Download Whitepaper Clinical NLP

Insbesondere im Krankenhaus kann KI dabei helfen, Mitarbeitende zu entlasten, Behandlungsergebnisse zu verbessern und Kosten einzusparen. KI-Anwendungen sind mittlerweile dazu fähig, radiologische Bildgebungen auszuwerten, Therapieentscheidungen zu unterstützen und Sprachdiktate zu transkribieren. Die Textverarbeitung wurde dabei in jüngster Zeit insbesondere durch Algorithmen des Natural Language Processing (NLP) revolutioniert, die auf einer KI basieren, die sich mit natürlicher Sprache beschäftigt. Gemeint ist damit das Lesen, Verstehen und Schreiben von Texten wie beispielsweise medizinischer Befunde, Dokumentationen oder Leitlinien.

Der Vorteil: Große Mengen an Informationen im Gesundheitswesen liegen in Textform vor, seien es Arztbriefe, radiologische oder pathologische Befunde, medizinische Leitlinien, wissenschaftliche Literatur, Pflegeberichte oder klinische Dokumentationen. Sie bilden ein zentrales Element in der Kommunikation zwischen klinischem Personal und Patient*innen. Nachgelagert dienen sie außerdem als Grundlage für Abrechnungen im Medizincontrolling.

Die Herausforderung: Häufig werden Dokumente in mühsamer Arbeit erstellt und an anderer Stelle mit viel Aufwand gelesen, ausgewertet und weiterverarbeitet. Dabei gehen neben der Arbeitszeit immer wieder auch für die Behandlung wichtige Informationen verloren.

Unsere Lösung: Neuartige Methoden des Maschinellen Lernens (ML) machen es möglich, diese Herausforderung anzugehen. Dafür eignen sich vor allem Methoden aus zwei Bereichen:

• Moderne Algorithmen können nach einer Trainingsphase selbstständig Informationen aus Volltexten extrahieren und in strukturierter Form zur Verfügung stellen. Damit sind nachgelagerte Prozesse wie Qualitätssicherung, Erstellung von Statistiken, klinische Entscheidungsunterstützung und die Abrechnung sehr viel einfacher möglich.
• Neuartige KI-Methoden können aus strukturierten Daten wieder Volltext erzeugen und so beispielsweise aus den Daten eines Krankenhausaufenthalts einen vollständigen Entlassbrief erzeugen. Dieser muss dann nur noch vom behandelnden klinischen Personal gegengelesen, bei Bedarf angepasst und abgezeichnet werden. Die verwendeten Formulierungen klingen durch die KI, die sich mit natürlicher Sprache beschäftigt so, als habe ein Mensch sie geschrieben.

In unserem Whitepaper »Natural Language Processing in der Medizin« möchten wir die Potenziale Künstlicher Intelligenz für die medizinische Datenverarbeitung aufzeigen und gleichzeitig konkrete Handlungsempfehlungen für Entscheider*innen geben. Dafür beschreiben wir praktische Anwendungsszenarien entlang der Wertschöpfungskette von Krankenhäusern und weisen auf Herausforderungen und Chancen bei der Umsetzung hin.