„It's Not Just Developers“: Warum Modellierungshilfe für alle Rollen in der Low-Code/No-Code-Softwareentwicklung für das digitale Gesundheitswesen geeignet sein muss
Wissensdatenbank Strukturen & Prozesse Systemauswahl & Implementierung Mensch Schulung & Digitale Kompetenz C.3: Künstliche Intelligenz-basierte Software-Fabrik für MedTech-AnwendungenLow-Code/No-Code-Softwareentwicklung ist nicht nur etwas für Entwickler. Die Rollen, die an der Entwicklung von LCNC-Anwendungen für das digitale Gesundheitswesen beteiligt sind, sind vielfältig - und damit auch ihre Bedürfnisse. Das Verständnis dieser Rollen und ihrer Probleme ist wichtig, um sicherzustellen, dass die Modellierungsunterstützung die Qualität verbessert und die Markteinführung von LCNC-Software für das digitale Gesundheitswesen beschleunigt.
Problembeschreibung, Forschungsfrage und Relevanz
Low-Code/No-Code (LCNC)-Werkzeuge - auch bekannt als Model-Driven Software Engineering (MDSE)-Werkzeuge - zielen darauf ab, die Softwareentwicklung zu rationalisieren, indem sie Software modellieren, anstatt sie zu programmieren. Um ihre Benutzer zu unterstützen, haben LCNC-Werkzeuge Modellierungsassistenten eingeführt.
Es ist jedoch oft unklar, wer genau diese LCNC-Tools verwendet, wen diese Assistenten unterstützen sollen und welche Anforderungen die Benutzer haben. Um dies zu klären, stellen wir zwei Forschungsfragen:
- (RQ1) Wer sind die Benutzer/Rollen, die bei der Entwicklung von Software für das digitale Gesundheitswesen mit LCNC-Tools Unterstützung benötigen? Die Identifizierung dieser Rollen bietet Einblicke in Benutzerprofile, Fachwissen und andere Faktoren, die dazu beitragen, effektivere und maßgeschneiderte Unterstützungslösungen für eine schnellere und qualitativ hochwertigere LCNC-Softwareentwicklung zu entwickeln.
- (RQ2) Was sind ihre spezifischen Bedürfnisse? Sobald die Rollen bekannt sind, werden ihre Anforderungen klarer. Ohne dieses Verständnis ist es schwierig sicherzustellen, dass LCNC-Tools und -Assistenten die Schmerzpunkte bei der Softwareentwicklung ansprechen.
Methoden und Vorgehen im Projekt
Zur Beantwortung von Frage 1 führten wir eine systematische Mapping-Studie [1] durch, um - neben anderen Daten - die in der Literatur und in der Praxis beschriebenen Rollen zu identifizieren, die an der LCNC-Softwareentwicklung beteiligt sind, insbesondere diejenigen, die von Modellierungsassistenten unterstützt werden.
Zur Beantwortung von Frage 2 haben wir Fokusgruppen [2] mit Teilnehmern aus verschiedenen Rollen durchgeführt, um die Bedürfnisse und Erwartungen von Benutzern zu verstehen, die mit LCNC-Modellierungsassistenten interagieren.
Ergebnisse und Erkenntnisse
Aus über 3.000 Forschungsartikeln haben wir 58 relevante Arbeiten ausgewählt und 17 auf dem Markt erhältliche LCNC-Tools bewertet. Unsere Ergebnisse [1] zeigen, dass:
- Die meisten LCNC-Assistenten sind in erster Linie zur Unterstützung von Softwareentwicklern und -designern gedacht.
- Allerdings werden in den Vorschlägen für LCNC-Modellierungsassistenten zunehmend auch weniger technische Rollen wie Geschäftsanalysten und Endnutzer (Domänenexperten) berücksichtigt. Im Zusammenhang mit der Entwicklung von Software für das digitale Gesundheitswesen könnten diese Fachexperten Rollen wie Patienten, Ärzte und Krankenschwestern sein, deren Beitrag während der LCNC-Entwicklung von digitalen Gesundheitsanwendungen von unschätzbarem Wert ist.
Darüber hinaus haben wir auf der Grundlage unserer Fokusgruppendiskussionen [2] die Prioritäten der Benutzer für die Modellierungsunterstützung in LCNC-Werkzeugen ermittelt:
- Verringerung der Komplexität von LCNC-Tools durch automatische Erstellung von Modellen.
- Verwendung von weniger technischen Sprachen, um Experten mit begrenzter Erfahrung in der Softwareentwicklung gerecht zu werden.
- Verbesserung der Transparenz und Rückverfolgbarkeit zwischen ihren Eingaben und den Auswirkungen auf die endgültige Software.
Empfehlungen für die Praxis
- Erkennen Sie an, dass die Entwicklung von digitalen Gesundheitsanwendungen in LCNC-Kontexten über technische Rollen hinausgeht.
- Übersehen Sie nicht die Fachexperten, wie Ärzte, Krankenschwestern und Patienten, die das wesentliche nicht-technische Wissen liefern, das sinnvolle digitale Gesundheitslösungen prägt.
- Die Identifizierung von Schmerzpunkten, Prioritäten und rollenspezifischen Bedürfnissen bei der LCNC-Entwicklung ist der Eckpfeiler für die Unterstützung von LCNC-Benutzern bei der Bereitstellung und Verbesserung der Qualität - die Demokratisierung der Softwareentwicklung im digitalen Gesundheitswesen für alle Rollen.
Literatur und andere Quellen
[1] Mosquera, D., Ruiz, M., Pastor, O., & Spielberger, J. (2024). Understanding the landscape of software modelling assistants for MDSE tools: A systematic mapping. Information and Software Technology, 173, 107492. doi.org/10.1016/j.infsof.2024.107492
[2] Mosquera, D., Ruiz, M., Pastor, O., & Spielberger, J. (2022). Assisted-Modelling Requirements for Model-Driven Development Tools. International Conference on Research Challenges in Information Science, 458–474. doi.org/10.1007/978-3-031-05760-1_27
Zitierung des Beitrags
Mosquera, David & Ruiz, Marcela (2025). „It's Not Just Developers“: Warum Modellierungsunterstützung für alle Rollen in der Low-Code/No-Code-Softwareentwicklung für digitale Gesundheit geeignet sein muss. In Flagshipprojekt SHIFT. Wissensbeitrag C.3 (Nr. 2).