2021-01 E-BRAiN Newsletter - „Die motivierende Maschine – Digitalisierung motivationaler Gesprächsführung zur Optimierung neurorehabilitativer Verfahren durch einen humanoiden Roboter“
Sehr geehrte Damen und Herren,
als Forschungsverbund im Land M-V wünschen wir Ihnen allen ein frohes und gesundes neues Jahr 2021!
Mit unserem Newsletter, wollen wir Sie über einige der aktuellen Forschungsarbeiten am Lehrstuhl für Biologische und Klinische Psychologie unter der Leitung von Prof. Dr. Alfons O. Hamm am Institut für Psychologie der Universität Greifswald informieren.
Motivation ist nicht nur eine Grundvoraussetzung, sondern ein treibender Faktor für den Erfolg einer jeden Neurorehabilitation. Ein zentrales Ziel der Therapeut*innen ist es daher, die Therapiemotivation durch gezielte Interventionen auf ein optimales Niveau zu heben und dort zu halten. Doch wie vermitteln wir ein abstraktes Konstrukt, wie Motivation, einem humanoiden Roboter-Therapie-Assistenten? Wie kann ein Roboter die Motivation der Patient*innen erkennen? Und wie kann er gezielte Interventionen starten, um die Motivation zu verändern? Diese Fragen mussten im Rahmen des Projektes E-BRAiN beantwortet werden.
Woher weiß ein Roboter, was Motivation ist?
Zunächst wurde auf Basis einer umfassenden Literaturrecherche ein Modell zur Therapiemotivation erarbeitet, das in das System des Roboters integriert werden sollte. Dieses Modell musste in der Lage sein, dem Roboter die wichtigsten Faktoren zu vermitteln, die die Therapiemotivation der Patient*innen bestimmen. Im Ergebnis wurden drei zentrale Faktoren herausgearbeitet (Abbildung 1).
An erster Stelle steht der subjektive Nutzen der Neurorehabilitation, d.h.: Welches Ziel erhofft sich der Patient/die Patientin von der Therapie (z.B., wieder Auto fahren zu können), wie wichtig ist ihm/ihr dieses Ziel und wie wahrscheinlich ist es, das Ziel durch die Neurorehabilitation tatsächlich zu erreichen? Nur, wenn die Patient*innen tatsächlich glauben, ein für sie wichtiges Ziel durch die Therapie erreichen zu können, kann Motivation für die neurorehabilitativen Trainings entstehen.
An zweiter Stelle steht die Kompetenzerwartung, d.h.: Ist der Patient/die Patientin davon überzeugt, dass das Training trotz der gegenwärtigen Einschränkungen (z.B. Lähmungen) durchführbar ist? Nur, wenn die Patient*innen tatsächlich überzeugt sind, die Therapie und die damit verbundenen Übungen durchführen zu können, werden sie motiviert trainieren.
An dritter Stelle steht die wahrgenommene Autonomie, d.h.: Inwiefern erfolgt die Therapie tatsächlich aus eigenem Wunsch heraus? Aus früheren Studien wissen wir, dass Eigenmotivation stets mit stärkeren und stabileren Trainingserfolgen zusammenhängt als Fremdmotivation (wenn z.B. ausschließlich der Partner auf die Therapie drängt).
In der Summe, ergibt sich eine simple aber umfassende Formel, um die Motivation der Patient*innen zu „berechnen“ (Abbildung 2).
Woher weiß ein Roboter, wie motiviert Patient*innen sind?
Der große Vorteil des oben beschriebenen Modells ist, dass die motivationalen Faktoren sehr einfach zu erfassen und in den mathematischen Algorithmus überführbar sind. Der Roboter kann die Patient*innen nämlich einfach darum bitten, ihm zu sagen, wie hoch sie den Nutzen der Therapie bewerten, wie sehr sie sich in der Lage fühlen das Training durchzuführen und wie sehr die Therapie aus eigenem Wunsch erfolgt. Die Antworten werden dann auf Skalen von 0 bis 10 gegeben, wobei beispielsweise „0“ bedeuten würde, dass die Patient*innen sich überhaupt nicht in der Lage sehen, das Training durchzuführen, und „10“ bedeuten würde, dass sie sich absolut in der Lage sehen, das Training durchzuführen.
Im Anschluss kann der Roboter anhand oben beschriebener Formel berechnen, wie hoch die Therapiemotivation des Patienten ist (Abbildung 3). Vor allem aber erkennt er durch die Antworten der Patient*innen auch, welche Faktoren möglicherweise nicht ausreichend ausgeprägt sind und kann gezielt Interventionen zur Veränderung der Therapiemotivation starten.
Wie kann ein Roboter die Therapiemotivation verändern?
Sollte der Roboter beispielsweise die Antwort erhalten, dass der Patient/die Patientin keinen Nutzen in der Therapie sieht, so kann er dem Patienten/der Patientin erklären, wofür die Therapie ausgelegt ist, warum sie „funktioniert“ und wie gut sie bereits in der Vergangenheit bei ähnlichen Fällen geholfen hat, eingeschränkte Funktionen zu verbessern und individuelle Ziele zu erreichen.
Sollte der Roboter die Antwort erhalten, dass der Patient/die Patientin sich überhaupt nicht in der Lage sieht, das Training durchzuführen, so kann er die Erfolge der bisherigen Therapiesitzungen präsentieren und so zeigen, dass bereits Fortschritte gemacht wurden und wie groß diese waren.
Um die Autonomie des Patienten/der Patientin zu erhöhen, kann der Roboter verschiedene gleichwertige und damit gleichermaßen wirksame Umsetzungen von Trainingsaufgaben zur Auswahl stellen und der Patient/die Patientin wählt aus, was ihm/ihr individuell am meisten zusagt.
In der Summe entsteht so ein flexibler Roboter, der ein Verständnis von Motivation hat, Motivation erfassen kann und damit Patient*innen zu helfen vermag, die Therapie möglichst motiviert durchführen zu können.
Ein Forschungsverbund mit Beteiligung der Universität und Universitätsmedizin Greifswald, Universität Rostock und Hochschule Neubrandenburg
Verbund-Koordinator Prof. Dr. med. Thomas Platz | Ansprechpartner Team der AG Neurorehabilitation |
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