Erhebung&#13;
von Mobilitätsdaten kann ein umfassender, möglichst vollständiger und korrekter Überblick über das Mobilitätsverhalten gewonnen werden.</abstract>
    <identifier type="doi">10.35096/othr/pub-8741</identifier>
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    <author>Prakhar Bhardwaj</author>
    <author>Franziska Hauer</author>
    <author>Vanessa Mücke</author>
    <author>Caroline Dotter</author>
    <author>Sonja Haug</author>
    <author>Simone Weikl</author>
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    <thesisPublisher>Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg</thesisPublisher>
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    <title language="eng">Recording and understanding multi- and intermodal mobility - a review</title>
    <abstract language="eng">The transition to sustainable mobility requires detailed knowledge of actual mobility behavior. Recording mobility behavior through conventional, aggregated, or retrospective survey methods (e.g., counting stations, travel diaries) may yield incomplete insights. In addition, these methods are often expensive, prone to error, or not scalable. The aim of this literature review is to provide a systematic overview of the current state of the literature on recording and analysis of individual mobility data and, based on this, to identify possible research gaps and potential. The exploratory literature review includes social science surveys on multi- and intermodal mobility behavior, as well as an overview of possible ways to analyze travel data. The focus of the latter is on identifying relevant data sources and methodological approaches&#13;
for segmentation, identification of transport mode, and trip purpose determination.&#13;
Results from recent studies show that sensor-based data collection alone is not sufficient to fully and accurately map mobility behavior. One possible solution is a “best-of-both-worlds” approach that combines passive, automatic mobility data collection via smartphone sensors with targeted user corrections and additions (“human-in-the-loop”) within an app. The literature review shows that this approach yields the best data quality. Combining mobility surveys with passive collection of mobility data provides a comprehensive, accurate, and complete overview of mobility behavior.</abstract>
    <identifier type="doi">10.35096/othr/pub-8742</identifier>
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    <author>Prakhar Bhardwaj</author>
    <author>Franziska Hauer</author>
    <author>Vanessa Mücke</author>
    <author>Caroline Dotter</author>
    <author>Sonja Haug</author>
    <author>Simone Weikl</author>
    <author>Karsten Weber</author>
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    <collection role="institutes" number="FakSoz">Fakultät Sozial- und Gesundheitswissenschaften</collection>
    <collection role="persons" number="weberlate">Weber, Karsten (Prof. Dr.) - Labor für Technikfolgenabschätzung und Angewandte Ethik</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16312">Energie und Mobilität</collection>
    <collection role="persons" number="hauglasofo">Haug, Sonja (Prof. Dr.) - Labor Empirische Sozialforschung</collection>
    <collection role="DFGFachsystematik" number="2">Geistes- und Sozialwissenschaften</collection>
    <thesisPublisher>Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg</thesisPublisher>
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    <title language="deu">Quantitative Befragung zu Künstlicher Intelligenz für Nichtregierungsorganisationen -Fragebogen und Codebuch</title>
    <abstract language="deu">Künstliche Intelligenz (KI) stellt ein wichtiges Thema der Digitalisierung dar und hat das Potenzial viele Arbeitsfelder grundlegend zu verändern. Mit dem Einsatz von KI wird die Hoffnung verbunden durch Automatisierung Zeit und Geld zu sparen. Dies könnte besonders interessant für Organisationen sein, die wenig Ressourcen zur Verfügung haben, da sie nicht gewinnorientiert oder ehrenamtlich arbeiten. Dazu zählen Nichtregierungsorganisationen (NRO), die einen wichtigen Bestandteil der Zivilgesellschaft darstellen. Aufgrund der komplexer werdenden Arbeit von NROs scheint KI Möglichkeiten zur Bewältigung aktueller und zukünftiger Herausforderungen zu bieten. Über den Einsatz von KI in NROs ist derzeit jedoch wenig bekannt. Es wurde eine quantitative Querschnittstudie deutscher Nichtregierungsorganisationen (NRO) zum Thema KI durchgeführt. Der Web-Survey baut auf den Erkenntnissen des Scoping Reviews und der qualitativen Interviews auf und vertieft den Einblick in die Bereiche aktuelle Nutzung von KI, Wissenstand in den Organisationen sowie vorhandene und noch benötigte Ressourcen. Dafür wurden 343 NROs verschiedener Größen und Handlungsfelder befragt und die Ergebnisse quantitativ analysiert.</abstract>
    <identifier type="doi">10.35096/othr/pub-8706</identifier>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:bvb:898-opus4-87066</identifier>
    <note>Hauer, Franziska; Haug, Sonja; Scharf, Anna; Schultz, Maximilian; Weber, Karsten (2024): Künstliche Intelligenz für Nichtregierungsorganisationen - Quantitative Erforschung der Umsetzung in deutschen NROs. 3. Arbeitspapier. OTH Regensburg. Regensburg. DOI: 10.13140/RG.2.2.11094.66883</note>
    <licence>Creative Commons - CC BY-NC-ND - Namensnennung - Nicht kommerziell - Keine Bearbeitungen 4.0 International</licence>
    <author>Franziska Hauer</author>
    <author>Sonja Haug</author>
    <author>Anna Scharf</author>
    <author>Maximilian Schultz</author>
