Künstliche Intelligenz soll bald Arztbriefe schreiben

In ihrem Leitfaden „Natural Language Processing in der Medizin“ beschreiben Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern des Fraunhofer-Instituts für Intelligente Analyse- und Informationssysteme (IAIS), dass die Anwendung auf einer Kombination aus Algorithmen und Künstlicher Intelligenz basiert, die beim sogenannten Natural Language Processing (NLP) eingesetzt wird. Daraus ergeben sich „vielfältige Chancen“, sind die Forschenden überzeugt.

Gesundheitsdaten zählten zu den derzeit am stärksten wachsenden Datenmengen, heißt es. Wie diese Daten weiterverarbeitet werden und welche Möglichkeiten sich dadurch für Patientinnen und Patienten, Pflegepersonal sowie Ärztinnen und Ärzte ergeben, sei „eine spannende Frage, deren Antwort wir ein Stück weit selbst in der Hand haben“. In ihrem Paper widmen sich die Expertinnen und Experten dem Large Language Models (LLM), die in den vergangenen Monaten eine rasante Entwicklung vollzogen haben und dadurch verstärkt in den Fokus der Öffentlichkeit gerückt sind.

Das derzeit vermutlich bekannteste Beispiel eines LLM ist ChatGPT, ein Chatbot, der natürlich klingende Texte erstellt. „In naher Zukunft werden diese Modelle in der Lage sein, multimodal zu arbeiten, also auch Bilder oder tabellarische Daten, und nicht nur wie bisher Texte und gesprochene Sprache zu verarbeiten“, erklärt Dario Antweiler, Teamleiter Healthcare Analytics am Fraunhofer IAIS. Er ist sich sicher, dass sich dadurch auch im medizinischen Bereich wiederum neue Möglichkeiten ergeben, die das Personal entlasten und Behandlungsprozesse im Sinne der Patientinnen und Patienten weiter verbessern können.

Das Gesundheitswesen stehe vor zahlreichen Herausforderungen wie Personalmangel, Kostendruck und einem „Information-Overload“, der durch die stetig wachsende Menge an Daten entsteht. Aktuell koste die Datenanalyse wertvolle Zeit, die im stressigen Krankenhausalltag fehlt. Im schlimmsten Fall gingen wichtige Informationen verloren, was die Behandlung erschweren, teure Doppeluntersuchungen oder unvollständige Abrechnungen nach sich ziehen könne.

Darum entwickele das Healthcare-Analytics-Team des Fraunhofer IAIS aktuell gemeinsam mit mehreren Universitätskliniken verschiedene Möglichkeiten der Informationsextraktion aus Dokumenten. Das nächste Ziel: Bis Ende 2024 soll der Arztbriefgenerator auf den Markt kommen, der die Erstellung von Entlassbriefen vereinfacht. Die Idee: Dafür wertet eine KI alle vorliegenden Dokumente aus und erstellt einen natürlich klingenden Text, der zusätzlich leicht verständliche Erklärungen für die Patientinnen und Patienten enthält. Nach einer Kontrolle und möglichen Ergänzung oder Änderung durch die Medizinerinnen und Mediziner wird der Arztbrief per Knopfdruck erstellt, „und das in einem Bruchteil der Zeit, die eine rein manuelle Erstellung gekostet hätte“.

Weitere Funktionen der Technik sollen auch Entlastungen für das übrige medizinische Personal bringen, etwa dadurch, dass die KI wichtige Informationen aus Krankendaten eines Patienten automatisiert zusammenfasst und allen Behandelnden übersichtlich strukturiert zu Verfügung stellt. „Informationen sind so in kürzester Zeit greifbar und können umgehend weiterverarbeitet und dem medizinischen Personal vollumfänglich zur Verfügung gestellt werden“, zeigen sich die Forschenden überzeugt.

