Studienplattform erleichtert medizinische Eye-Tracking-Studien

31.07.2026, Forschung:

Wie lassen sich diagnostische Entscheidungen besser verstehen und systematisch untersuchen? Eine von Forschenden am Institut DigiHealth der Hochschule Neu-Ulm (HNU) entwickelte Plattform ermöglicht standardisierte und reproduzierbare Eye-Tracking-Studien in unterschiedlichen medizinischen Anwendungsbereichen. Nach einer ersten Pilotstudie mit einer frühen Version wurde die Plattform nun gezielt erweitert, sodass sie nicht nur in der digitalen Pathologie, sondern auch in weiteren medizinischen Domänen eingesetzt werden kann. Die Ergebnisse dieser Weiterentwicklung und ersten Evaluation stellte Vinzent Bücheler, wissenschaftlicher Mitarbeiter im Bereich Machine Learning für digitale Pathologie an der HNU, auf dem IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems (CBMS) 2026 vor.

Eye-Tracking ermöglicht es, visuelle Aufmerksamkeit bei medizinischen Entscheidungsprozessen zu analysieren und nachzuvollziehen, welche Bildbereiche Fachpersonen bei der Diagnose betrachten. Die von einem interdisziplinären Team entwickelte Plattform baut auf einer zuvor in der digitalen Neuropathologie eingesetzten Anwendung auf. Im Rahmen einer umfassenden Überarbeitung wurde sie modularer gestaltet und um Funktionen ergänzt, die Studienabläufe flexibler und domänenübergreifend einsetzbar machen. Anschließend wurde die überarbeitete Plattform in einer klinischen Studie mit 14 Dermatologinnen und Dermatologen zur Multi-Klassen-Klassifikation von Wunden evaluiert. Dabei wurden Blickdaten mit der Analyse definierter Bildregionen kombiniert und die Nutzerfreundlichkeit der Anwendung mithilfe des standardisierten System Usability Scale (SUS) bewertet.

Studie bestätigt hohe Nutzerfreundlichkeit

Das Fazit: Die Plattform weist eine sehr gute Gebrauchstauglichkeit auf. Mit einem durchschnittlichen SUS-Wert von 83,75 bewerteten die Teilnehmenden die Plattform als besonders nutzerfreundlich. Darüber hinaus gaben die Ärztinnen und Ärzte positives Feedback in Bezug auf eine Reflexion der eigenen diagnostischen Fähigkeiten. „Die Ergebnisse verdeutlichen, dass Eye-Tracking nicht nur ein Werkzeug zur Analyse von Blickbewegungen ist, sondern auch zur Selbstreflexion und Weiterentwicklung diagnostischer Prozesse beitragen kann“, erläutert Vinzent Bücheler.

Zur Studie

Die Studie verbindet Kompetenzen aus Medizin, Informatik und Gesundheitsdatenwissenschaft: Sie entstand in interdisziplinärer Zusammenarbeit von Forschenden der Hochschule Neu-Ulm, des Universitätsklinikums Würzburg, der Universität Würzburg und des Universitätsklinikums Ulm. Das entsprechende Short Paper verfassten Vinzent Bücheler (HNU), Tassilo Dege (Universitätsklinikum Würzburg), Christofer Pohl (HNU), Daniel Hieber (Universitätsklinikum Ulm), Vanessa Borst (Universität Würzburg), Rüdiger Pryss (Universität Würzburg), Astrid Schmieder (Universitätsklinikum Würzburg) und Prof. Dr. Johannes Schobel (HNU). Auf der IEEE CBMS 2026 präsentierte Erstautor Vinzent Bücheler die Ergebnisse der Studie einem internationalen Fachpublikum und tauschte sich mit Forschenden aus dem Bereich medizinischer Informationssysteme aus.

Das vorgestellte Short Paper erscheint in Kürze in den Proceedings der IEEE CBMS 2026.