ARAISE - Mit Augmented Reality (AR) und Künstlicher Intelligenz (KI) erweiterte Medizinische Simulation
Wir verfolgen das Ziel, medizinische Simulationen durch AR- und KI-Elemente zu erweitern, um realistische visuelle und auditive Hinweise bereitzustellen und dadurch ein immersiveres und interaktiveres Training zu ermöglichen.
Laufzeit: September 2025 – September 2026
Status: Laufend
Bildungsstufe: Tertiärstufe
Thema: Artificial Intelligence AI, Digital Tools
Keywords: Simulation, KI, Extended Reality, AR
Ausgangslage
AR-Simulationen schaffen immersive und interaktive Lernumgebungen in einem sicheren und kontrollierten Setting. Während High-Fidelity-Simulationen – wie sie beispielsweise an der Universität Bern durchgeführt werden – eine effektive medizinische Ausbildung ermöglichen, steht eine derartige Infrastruktur nicht allen Institutionen zur Verfügung. An Hochschulen wie der Berner Fachhochschule (BFH) basieren Simulationen häufig auf Peer-to-Peer-Übungen im Sinne des kognitiven Lehrlingsmodells. Unabhängig vom Format fehlen jedoch oft zentrale visuelle und auditive Hinweise, die für eine präzise klinische Beurteilung entscheidend sind. So ist etwa das Erkennen von Hautverfärbungen bei Anaphylaxie oder Hypoxie essenziell, aber an Puppen oder Peers nur schwer darstellbar. Auch abnorme Atemgeräusche und typische Hintergrundgeräusche aus dem klinischen Alltag werden selten integriert. Durch AR können solche visuellen und auditiven Hinweise auf Puppen oder Mitlernende projiziert werden, was zu einer realistischeren Darstellung des klinischen Arbeitsalltags beiträgt – durch die gesteigerte immersive Qualität der Simulation. Zusätzlich eröffnet die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) das Potenzial für autonome Kommunikation und Echtzeit-Feedback, insbesondere bei Puppen-basierten Simulationen – unabhängig vom Grad der Simulationstreue.
Ziele
Ziel des Projekts ist die Entwicklung einer Plattform, die bestehende Simulationen (mit Peers oder Puppen) durch die Integration von AR und KI ergänzt. Die Weiterentwicklungen zielen auf verschiedene Parameter wie Situationsbewusstsein oder Lernzufriedenheit ab, mit dem übergeordneten Ziel, Student*innen in ihrem Lernprozess zu unterstützen und dadurch langfristig die Versorgung der Patient*innen zu verbessern.
Methode
Wir erstellen klinische Fallbeispiele für medizinische und pflegerische Simulationen zur Ergänzung bestehender Curricula und zur Berücksichtigung institutioneller und nutzer*innenspezifischer Bedürfnisse. Diese beinhalten AR/KI-erweiterte Szenarien mit visuellen und auditiven Reizen. Afca entwickelt anschliessend eine webbasierte Schnittstelle zur Integration dieser Funktionen sowie eine Anwendung für Extended-Reality-Geräte. Die entwickelten Funktionen werden mit Student*innen und Dozent*innen pilotgetestet, um Benutzer*innenfreundlichkeit, Umsetzbarkeit, klinische Genauigkeit und KI-Leistung zu evaluieren. Die Rückmeldungen fliessen in die Weiterentwicklung durch afca ein. Anschliessend erfolgt die Implementierung der Plattform in Simulationskursen an der Universität Bern und der BFH. Mittels randomisierter kontrollierter Studie untersuchen wir verschiedene Parameter, z. B. Situationsbewusstsein, Benutzer*innenfreundlichkeit und Zufriedenheit im Vergleich zwischen AR/KI-erweiterten und herkömmlichen Simulationen.
Geplante Translation
Im Projekt werden die Anforderungen aus der klinischen Praxis ermittelt und bilden die Grundlage für die Konzeption der Plattform als Lehrmittel. Ein interdisziplinäres Team der Universität Bern und der BFH entwickelt die Inhalte, während die technische Umsetzung durch Expert*innen von afca erfolgt. Simulationstrainer*innen und Student*innen sind aktiv in den Entwicklungsprozess eingebunden – es handelt sich also um einen Co-Design-Ansatz. Die Integration erfolgt durch die direkte Einbettung der Simulationen in bestehende Kurse an der Universität Bern und der BFH. Die Entwicklung im Bereich Bildungstechnologien – insbesondere im Bereich der Extended Reality und KI – verläuft rasant. Unser Ziel ist es, diese Entwicklungen so zu nutzen, dass sie Student*innen einen echten Mehrwert im Lernprozess bieten. Grundlage dafür sind aktuelle Limitationen und nicht erfüllte Bedürfnisse, die zunächst an den beiden Institutionen (Universität Bern, BFH) identifiziert wurden. Diese dienen als Ausgangspunkt für die Entwicklung praxisnaher Fallbeispiele zur Stärkung der simulationsbasierten Ausbildung. Übergeordnetes Ziel ist es, Student*innen bestmöglich auf reale klinische Situationen vorzubereiten und so langfristig zur Verbesserung der Patient*innenversorgung beizutragen. Zusätzlich könnten durch diese Herangehensweise die Betreuungslast für Lehrpersonen reduziert oder deren Ressourcen gezielter eingesetzt werden.