    <author>Karsten Weber</author>
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      <value>Künstliche Intelligenz</value>
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      <value>NGO</value>
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    <collection role="institutes" number="FakSoz">Fakultät Sozial- und Gesundheitswissenschaften</collection>
    <collection role="persons" number="weberlate">Weber, Karsten (Prof. Dr.) - Labor für Technikfolgenabschätzung und Angewandte Ethik</collection>
    <collection role="persons" number="hauglasofo">Haug, Sonja (Prof. Dr.) - Labor Empirische Sozialforschung</collection>
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    <thesisPublisher>Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg</thesisPublisher>
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    <publishedYear>2025</publishedYear>
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    <title language="deu">Forschungsprojekt „EVEKT „Erhöhung der Verbraucherpartizipation an der Energiewende und datenbasierte Mehrwertdienste“ — Fragebogen zur Online-Befragung und Codeplan</title>
    <abstract language="deu">Um Leistungsschwankungen im Stromnetz durch fluktuierende erneuerbare Energien auszugleichen, sollen in Deutschland intelligente Messtechnologien in Privathaushalten verbaut werden. Diese gelten als zentraler Bestandteil sog. Smart-Grids (intelligente Stromnetze), die Stromnachfrage und -angebot steuern, um Stromnetzstabilität zu gewährleisten. Die Werte, die bei der Messung des Stromverbrauchs in Privathaushalten erhoben werden, können an die Verbraucher*innen mithilfe von Apps oder anderer Smart-Meter-Plattformen (datenbasierte Mehrwertdienste) rückgemeldet werden. Vor diesem Hintergrund wurde 2023 eine Online-Befragung der Wohnbevölkerung in Deutschland durchgeführt (n=2.027). Untersucht wurden Bekanntheit, Nutzungsbereitschaft und Akzeptanz intelligenter Stromzähler bzw. Smart-Meter sowie die Nutzungsintention bei Anwendungsszenarien und Datenschutzbedenken.</abstract>
    <identifier type="doi">10.35096/othr/pub-8740</identifier>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:bvb:898-opus4-87409</identifier>
    <note>Vetter, Miriam/Haug, Sonja/Dotter, Caroline/Weber, Karsten (2024). 4. Arbeitspapier. Ak-zeptanz und Nutzungsbereitschaft von Smart-Meter-Anwendungen und datenbasierten Mehrwertdiensten. Erste Auswertungen im Rahmen von EVEKT. Ostbayerische Technische Hochschule (OTH) Regensburg. Regensburg. EVEKT – Erhöhung der Verbraucherpartizipa-tion an der Energiewende durch KI-Technologien und datenbasierte Mehrwertdienste. Teil-projekt Ethische und soziale Aspekte der Erhöhung der Verbraucherpartizipation an der Energiewende durch KI-Technologien. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.33227.60968&#13;
&#13;
Zugehöriges Datenset: https://doi.org/10.5281/zenodo.17962728</note>
    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>Sonja Haug</author>
    <author>Miriam Vetter</author>
    <author>Caroline Dotter</author>
    <author>Karsten Weber</author>
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    <title language="deu">Künstliche Intelligenz und Anamnese (KI-Anamnese) — Fragebogen der Trendstudie zur Akzeptanz von KI in der Anamnese in Arztpraxen in Deutschland mit Codeplan</title>
    <abstract language="deu">Die Studie stützt sich auf eine Quotenstichprobe der deutschsprachigen Bevölkerung im Alter von 18 bis 74 Jahren. Sie wurde als Längsschnittstudie (Trendstudie) mit insgesamt zwei Wellen mit dem gleichen Fragebogen durchgeführt. 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 möglichst genaue Abbildung der Grundgesamtheit zu gewährleisten, wurden die Merkmale Geschlecht, Alter, Region, Haushaltsgröße, Ortsgröße sowie der Bildungsstand des Haushaltsvorstands quotiert, etwaige Abweichungen durch ein iteratives Gewichtungsverfahren ausgeglichen. Der Fragebogen besteht aus neun standardisierten Fragen; zuzüglich wurden soziodemographische Merkmale erhoben. Einzelne Fragen wurden, zum Teil übersetzt sowie abgewandelt, aus anderen Studien übernommen.</abstract>
    <identifier type="doi">10.35096/othr/pub-8707</identifier>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:bvb:898-opus4-87079</identifier>
    <note>Der Fragebogen ist Anhang zu folgender Veröffentlichung: &#13;
Currle, E., Haug, S. &amp; Weber, K. (2025). Akzeptanz des Einsatzes von Künstlicher Intelligenz im Anamneseprozess: Ergebnisse einer Bevölkerungsbefragung in Deutschland [Acceptance of artificial intelligence tools for medical history-taking: Findings of a population survey in Germany]. Zeitschrift für Evidenz, Fortbildung und Qualität im Gesundheitswesen, 198-199, 9–17. https://doi.org/10.1016/j.zefq.2025.10.003 &#13;
&#13;
Nachweis auf dem Publikationsserver unter: &#13;
https://opus4.kobv.de/opus4-oth-regensburg/frontdoor/index/index/docId/8671&#13;
&#13;
Zugehöriges Datenset: 10.5281/zenodo.18017447 (DOI)</note>
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    <author>Edda Currle</author>
    <author>Sonja Haug</author>
    <author>Karsten Weber</author>
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      <value>Bevölkerungsumfrage</value>
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      <value>Technologieakzeptanz</value>
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      <value>Fragebogen</value>
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    <publisherName>BBSR – Bundesinstitut für Bau-, Stadt- und Raumforschung im Bundesamt für Bauwesen und Raumordnung (BBR)</publisherName>
