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Wie man Stress stressfrei messen kann
24.02.2025 Mit einem neuen Analyseansatz wollen Forschende der BFH Stress messen, ohne zusätzlichen Stress zu verursachen – und leisten dadurch einen Beitrag im Kampf gegen den Personalmangel im Gesundheitswesen.
Das Wichtigste in Kürze
- Die BFH erforscht, ob sich die Arbeitsbelastung von Gesundheitspersonal automatisiert messen lässt, um die Personalplanung zu optimieren.
- Bessere Arbeitsbedingungen im Gesundheitssektor könnten dem Personalmangel entgegenwirken.
- Herausforderungen sind technologische Skepsis und Datenschutz.
Warum führt die BFH ein Forschungsprojekt zur Stressmessung bei Gesundheitspersonal durch?
Die BFH-Forschenden wollen mit dem Projekt die Belastung des Personals im Gesundheitssektor reduzieren. Konkret testen sie in einer Pilotstudie, ob sie, basierend auf bestehenden Daten, Arbeitsbelastung bemessen können, ohne dass Personal dadurch zusätzliche Arbeit leisten müssen.
Sie hoffen Entscheidungsträger*innen dadurch ein Instrument an die Hand zu geben, mit dem sie die Planung des Personals optimieren können.
Wenn die Arbeitsbedingungen des Gesundheitspersonals verbessert werden könnten, hätte das weitreichende Konsequenzen.
Welchen Nutzen hat das Projekt für die Gesellschaft?
Der Personalmangel ist gerade im Gesundheitssektor äusserst prekär. Wenn die Arbeitsbedingungen des Personals verbessert werden könnten, hätte das weitreichende Konsequenzen.
Einerseits profitieren natürlich die Fachpersonen selbst, weil sie ihren Berufsalltag und ihr Privatleben reibungsärmer kombinieren und ihre Arbeit besser nachkommen können. Für Patient*innen auf der anderen Seite bedeuten stressfreie Pflegende und Mediziner*innen mehr Versorgungssicherheit. Als Grundlage für Massnahmen braucht es jedoch Informationen zur Arbeitsbelastung.
Wie sind die Forschenden vorgegangen, um diese Informationen zur Arbeitsbelastung zu erhalten?
Die Forschenden messen biometrische Stressindikatoren von Pflegenden während der Arbeit und befragen sie zu ihrer Arbeitsbelastung. Sie hoffen, durch die Verbindung mit Daten aus der Verlaufsdokumentation und Schichtplanung automatisiert erkennen zu können, welche Signale auf Stress hindeuten könnten.
Ihr Ziel ist es, dereinst direkt und automatisiert aus den Daten Schlüsse über das Stresslevel der Fachpersonen ziehen zu können. Weil bekannt ist, dass Konflikte von privaten und beruflichen Terminen oft zu Stress führen, schaut sich das Team auch diesen Zusammenhang an.
Gesundheits-Professionals sind neuen Technologien am Arbeitsplatz gegenüber eher kritisch eingestellt.
Welches ist die grösste Herausforderung, die es im Projekt zu überwinden gilt?
Mit ihrem Versuch Stress automatisiert zu messen, beschreiten die Forschenden neue Wege. Tatsächlich überprüfen Sie in ihrer Machbarkeitsstudie als erstes, ob biometrische Daten tatsächlich Aufschlüsse über Stressindikatoren in der Verlaufsdokumentation und Schichtplanung geben können.
Weil Gesundheits-Professionals neuen Technologien am Arbeitsplatz gegenüber eher kritisch eingestellt sind, ist es nicht ganz einfach, genügend Proband*innen zu finden. Und natürlich muss – wie immer, wenn es um heikle Daten geht – sichergestellt werden, dass die Sicherheit derselben in jeder Phase des Projektes gewährleistet ist.
Wie sehen die nächsten Schritte des Projekts aus?
Wenn sich die automatische Stressmessung im Pilot bewährt, werden die Forschenden den Ansatz mit einer grösseren Versuchsgruppe bestätigen und die Methode verfeinern. Dann – aber das ist noch Zukunftsmusik – sollen aus dem Ansatz konkrete Software-Tools für die Einsatzplanung und das Personalmanagement im Gesundheitssektor entstehen.
Mehr über das Projekt und die BFH-Expert*innen dahinter
Hinter der Pilotstudie zur automatisierten Stressmessung im Pflegesektor stehen Dr. Souhir Ben Souissi und Dr. Christoph Golz. Beide forschen und lehren an der BFH.
Dr. Ben Souissi widmet sich am Departement Technik und Informatik Fragen dazu, wie Deep Learning und künstliche Intelligenz im Gesundheitsbereich Entscheide als Entscheidungshilfen eingesetzt werden können.
Dr. Golz untersucht seinerseits, wie das Gesundheitspersonal durch digitale Lösungen entlastet werden kann.
