HEAL (Hochautomatisiert-gEsellschaftlich-nAchfrageorientiert-Ländlich)

„Nachfrageorientierte und hochautomatisierte Verkehre in Bad Birnbach – Vernetzung von medizinischem Angebot und Nachfrage, bessere Erreichbarkeit und mehr gesellschaftliche Teilhabe“

16.02.2023

Beschreibung

Das Projekt „HEAL – nachfrageorientierte und hochautomatisierte Verkehre in Bad Birnbach - Vernetzung von medizinischem Angebot und Nachfrage, bessere Erreichbarkeit und mehr gesellschaftliche Teilhabe“ verfolgte das Ziel, im niederbayrischen, ländlich gelegenen Kurort Bad Birnbach das bereits vorhandene und erprobte Streckennetz eines automatisierten Shuttlebusses auszuweiten und um einen nachfrageorientierten On-Demand-Betrieb zu ergänzen.

Dabei wurde das bisher erschlossene Streckennetz um weitere Straßenzüge mit wichtigen Anlaufpunkten wie Geschäften, Einrichtungen für Sport, Freizeit, Kultur und des Gesundheitswesens ergänzt. Damit soll es BürgerInnen und KurortbesucherInnen erleichtert werden, Zugang zu diesen Einrichtungen zu erhalten – insbesondere solchen, die in ihrer Mobilität eingeschränkt sind beispielsweise aufgrund fehlender familiärer Unterstützung, vorliegenden physischer Beeinträchtigungen oder mangels PKW. Es wird angestrebt, die Teilhabe dieses Personenkreises am gesellschaftlichen Leben zu verbessern.

Der Lehrstuhl für Public Health und Versorgungsforschung übrenahm im Gesamtvorhaben die wissenschaftliche Begleitforschung mit dem Ziel, die Wirkweise des automatisierten Fahrbetriebs inklusive On-Demand Angebot zu evaluieren.

Kooperationspartner

Das Projekt HEAL war ein Verbundvorhaben an dem der Markt Bad Birnbach, der Landkreis Rottal-Inn, die Regionalbus Ostbayern GmbH (RBO) und der Lehrstuhl für Public Health und Versorgungsforschung am Institut für medizinische Informationsverarbeitung, Biometrie und Epidemiologie (IBE) der Ludwig-Maximilians-Universität (LMU) München beteiligt waren.

Konzept

Das Projekt HEAL war in drei Teilstudien unterteilt, die fortlaufend durch eine Prozess- und Ergebnisevaluation begleitet werden. Die Ergebnisse der Prozess- und Ergebnisevaluation gehen kontinuierlich in die Entwicklung eines prozessorientierten logischen Modells ein.

Teilstudie 1: Analyse des Bewegungs- und soziales Netzwerkverhaltens sowie der gesellschaftlichen Teilhabe

Schriftliche Erhebung und soziale Netzwerkanalyse des IST-Zustands im Bewegungs- und sozialen Netzwerkverhalten und der sozialen Teilhabe
Semi-strukturierte Einzelinterviews mit vulnerablen Personengruppen und qualitative Auswertung
Longitudinale Erfassung von Veränderungen in den oben genannten Inhalten

Teilstudie 2: Untersuchung der gesundheitlichen Versorgungssituation

Systematische Erfassung der bestehenden Angebotsstruktur zur gesundheitlichen Versorgung
Quantitative Datenerhebung über Bedarfe und Inanspruchnahmeverhalten der Bevölkerung
Durchführung einer zweiten Erhebungswelle, um Änderungen in der Angebotsstruktur und dem Inanspruchnahmeverhalten nach Implementierung des Testbetriebs zu erfassen
Analyse der gesundheitlichen Versorgungssituation bei Aufbau digitaler (e-Health) und physischer (On-Demand Betrieb des automatisierten Fahrens) Verknüpfung von Einrichtungen der medizinisch-therapeutischen Versorgung

Teilstudie 3: Exploration der gesellschaftlichen Akzeptanz und Nutzerakzeptanz

Identifikation der für das Gesamtvorhaben relevanten AkteurInnen und Akteursgruppen
Erfassung der Einschätzungen und Interessen bezüglich des eingeführten Verkehrskonzeptes
Erhebung der generellen Akzeptanz von Digitalisierung im Verkehrsbereich und Nutzerakzeptanz der automatisierten On-Demand Shuttles über Online-Bevölkerungsbefragung

Aktueller Stand

Die Prä/ Post Datenerhebungen und Querschnittserhebungen in allen drei Teilstudien sind abgeschlossen.

Ergebnisse liegen vor, die u.A. auf der 59. Gemeinsamen Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Sozialmedizin und Prävention (DGSMP e.V.) und der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Soziologie (DGMS) (https://dgsmp-dgms-2022.de/), die vom 11. bis 13.09.2024 in Dresden stattfand, präsentiert wurden.

An der Publikation der Ergebnisse wird aktuell gearbeitet.

Laufzeit

Dezember 2020 bis Juni 2023

Förderung

Das Projekt wurde gefördert durch das Bundesministerium für Digitales und Verkehr im Rahmen der Förderrichtlinie „Ein zukunftsfähiges, nachhaltiges Mobilitätssystem durch automatisiertes Fahren und Vernetzung“ (Förderzeitraum: 12/2020 – 06/2023)

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