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    <title language="deu">Die Zukunft der Notfallerkennung in Haushalten älterer Menschen : eine Technikbewertung</title>
    <abstract language="deu">Die meisten älteren Personen wünschen sich ein Altern in der Häuslichkeit, auch bei zunehmendem Anteil an Pflegebedürftigen in der Bevölkerung. Der Pflegenotstand im ländlichen Raum und im ambulanten Bereich stellt die häusliche Versorgung jedoch vor Herausforderungen. Die Digitalisierung soll dabei Abhilfe schaffen. Hausnotrufsysteme sind eine weit verbreitete Form digitaler Assistenzsysteme, die auf Knopfdruck Hilferufe an Hausnotrufzentralen übermitteln. Sie stehen jedoch in der Kritik, da die Handsender aus Angst&#13;
vor Stigmatisierung von den Pflegebedürftigen oft abgelegt und daher trotz Notlage nicht genutzt werden.&#13;
Neben vielfältiger Forschung zu digitalen Assistenzsystemen werden zunehmend technische Prototypen zu Smart-Meter-Anwendungen zur Notfallerkennung für ältere Menschen entwickelt, die mithilfe von Stromverbrauchsdaten und Künstlicher Intelligenz auf Inaktivität und somit mögliche Notfälle schließen. Smart-Meter sind intelligente Messsysteme, die für bestimmte Privathaushalte gesetzlich verpflichtend eingeführt werden, um Netzstabilität zu gewährleisten. Dieser Beitrag stellt erste Ergebnisse einer Technikbewertung mithilfe eines Mixed-Method-Ansatzes vor. Ein Drittel der Expertinnen und Experten sieht eine positive Nutzungsintention. Die Bevölkerungsbefragung zeigt Unentschlossenheit bezüglich der neuen Technologie. Eine Nutzungsintention besteht vor allem bei jüngeren technikaffinen Personen, d.h. den älteren Menschen der Zukunft.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Demografische Alterungsprozesse : Chancen und Herausforderungen für die Regionalentwicklung</parentTitle>
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    <identifier type="doi">10.58007/gcpc-7j48</identifier>
    <enrichment key="ConferenceStatement">Dezembertagung des DGD-Arbeitskreises „Städte und Regionen“ in Kooperation mit dem BBSR Bonn am 5. + 6. Dezember 2024 in Berlin</enrichment>
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    <author>Miriam Vetter</author>
    <author>Sonja Haug</author>
    <author>Karsten Weber</author>
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      <value>Notfallerkennung</value>
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      <value>Smart Meter</value>
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      <value>Akzeptanz</value>
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    <title language="deu">Zivilgesellschaft im Wandel – Zwischen Potenzial und Herausforderung. Ergebnisse einer Befragung in der Gemeinde Hebertshausen (Bayern)</title>
    <abstract language="deu">Was motiviert Menschen dazu, sich freiwillig und ehrenamtlich zu engagieren? Worin unterscheiden sich die&#13;
Motive der verschiedenen Altersgruppen? Und welche Potenziale und Herausforderungen ergeben sich daraus für die Region?&#13;
Ausgehend vom strukturellen Wandel des Wohlfahrtsstaates, der unter anderem durch den demografischen&#13;
Wandel bedingt ist, sehen sich kommunale Akteure zunehmend in der Pflicht, ihre Bürgerschaft zu aktivieren,&#13;
um soziale Versorgungslücken zu schließen. Freiwilliges und ehrenamtliches Engagement dient dabei nicht&#13;
nur der Förderung der Gemeinschaft, sondern sichert auch Existenzen – als Ressource der Gesellschaft und zur&#13;
Stärkung der sozialen Teilhabe – selbst in den kleinsten und strukturschwächsten Kommunen. Die Zivilgesellschaft, als alternative und sozialkommunale Versorgungsstrategie, bietet hier Lösungsansätze für gesamtgesellschaftliche Herausforderungen, die sich aus der demografischen Alterung ergeben.&#13;
Der Beitrag stellt Ergebnisse einer Fallstudie mit einer qualitativen Befragung von Expertinnen und Experten&#13;
(n=14) und einer quantitativen Befragung (n=117) zur Motivation von Bürgerinnen und Bürgern für freiwilliges&#13;
und ehrenamtliches Engagement in der Gemeinde Hebertshausen vor. Hebertshausen ist eine kreisangehörige Gemeinde im Landkreis Dachau (Regierungsbezirk Oberbayern, Bundesland Bayern) mit grundzentraler&#13;
Funktion (siehe Abschnitt 3).</abstract>
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    <enrichment key="ConferenceStatement">Dezembertagung des DGD-Arbeitskreises „Städte und Regionen“ in Kooperation mit dem BBSR Bonn am 5. + 6. Dezember 2024 in Berlin</enrichment>
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    <author>Yvonne Irlenborn</author>
    <author>Sonja Haug</author>
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      <value>Zivilgesellschaft</value>
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      <value>Ehrenamt</value>
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    <title language="deu">Abschlussbericht Projekt EVEKT – Erhöhung der Verbraucherpartizipation an der Energiewende durch KI-Technologien und datenbasierte Mehrwertdienste</title>
    <abstract language="deu">Das Forschungsprojekt EVEKT beinhaltet ein interdisziplinäres Vorhaben mit technischer, rechts- und sozialwissenschaftlicher Komponente. Inhaltlich geht es um Künstliche Intelligenz und datenbasierte Mehrwertdienste und deren Anwendung am Beispiel von Smart-Metern (intelligenten Messsystemen) in Privathaushalten. Hintergrund ist der verpflichtende Smart-Meter-Rollout in Deutschland bis 2032. &#13;
