Klinische KI-Sprachmodelle

Domänenspezifische KI-Modelle für das Gesundheitswesen

Als eines der führenden KI-Forschungsinstitute entwickeln wir für das Gesundheitswesen spezialisierte, deutschsprachige Sprachmodelle (Medical LLMs), die höchsten Datenschutzanforderungen genügen und lokal gehostet werden können. Unsere KI-Modelle halten die Vorgaben des EU AI Acts ein und sind durch Pretraining und task-spezifisches Fine-Tuning auf medizinische Fachtexte spezialisiert. Dadurch eröffnen sich vielfältige Anwendungsmöglichkeiten, wie die automatisierte Arztbrieferstellung oder Kodierungsprozesse, die die Effizienz im Klinikalltag signifikant steigern.

  • Generische Modelle sind nicht auf medizinische Fachsprache und Zusammenhänge spezialisiert und verstehen diese aufgrund dessen oft falsch.
  • Der Umgang mit sensiblen Gesundheitsdaten erfordert strenge Datenschutzvorschriften, was die Nutzung von großen, cloudbasierten LLM-Diensten einschränkt.
  • Datenschutzvorschriften erfordern kleinere, effizientere Modelle, die dennoch komplexe medizinische Terminologie erfassen müssen, damit ein eigenes Hosting gewährleistet werden kann.

Unsere klinischen KI-Sprachmodelle ermöglichen ein sicheres, lokales Hosting, garantieren medizinisch präzise Ergebnisse und erfüllen alle regulatorischen Vorgaben. Sie lassen sich direkt in klinische Abläufe integrieren, automatisieren Routineaufgaben und entlasten das Fachpersonal somit bei Dokumentation, Kodierung und Recherche. Wir helfen Ihnen dabei, sich Expertenwissen anzueignen und stellen Ihnen Daten für das Training und die Evaluation bereit.
 

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Einsatzmöglichkeiten

Gesundheitswesen, Kliniken

Unsere klinischen KI-Sprachmodelle bieten vielfältige Einsatzmöglichkeiten entlang des gesamten medizinischen Dokumentations- und Entscheidungsprozesses.

Welche Aufgaben lösen Sprachmodelle?

  • Automatisierte Generierung von Arztbriefen: schnell, konsistent, strukturiert und bei gleichzeitig hoher fachlicher Qualität.
  • Unterstützung bei Kodierung und Abrechnung: Präzise Zuordnung medizinischer Klassifikationen (z. B. ICD, OPS) sowie Hinweis auf potenziell relevante Kodierungen.
  • Klinische Entscheidungsunterstützung: Recherche von Leitlinien, Evidenzen und relevanten klinischen Informationen in Sekunden.
  • Dokumentationsassistenz: Strukturierte Zusammenfassungen, standardisierte Formulare, Anamnese- und Befundaufbereitung.
  • Interne Wissenssysteme: Einrichtung klinikinterner, gesicherter Wissensagenten zur Recherche im eigenen Datenbestand.

Was ist ein Medical LLM?

Medical LLMs (Large Language Models) sind klinische KI-Sprachmodelle, die auf großen Mengen medizinischer Daten trainiert werden, um bessere medizinische Texte erzeugen, medizinische Informationen verarbeiten und Fragen im Gesundheitswesen beantworten zu können. Diese Modelle können durch die Erstellung automatisierter Arztbriefe, der Kodierung und durch Fallabgleiche zur effizienteren Arbeitsweise beitragen. 

Was sind die Vorteile unserer klinischen KI-Sprachmodelle?

  • Lokales Hosting des LLMs gewährleistet, dass Daten die interne Infrastruktur nicht verlassen (on-premise).
  • Individuelle Anpassung des Modells auf medizinische Fachterminologie und –kultur sowie Ihre Klinikdaten für eine genauere Textverarbeitung.
  • Klare Trainingsprozesse garantieren eine zukunftssichere Anwendung im Rahmen der Vorschriften des EU AI Acts.
  • Vielseitige & flexible Anwendungsmöglichkeiten in deutschsprachigen Gesundheitseinrichtungen. 
  • Kleinere, spezialisierte Modelle sind ressourcensparender, effizienter und kommen an die Qualität großer Modelle ran. 

 

Klinische KI-Sprachmodelle: So gehen wir vor

1. Modellentwicklung

  • Entwicklung eines deutschen LLMs, das speziell auf medizinische Anwendungen ausgerichtet ist 

2. Datenbasis

  • Verwendung von deutschsprachigen medizinischen Texten für das Training 
  • Stufenweise Vorgehensweise: Start mit bestehenden deutschen Open-Source-Modellen, weiteres Training auf allgemeinen medizinischen Daten, um die Modellperformance zu verbessern

3. Fine-Tuning

  • Durchführung von aufgabenspezifischem Fine-Tuning in Zusammenarbeit mit Kunden, um Modelle an spezifische medizinische Anwendungen anzupassen

4. Implementierung

  • Einsatzmöglichkeiten sowohl On-Premise als auch in private Cloud-Umgebungen, um Datenschutz und Compliance zu gewährleisten