Dario Antweiler: „In den meisten Krankenhäusern werden jeden Tag Unmengen an Texten händisch ausgewertet, was sich – in unterschiedlichen Abteilungen oder nach der Entlassung beim Haus- und Facharzt – wiederholt. Diese Prozesse könnten mit unseren Anwendungen flächendeckend automatisiert, schnell, präzise und – in Hinblick auf den Datenschutz – auch sicher umgesetzt werden.“

In ihrem Leitfaden „Natural Language Processing in der Medizin“ beschreiben Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern des Fraunhofer-Instituts für Intelligente Analyse- und Informationssysteme (IAIS), dass die Anwendung auf einer Kombination aus Algorithmen und Künstlicher Intelligenz basiert, die beim sogenannten Natural Language Processing (NLP) eingesetzt wird. Daraus ergeben sich „vielfältige Chancen“, sind die Forschenden überzeugt.

Gesundheitsdaten zählten zu den derzeit am stärksten wachsenden Datenmengen, heißt es. Wie diese Daten weiterverarbeitet werden und welche Möglichkeiten sich dadurch für Patientinnen und Patienten, Pflegepersonal sowie Ärztinnen und Ärzte ergeben, sei „eine spannende Frage, deren Antwort wir ein Stück weit selbst in der Hand haben“. In ihrem Paper widmen sich die Expertinnen und Experten dem Large Language Models (LLM), die in den vergangenen Monaten eine rasante Entwicklung vollzogen haben und dadurch verstärkt in den Fokus der Öffentlichkeit gerückt sind.

Das derzeit vermutlich bekannteste Beispiel eines LLM ist ChatGPT, ein Chatbot, der natürlich klingende Texte erstellt. „In naher Zukunft werden diese Modelle in der Lage sein, multimodal zu arbeiten, also auch Bilder oder tabellarische Daten, und nicht nur wie bisher Texte und gesprochene Sprache zu verarbeiten“, erklärt Dario Antweiler, Teamleiter Healthcare Analytics am Fraunhofer IAIS. Er ist sich sicher, dass sich dadurch auch im medizinischen Bereich wiederum neue Möglichkeiten ergeben, die das Personal entlasten und Behandlungsprozesse im Sinne der Patientinnen und Patienten weiter verbessern können.

Das Gesundheitswesen stehe vor zahlreichen Herausforderungen wie Personalmangel, Kostendruck und einem „Information-Overload“, der durch die stetig wachsende Menge an Daten entsteht. Aktuell koste die Datenanalyse wertvolle Zeit, die im stressigen Krankenhausalltag fehlt. Im schlimmsten Fall gingen wichtige Informationen verloren, was die Behandlung erschweren, teure Doppeluntersuchungen oder unvollständige Abrechnungen nach sich ziehen könne.

Darum entwickele das Healthcare-Analytics-Team des Fraunhofer IAIS aktuell gemeinsam mit mehreren Universitätskliniken verschiedene Möglichkeiten der Informationsextraktion aus Dokumenten. Das nächste Ziel: Bis Ende 2024 soll der Arztbriefgenerator auf den Markt kommen, der die Erstellung von Entlassbriefen vereinfacht. Die Idee: Dafür wertet eine KI alle vorliegenden Dokumente aus und erstellt einen natürlich klingenden Text, der zusätzlich leicht verständliche Erklärungen für die Patientinnen und Patienten enthält. Nach einer Kontrolle und möglichen Ergänzung oder Änderung durch die Medizinerinnen und Mediziner wird der Arztbrief per Knopfdruck erstellt, „und das in einem Bruchteil der Zeit, die eine rein manuelle Erstellung gekostet hätte“.

Weitere Funktionen der Technik sollen auch Entlastungen für das übrige medizinische Personal bringen, etwa dadurch, dass die KI wichtige Informationen aus Krankendaten eines Patienten automatisiert zusammenfasst und allen Behandelnden übersichtlich strukturiert zu Verfügung stellt. „Informationen sind so in kürzester Zeit greifbar und können umgehend weiterverarbeitet und dem medizinischen Personal vollumfänglich zur Verfügung gestellt werden“, zeigen sich die Forschenden überzeugt.

Dario Antweiler: „In den meisten Krankenhäusern werden jeden Tag Unmengen an Texten händisch ausgewertet, was sich – in unterschiedlichen Abteilungen oder nach der Entlassung beim Haus- und Facharzt – wiederholt. Diese Prozesse könnten mit unseren Anwendungen flächendeckend automatisiert, schnell, präzise und – in Hinblick auf den Datenschutz – auch sicher umgesetzt werden.“