Das Gesamtziel des Projektes EVEKT ist es, Haushalte im Untersuchungsgebiet, einem Rei-henhauskomplex „Herzobase“ in Herzogenaurach bei Nürnberg, mit einem System auszustatten, das zur Messung des Stromverbrauchs dient und zum Stromsparen anregen soll. Die Pilotanwendung soll die Möglichkeiten und Grenzen des Einsatzes intelligenter Algorithmen zeigen, um letztlich das Konsumverhalten der Testhaushalte positiv zu beeinflussen. Die Daten aus den Smart-Metering-System werden hierzu erfasst, aufbereitet und den Verbrauchenden über datenbasierte Mehrwertdienste transparent zur Verfügung gestellt. Intelligente Algorithmen sollen den Bewohnenden nach einer Auswertungsperiode auf Grundlage der Smart-Meter-Daten Hinweise über ihr Energienutzungsverhalten und mögliche Ersparnisse liefern. Durch diese Informationen soll es erleichtert werden, das je eigene Verbrauchsverhalten zu verändern.&#13;
Dieser Schlussbericht beinhaltet eine Beschreibung des Teilprojekts der sozialwissenschaftlichen Begleitforschung und Technikfolgenabschätzung, das an der OTH Regensburg bearbeitet wurde.</abstract>
    <subTitle language="deu">Teilprojekt: Sozialwissenschaftliche Begleitforschung - Technikfolgenabschätzung</subTitle>
    <identifier type="handle">https://oa.tib.eu/renate/handle/123456789/21042</identifier>
    <identifier type="doi">10.34657/20059</identifier>
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    <author>Miriam Vetter</author>
    <author>Sonja Haug</author>
    <author>Karsten Weber</author>
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      <value>Sozialwissenschaften</value>
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    <thesisPublisher>Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg</thesisPublisher>
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    <title language="deu">Akzeptanz des Einsatzes von Künstlicher Intelligenz im Anamneseprozess: Ergebnisse einer Bevölkerungsbefragung in Deutschland</title>
    <abstract language="deu">Hintergrund und Zielsetzung&#13;
Zunehmend werden digitale Anamneseverfahren, wie z. B. Chatbots, entwickelt und evaluiert, sind jedoch in Arztpraxen in Deutschland noch nicht flächendeckend implementiert. Ziel dieser Arbeit ist die Erhebung der Akzeptanz der Bevölkerung in Deutschland gegenüber KI-gestützten Verfahren im Anamneseprozess, durch die es möglich wird, Rückschlüsse auf die Nutzung der Verfahren und ihre Eignung als Bestandteil von Digitalisierungsstrategien der Praxen zu ziehen.&#13;
Methode&#13;
Die Studie basiert auf einer Onlinebefragung der Bevölkerung in Deutschland (Feldphase 18.-24.11.2024, n = 1.000). Zurückgehend auf die „Unified Theory of Acceptance and Use of Technology“ (UTAUT) wurden drei zentrale Hypothesen zur Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) im Anamneseprozess aufgestellt und mit linearen Regressionsmodellen getestet.&#13;
Ergebnisse&#13;
Die Akzeptanz für die Nutzung von KI-gestützten Systemen fällt in beiden untersuchten Szenarien, der Nutzung eines Chatbots zu Hause und der Nutzung eines Chatbots in einer Arztpraxis, hoch aus. Dabei bestätigen sich die erwarteten Zusammenhänge von Leistungserwartung, Aufwandserwartung und erwartetem Sozialem Einfluss mit der Verhaltensabsicht, einen Chatbot in der Arztpraxis oder vor dem Besuch einer Arztpraxis zu nutzen. Die Einflüsse von Alter, Geschlecht oder Erfahrung mit der Technologie zeigen jedoch nicht die vermuteten Zusammenhänge.&#13;
Diskussion und Schlussfolgerung&#13;
Die Praktikabilität ist von entscheidender Bedeutung für eine positive Einstellung gegenüber der Nutzung. Dabei zeigt sich kein Unterschied zwischen den Geschlechtern. Bei der Implementierung von Chatbots im Anamneseprozess sollten die Aspekte Praktikabilität, Datenschutz und Datensicherheit eine wesentliche Rolle spielen. Angesichts der Tatsache, dass ein großer Teil der älteren Bevölkerung in Deutschland nach wie vor über begrenzte Erfahrung mit digitalen Technologien verfügt, ist Gebrauchstauglichkeit für diese Bevölkerungsgruppe sowie für Menschen mit Beeinträchtigungen von hoher Relevanz.</abstract>
    <abstract language="eng">Background and objectives&#13;
Digital tools for medical history-taking, such as chatbots, are increasingly being developed and evaluated but have not yet been implemented across the board in medical practices in Germany. The aim of this study was to survey the acceptance of AI-supported tools for medical history-taking among the German population, thereby allowing conclusions to be drawn about the use of these tools and their suitability as part of digitalization strategies in medical practices.&#13;
Method&#13;
The study is based on an online survey among the German population (fieldwork November 18 to 24, 2024, n = 1,000). Based on the ‘Unified Theory of Acceptance and Use of Technology’ (UTAUT), three central hypotheses on the use of artificial intelligence (AI) in the medical history-taking process were generated and tested using linear regression models.&#13;
Results&#13;
In the two scenarios examined — patients using a chatbot at home and at the doctor’s office — there was a high level of acceptance for the use of AI-supported systems. The expected relationships between Performance Expectancy, Effort Expectancy and expected Social Influence with the behavioral intention to use a chatbot either in the doctor’s office or before visiting the doctor’s office have been confirmed. However, influential factors such as age, gender, or experience with technology do not show the expected correlations.&#13;
Discussion and conclusion&#13;
