Für nutzerfreundliche und sichere Medizinprodukte

Bei der Bedienung von Geräten und Benutzeroberflächen spielen subjektive Eindrücke eine wichtige Rolle. „Wir sind datentechnisch so unterwegs, dass wir versuchen, dieses eher weiche Thema Usability und Ergonomie auch messtechnisch in den Griff zu bekommen. Wir wollen nicht nur sagen: Das fühlt sich gut an, sondern auch objektive Messdaten dazu haben, zum Beispiel eine Muskelermüdung, die Druckverteilung zwischen Körper und Gerät oder auch die mentale Ermüdung messen. Wir wollen in einem Umfeld, das stark von Ingenieuren geprägt ist, harte Fakten zeigen. Dies steigert die Akzeptanz von Kunden und Nutzern.“ 

Wichtiger Bestandteil der Weiterentwicklung sind der Austausch mit der Wissenschaft – darunter Kooperationen mit der CAU Kiel und der FH Kiel. Hinzu kommt ein Pool aus Testpersonen, damit Benkana Interfaces in realistischen Situationen Prototypen und neue Produkte testen kann. „Unsere Aufgabe ist es als Partner, dabei zu begleiten, dass die Technik erfolgreich in den medizinischen Prozess eingebunden werden kann. Die dafür notwendigen Produkte müssen aber erstens im klinischen Umfeld passgenau eingefügt werden und es muss geklärt sein, wer das Gerät mit welchen Aufgaben und Zielen bedient. In dieser Anforderungsphase gehen wir in die Kliniken, schauen uns diese Welt an, sprechen mit den Menschen, leiten daraus Anforderungen ab.“

Die Testpersonen sind Ärzte, Pflegekräfte oder auch Laborpersonal: „Wir wissen, wo sie arbeiten, wieviel Erfahrung sie haben, wie ihre körperlichen Eigenschaften sind, ob sie offen für Innovationen sind oder eher abgeschreckt. Die Testpersonen arbeiten real an den Prototypen. Wir beobachten und die Testpersonben geben Feedback, was funktioniert, wo es hapert oder sogar gefährlich werden könnte.“

Ganz viel von dem, was sonst erst später im Markt sichtbar werden würde, kann so bereits während der Entwicklung korrigiert werden – um effektiv zu sein und letztlich Kosten zu sparen. In den Testphasen sammelt Benkana Interfaces eine große Menge an Daten. „Wir suchen nach Bedeutungen in den Testdaten, da steckt Erfahrung drin. Es ist nicht einfach, die Datenmengen in einer angemessenen Zeit umfassend auszuwerten. Wir prüfen, ob wir durch den Einsatz von KI Bedeutung schneller finden können. Wir sind offen gegenüber dem Einsatz von Technologien wie Künstliche Intelligenz.“