Auftraggeber
Universitätsklinikum Tübingen (UKT)
Zielgruppe
Patienten einer Nierentransplantation
Projektrolle
Creative Director, Team Design
Zeitraum
Oktober 2022 - Januar 2023
Problem
Der Weg zur Nierentransplantation ist komplex und wird in einem 30 bis 60 minütigem Erstaufklärungsgespräch mit einem Facharzt besprochen. Die Anzahl an besprochenen Informationen innerhalb kürzester Zeit wirkt auf die meisten Patienten erschlagend, weshalb einige Informationen abgekürzt werden. Die Patienten müssen jedoch eine informierte Entscheidung in Bezug auf den anstehenden medizinischen Eingriff treffen.
Lösungsansatz
Ein digitaler Lernpfad kann dabei helfen, Patienten optimal auf das Erstaufklärungsgespräch vorzubereiten. Ärzte können den Lernstand sowie Notizen und Fragen der Patienten einsehen und konkret im Erstaufklärungsgespräch darauf eingehen. Zusätzlich haben die Patienten Zeit sich in Ruhe alles durchzulesen und starten mit Vorwissen in das Gespräch.
Designprozess
Personas
Eine Nierenerkrankung kann potentiell jeden treffen, unabhängig von Geschlecht, Alter oder anderen demographischen Daten. Aus diesem Grund wurde die Zielgruppe nach Merkmalen eingeteilt, die für bzw. gegen die Nutzung des digitalen Lernpfads sprechen könnte: technisch affine Patienten, technisch-nicht-affine Patienten und Informationsvermeidende.
People icons from flaticon created by Creartive
Figma Prototyp
Das Interface des Lernpfades ist sehr simpel aufgebaut, sodass auch technisch-nicht-affine Personen den Lernpfad problemlos nutzen können. Zusätzlich soll ein Gamification Ansatz dazu motivieren, den Lernpfad bis zum Ende durchzuklicken. Da die Patienten unter einer schwerwiegenden Krankheit leiden bestand die Schwierigkeit darin, die sensiblen Daten spielerisch aber nicht unsensibel zu verpacken.
Usability Testing
Anschließend wurde der Prototyp von neun Teilnehmenden auf Usability getestet. Dabei wurden zentrale Fragen genauer unter die Lupe genommen, wie beispielsweise die Themen Onboarding, Gastzugang, Gamification, Lernmodule und Quiz. Die Ergebnisse wurden dem Uniklinikum Tübingen bereitgestellt und in einer gecodeten Beta Version umgesetzt.
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