Practicability is crucial for a favorable attitude towards AI applications. There were no apparent gender differences. When implementing chatbots in the medical history-taking process, the aspects of practicability, data protection, and data security should play a key role. Given that a large number of the elderly in Germany still have limited experience with digital technologies, usability is highly relevant for both this population group and for people with disabilities.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Zeitschrift für Evidenz, Fortbildung und Qualität im Gesundheitswesen</parentTitle>
    <additionalTitle language="eng">Acceptance of artificial intelligence tools for medical history-taking: Findings of a population survey in Germany</additionalTitle>
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    <note>Corresponding author der OTH Regensburg: Edda Currle</note>
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    <author>Edda Currle</author>
    <author>Sonja Haug</author>
    <author>Karsten Weber</author>
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      <value>Künstliche Intelligenz</value>
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      <value>Anamnese</value>
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    <collection role="persons" number="weberlate">Weber, Karsten (Prof. Dr.) - Labor für Technikfolgenabschätzung und Angewandte Ethik</collection>
    <collection role="oaweg" number="">Hybrid Open Access - OA-Veröffentlichung in einer Subskriptionszeitschrift/-medium</collection>
    <collection role="oaweg" number="">Corresponding author der OTH Regensburg</collection>
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    <thesisPublisher>Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg</thesisPublisher>
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    <title language="deu">ePA : wenig bekannt und Widerspruchslösung bevorzugt</title>
    <abstract language="deu">Eine bevölkerungsrepräsentative Umfrage der gesamtdeutschen Bevölkerung ergibt: Die ePA ist wenig bekannt. 48 Prozent der Bevölkerung geben an, die ePA nicht zu kennen. Die Personen, die die ePA kennen, möchten diese zum überwiegenden Teil zukünftig nutzen. Bezüglich der automatischen Datenübertragung in die ePA sind die Nutzer:innen zurückhaltend.</abstract>
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    <author>Karsten Weber</author>
    <author>Sonja Haug</author>
    <author>Georgios Raptis</author>
    <author>Caroline Dotter</author>
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    <publishedYear>2025</publishedYear>
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    <title language="deu">Medizin</title>
    <abstract language="deu">Medizinisches Handeln wird durch Digitalisierung verändert, weil sich der Fokus von Patient*innen hin zu Daten über Patient*innen verlagert. Dieser Prozess ist als Entmaterialisierung des Gegenstands der Medizin zu verstehen, da nicht mehr die Körper 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.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Handbuch Materialität und Digitalität</parentTitle>
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    <title language="deu">Künstliche Intelligenz in sozialen Organisationen implementieren</title>
    <abstract language="deu">Die Digitalisierung wird in der Gesellschaft seit vielen Jahren thematisiert. Durch Künstliche Intelligenz (KI) hat diese Diskussion einen zusätzlichen Anstoß bekommen. Inbesondere für gemeinwohlorientierte Organisationen bieten sich Potenziale sowie Risiken. Sie könnten zur Entlastung von Fachkräften, zur Verbesserung organisatorischer Abläufe und zur Entwicklung neuer Unterstützungsangebote beitragen. Angesichts chronischer Herausforderungen wie Fachkräftemangel, Ressourcenknappheit und wachsender Komplexität von Arbeitsprozessen erscheint KI daher als möglicher Hebel für eine tiefgreifende Transformation.</abstract>
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    <subTitle language="deu">von der Einzelinitiative zur Strategie</subTitle>
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      <value>Sozialwirtschaft</value>
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    <title language="deu">Soziales Kapital</title>
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    <author>Sonja Haug</author>
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    <title language="deu">Soziostrukturelle und -kulturelle Einflussfaktoren auf Einstellungsmuster zu assistierter Reproduktion</title>
    <abstract language="deu">Zu den bereits klinisch implementierten reproduktionsmedizinischen Verfahren wie der In-vitro-Fertilisation oder Eizell-Kryokonservierung, die Menschen mit Fertilitätseinschränkungen dabei helfen sollen, Kinder zu bekommen, kommen immer mehr Verfahren hinzu, welche sich zwar noch im experimentellen Stadium befinden, jedoch bereits auf die Möglichkeit der klinischen Anwendung hindeuten. Ein erstes relevantes Verfahren ist die In-vitro-Gametogenese, die Generierung von artifiziellen Gameten. Ein zweites ist die extrakorporale Schwangerschaft, mit der die Hoffnung verbunden ist, schwere Komplikationen oder sogar den Tod bei Frühgeburten zu vermeiden. Diese medizinischen Innovationen können weitreichende rechtliche, gesellschaftliche und ethische Konsequenzen im Kontext der menschlichen Reproduktion nach sich ziehen – diese werden im vorliegenden Sammelband kritisch diskutiert.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Reproduktionszukünfte : ethische, rechtliche und soziale Perspektiven neuer Reproduktionstechniken</parentTitle>
    <identifier type="isbn">978-3-658-46299-4</identifier>
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    <author>Sonja Haug</author>
    <author>Nadja Milewski</author>
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    <title language="eng">Needs Assessment for an Assistance System for the Visually Impaired and Blind in Climbing and Bouldering</title>
    <abstract language="eng">Background: This thesis deals with the potentials and challenges of&#13;
climbing for blind and visually impaired people. Objectives: The extent to which an&#13;
innovative technical assistance system can contribute to supporting this sport in&#13;
climbing gyms is analyzed. Methods: As part of this study, a needs analysis was&#13;
carried out using a mixed methods approach. This comprises an observational study,&#13;
expert interviews and a quantitative survey of the potential target group. Results:&#13;
The studies show that climbing can promote the development of social and physical&#13;
skills. Nevertheless, there are needs and challenges, such as finding the next hold on&#13;
a route. Conclusions: The technical assistance system could provide support by&#13;
addressing these specific challenges and needs of blind and visually impaired people&#13;
when climbing and supporting them with acoustic signals.</abstract>
    <parentTitle language="eng">dHealth 2025 : Proceedings of the 19th Health Informatics Meets Digital Health Conference, 6. + 7. May 2025, Vienna</parentTitle>
    <identifier type="isbn">978-1-64368-592-2</identifier>
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    <author>Felicitas Braun</author>
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    <author>Viola Schneider</author>
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    <title language="deu">Angehörige als Ressource im Prozess soziotechnischer Transformation in ambulanter Therapie und Pflege : Ergebnisse einer Feldstudie zur Akzeptanz von Telepräsenzsystemen</title>
    <abstract language="deu">Die Implementation digitaler Technologien wird im Spannungsfeld von demographischem Wandel, fortschreitender Digitalisierung und zunehmendem Fachkräftemangel im Gesundheitssystem mit hohen Erwartungen verknüpft. Im Rahmen eines empirischen Forschungsprojektes wurden die Machbarkeit und die Wirkung von logopädischer und physiotherapeutischer Teletherapie sowie von Telenursing-Anwendungen bei Schlaganfallpatient*innen evaluiert, die über telepräsenzgestützte digitale Assistenzsysteme im häuslichen Bereich durchgeführt wurden. Die sozialwissenschaftliche Begleitforschung hatte die Aufgabe, die Akzeptanz und die Nutzungsbereitschaft der eingesetzten Technologie zu analysieren sowie die Auswirkungen aufzuzeigen, die der Einsatz der Geräte im ethischen, rechtlichen und sozialen Kontext mit sich bringen kann. Der vorliegende Beitrag basiert auf den Daten und Ergebnissen dieser Akzeptanzforschung und analysiert die Interaktion von Menschen in ihren Rollen als Patient*in oder Angehörige von Patient*innen mit Technologie. Die Ergebnisse beleuchten die Relevanz der Angehörigen für diese Interaktionen und zeigen, warum ihre Einbeziehung im Rahmen soziotechnischer Transformationen im Bereich ambulanter Therapie und Pflege so wichtig ist.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Soziotechnische Transformationen im Sozial- und Gesundheitswesen: kollaborativ, divers, barrierefrei und sozialräumlich</parentTitle>
    <identifier type="isbn">978-3-7799-7854-1</identifier>
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    <author>Sonja Haug</author>
    <author>Edda Currle</author>
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      <value>Sozialtechnologie</value>
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    <title language="eng">Artificial Intelligence and anamnesis: Results of a population survey</title>
    <abstract language="eng">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.</abstract>
    <identifier type="doi">10.13140/RG.2.2.31952.01285</identifier>
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    <title language="eng">Sharing health data for research purposes: results of a population survey in Germany</title>
    <abstract language="eng">BACKGROUND: Increased use of health data has the potential to improve both health care and health policies. Several recent policy initiatives at the European and German legislative levels aim to increase the primary and secondary use of health data. However, little is known about general population views on health data access for research. Most studies are based on subsets defined by specific illnesses.&#13;
METHODS: We commissioned a national computer-assisted dual-frame telephone survey (landline and mobile). Logit estimation models were used to identify predictors of willingness to provide access to health data to different organizations (universities in Germany, universities worldwide, German government organizations, pharmaceutical companies).&#13;
RESULTS: A high willingness to share health data for research purposes is observed, depending on the specific data recipient. The willingness is highest for research at universities in Germany and German governmental organizations, and lowest regarding research by pharmaceutical companies. The main drivers for sharing health data are the level of trust in public institutions, the respondents' assessment of the seriousness and likelihood of data misuse, and the level of digital literacy. Age, gender, and level of education have small effects and do not determine the willingness to share health data for all organizations.&#13;
CONCLUSION: We present evidence from a random sample of the German population. The results indicate widespread support among the population for providing access to health data for research purposes. Similar to findings in other countries, the willingness depends strongly on the recipient of the data. This paper evaluates the impact of various determinants - identified in previous qualitative and quantitative research - on the willingness of the German population to share health data. While previous studies have found that patients are generally more willing to share health data, we found that the presence of a medical precondition does not translate into respondents' unequivocal support for health data sharing. We identify privacy concerns, general trust, and digital literacy as key factors influencing the willingness to share health data. Therefore, policymakers and stakeholders need to ensure and communicate the necessary privacy protection measures to increase the willingness of the German population to share health data.</abstract>
    <parentTitle language="eng">BMC health services research</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1186/s12913-025-12706-9</identifier>
    <identifier type="pmid">40369578</identifier>
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    <note>Corresponding author der OTH Regensburg: Caroline Dotter</note>
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    <author>Caroline Dotter</author>
    <author>Sonja Haug</author>
    <author>Rainer Schnell</author>
    <author>Georgios Raptis</author>
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    <collection role="persons" number="raptisehealth">Raptis, Georgios (Prof. Dr.) - eHealth Lab</collection>
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    <title language="deu">Datenschutzsorgen aus Sicht der Bevölkerung im Kontext der Einführung von Smart-Metern</title>
    <abstract language="deu">Der Beitrag stellt die Ergebnisse einer repräsentativen Bevölkerungsumfrage zur Akzeptanz von Smart-Metern in Privathaushalten vor. Bedenken gegenüber der Einführung von Smart-Metern hat knapp die Hälfte der Befragten. Anonymisierte Zugriffe auf ERnergieverbrauchsdaten werden anstelle der Weitergabe personenbezogener Daten favorisiert. Informationen über den Datenschutz haben für deutsche Privathaushalte offenbar die höchste Priorität.</abstract>
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    <title language="eng">Acceptance and Usage of AI Applications in Health-Focused NGOs</title>
    <abstract language="eng">Background: AI applications promise to be a valuable tool for healthfocused NGOs. While often operating with limited resources, these organizations recognize the potential of AI to streamline processes and support workflows through automation. However, challenges such as data privacy concerns—especially regarding personal medical data—and the low prioritization of implementation hinder progress. Objectives: This study examines the extent to which German health-focused NGOs can currently benefit from the application of AI. It evaluates demands, available resources, and use cases. Methods: A health-focused subset of data from project KINiro was analyzed. This research utilized a mixed-methods approach, combining two rounds of qualitative interviews with a quantitative survey. Results: The study revealed that while health-focused NGOs are in the early stages of AI implementation, there are hurdles such as ethical concerns and a lack of resources. Conclusion: AI has the potential to support health-focused NGOs in their work, if the challenges like resources, ethics, and data privacy are effectively addressed.</abstract>
    <parentTitle language="eng">dHealth 2025, Proceedings of the 19th Health Informatics Meets Digital Health Conference</parentTitle>
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    <title language="deu">Geflüchtete in Deutschland und ihre Einstellung zur Demokratie - eine empirische Untersuchung</title>
    <abstract language="deu">Der Beitrag stellt Ergebnisse aus einer Befragung von Geflüchteten in Bayern im Projekt „Demokratieakzeptanz und Partizipation von Geflüchteten (DePaGe) im Rahmen des Bayerischen Forschungsverbunds ForDemocracy vor. Hierbei geht es unter anderem um Einstellungen und Verhalten in Bezug auf politische Partizipation. Dargestellt werden soziodemographische Merkmale, soziales Kapital, die bisherige politische Partizipation im Herkunftsland und die geplante Partizipation in Deutschland und Einflussfaktoren. Die Ergebnisse werden vor dem Hintergrund der eingeschränkten Beteiligungsrechte und der politischen Beteilung in der Allgemeinbevölkerung diskutiert.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Migration und Konflikte</parentTitle>
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    <title language="deu">Nachhaltiges Wohnen: soziale Aspekte der Gebäudesanierung</title>
    <abstract language="deu">Der Beitrag befasst sich mit Nachhaltigkeitszielen der Vereinten Nationen im Bereich der bezahlbaren und sauberen Energie (Ausbau erneuerbare Energie, klimafreundliche Energie), nachhaltige Städte und Gemeinden (energieeffizienter Wohnungsbau) und Maßnahmen zum Klimaschutz (Senkung Ausstoß von Treibhausgasen). Für die Erreichung dieser Nachhaltigkeitsziele spielen die Wohnung und erforderliche Veränderungen im Verbrauch von Heizenergie und Strom eine bedeutende Rolle. Das Wissen über Energieeinsparungsmöglichkeiten und die Einstellungen der Bevölkerung wie auch anderer Akteur*innen und Stakeholder*innen zur energetischen Gebäudesanierung ist hierbei entscheidend. In diesem Kontext werden drei Forschungsprojekte des Instituts für Sozialforschung und Technikfolgenabschätzung (IST) an der OTH Regensburg vorgestellt: Erstens die Haushaltsbefragung in der Wohnbaugenossenschaft Margaretenau Regensburg (Projekt MAGGIE) zum Thema der energetischen Gebäudesanierung mit Fokus auf Heizung und Stromerzeugung mit regenerativer Energie. Zweitens das Projekt LivingH2, bei dem es um die Brennstoffzellentechnologie geht und drittens das Forschungsprojekt EVEKT in dem Anreizstrukturen für Energiesparmaßnahmen untersucht und in der Wohnsiedlung Herzobase in Herzogenaurach getestet werden sollen. Themenfelder, die in dem Beitrag im Spannungsfeld der sozialen, ökologischen und ökonomischen Nachhaltigkeitsdimensionen angesprochen werden, sind unter anderem Energiearmut, Interessenkonflikte zwischen Akteur*innen sowie Technikakzeptanz und Rebound-Effekte.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Die Nachhaltigkeitsziele der UN im Spiegel der Wissenschaft  Beispiele aus der Sozial- und Gesundheitsforschung</parentTitle>
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    <author>Sonja Haug</author>
    <author>Miriam Vetter</author>
    <author>Anna Scharf</author>
    <author>Amelie Altenbuchner</author>
    <author>Karsten Weber</author>
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    <title language="deu">Gesundheit und Wohlergehen nach einem Schlaganfall — nachhaltige Rehabilitation durch Digitalisierung?</title>
    <abstract language="deu">Der Beitrag befasst sich mit Ziel 3 der UN-Nachhaltigkeitsziele – Gesundheit und Wohlergehen. Er untersucht die Rolle von Digitalisierung, wie z. B. Telemedizin, Teletherapie und Telecare im Hinblick auf deren Beitrag zu einer guten, flächendeckenden Versorgung für Patientinnen und Patienten insbesondere im ländlichen Raum. Dargestellt werden Ergebnisse der quantitativen Befragung von Patientinnen und Patienten und ihren Angehörigen aus dem Projekt DeinHaus 4.0 Oberpfalz – TePUS.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Die Nachhaltigkeitsziele der UN im Spiegel der Wissenschaft. Beispiele aus der Sozial- und Gesundheitsforschung</parentTitle>
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    <enrichment key="Kostentraeger">DeinHaus 4.0 Oberpfalz</enrichment>
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    <author>Edda Currle</author>
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    <title language="deu">KINiro, Künstliche Intelligenz für Nichtregierungsorganisationen - Bedarf, Akzeptanz und Umsetzungsmöglichkeiten. 4. Arbeitspapier: Künstliche Intelligenz in Nichtregierungsorganisationen: In-depth-Interviews</title>
    <abstract language="deu">Vor dem Hintergrund der wachsenden Bedeutung Künstlicher Intelligenz (KI) in unterschiedlichen gesellschaftlichen Kontexten untersucht dieses Arbeitspapier aus dem Projekt KINiro den Einsatz, die Bedarfe sowie die Akzeptanz von KI in Nichtregierungsorganisationen (NROs). Im Rahmen des Projekts „KINiro – Bedarf, Akzeptanz und Umsetzungsmöglichkeiten“ wurden zehn vertiefende Expert*innen-Interviews mit Vertreter*innen verschiedener NROs geführt. Ziel war es, ein differenziertes und vertiefendes Verständnis von Wissen, benötigten und vorhandenen Ressourcen, organisatorischen Strukturen, Umsetzungsmöglichkeiten und das Erheben von Akzeptanz und die Gründe für Nicht-Akzeptanz zu erheben. Das Arbeitspapier ist das vierte in dem Projekt und baut auf den Erkenntnissen des Scoping Reviews, der ersten qualitativen Studie und der großen quantitativen Studie auf. Die Ergebnisse zeigen, dass das Interesse an KI in NROs stark zugenommen hat, insbesondere nach der breiten Verfügbarkeit von KI-Anwendungen wie ChatGPT. Die befragten Organisationen experimentieren aktuell mit KI vorwiegend in den Bereichen Textproduktion, Datenanalyse, Wissensmanagement und Prozessoptimierung. Es werden auch spezielle KI-Anwendungen für die Bedarfe der NROs entwickelt und eingesetzt. Zugleich bestehen jedoch große Herausforderungen, insbesondere begrenzte finanzielle und personelle Ressourcen, fehlendes Know-how und der Mangel an Digitalisierung. Datenschutz und ethische Fragestellungen sowie mögliche Verzerrungen (Bias) sind zentrale Bedenken. Dennoch lassen sich erste erfolgreiche Umsetzungsstrategien erkennen, etwa die Bildung interner Arbeitsgruppen, die Unterstützung durch Führungskräfte, auch gezielte Schulungen sowie die Entwicklung von Leitlinien werden positiv bewertet. Diese Ansätze tragen dazu bei, Vorbehalte abzubauen und Akzeptanz zu fördern. Das Arbeitspapier zeigt damit, wie die vorherigen Arbeitspapiere, dass KI im gemeinwohlorientierten Sektor grundsätzlich auf Offenheit trifft, zugleich aber ein breites Spektrum an Voraussetzungen wie Ressourcen, Know-how, rechtliche Rahmenbedingungen und nutzbare Anwendungen benötigt werden, um das volle Potenzial von KI verantwortungsvoll auszunutzen.</abstract>
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    <title language="eng">Quantitative surveys of refugees</title>
    <abstract language="eng">Contribution to the Ad Hoc Group “Möglichkeiten der quantitativen Erforschung schwer erreichbarer, versteckter und marginalisierter Bevölkerungsgruppen”</abstract>
    <parentTitle language="eng">Polarisierte Welten, 41. Kongress der Deutschen Gesellschaft für Soziologie, 26.-30. Sept. 2022, Bielefeld</parentTitle>
    <subTitle language="eng">Between pragmatism and the claim of generalizability of empirical data</subTitle>
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