Schritt 1: KI-Lösung für Versorgungsbedarf

KI-Journey

Prozess-Schritt 1: KI-Lösung für Versorgungsbedarf

KJ Prozess Schritt 1

Kernfragen: 

  • Wo und wie kann mir KI in der täglichen Gesundheitsversorgung helfen?
  • Was ist mein Mehrwert? Warum hierfür KI? Wie gefährlich ist diese KI?

Der erste Prozess-Schritt für die KI-Journey mag selbstverständlich klingen, auf Basis eines existierenden Bedarfs im Versorgungssystem eine KI-Lösung entwickeln. Die Praxis zeigt jedoch leider: in der Tat ist es oftmals umgekehrt, eine KI wird auf Basis einer KI-Idee entwickelt und dann erst wird nach der passenden Anwendung, nach dem Bedarf gefragt. Falscher Ansatz ganz zu Beginn!

Die beteiligten Zielgruppen in diesem Prozess werden auch oft zu spät, unzureichend oder gar nicht einbezogen. Ein Bedarf im Versorgungssystem geht von Bürgern, Patienten und den Versorgern selbst aus. Für diese Zielgruppen müssen klare Vorteile und Mehrwerte durch die KI-Entwicklungen beschrieben werden können. Zudem: wer soll die KI-Entwicklung später (nach der Entwicklung, nach der F&E-Phase) im Versorgungsystem finanzieren? Wie soll die Erstattung erfolgen? Folglich müssen auch hier beim ersten Schritt schon die finanziellen Stakeholder als Zielgruppen für die spätere Finanzierung im Versorgungssystem einbezogen werden, welche Mehrwerte ergeben sich durch die KI-Entwicklung für diese? Ein zusätzlicher Punkt wird auch beim ersten Prozess-Schritt oftmals übersehen: gerade bei digitalen und KI-Entwicklungen müssen frühzeitig potenzielle Ängste der späteren Nutzer aufgegriffen und minimiert werden, ansonsten erfahren die KI-Entwicklungen zu wenig Akzeptanz bei den Nutzern, da sonst die Risiken und Unsicherheiten überwiegen. 

Im Endeffekt geht es hier in diesem ersten Schritt darum, Notwendigkeiten für KI-Entwicklungen allgemein aufzeigen zu können (durch Nutzen, Mehrwerte, weniger Ängste etc.), die Zielgruppen dadurch mit ins Boot holen zu können (durch mehr Verständnis) und diese schlussendlich als Botschafter für die eigene KI-Entwicklung gewinnen zu können. 

Um diese Stellschrauben im ersten Prozess-Schritt von KI-Entwicklungen – KI-Lösung für Versorgungsbedarf – berücksichtigen zu könneneignen sich positive Best Practice Beispiele und Showcases als Antworten zu den beschriebenen Fragen. Hierfür zeigen wir exemplarisch vier positive Showcases, welche sehr klar einen Mehrwert für die Versorgung und für Zielgruppen beschreiben können. Nachfolgend sind derartige Showcases exemplarisch zusammengetragen, aus den verschiedenen Versorgungsbereichen Notfall, Diagnostik, Therapie, ambulante Versorgung.

Showcases / Best Practices

Bedarf: Keine Termine beim Hautarzt für Check von Hautauffälligkeiten; Lösung: sKIn (App zur Hautkrebs-Diagnostik); 

  • Weniger Wartezeit bis zu einer ersten Abklärung für Patienten
  • Effiziente Unterstützung zum “Clinical Decision Support” für Versorger

Bedarf: Schlaganfall-Therapie wenig effizient, da Patienten alleingelassen mit klassischer Spiegeltherapie; Lösung: Cureo (VR-Brillen zur Schlaganfall-Nachsorge);

  • Spielerische und selbstlernende Motivation der Patienten
  • Versorger therapieren individuell nach Lerneffekt und dennoch mehrere Patienten parallel

Bedarf: Kein Durchkommen am Praxistelefon; Lösung: KI-gestütztes Praxistelefon:

  • Alle Patientenanliegen finden Gehör, ohne Wartezeit
  • Bearbeitung für Versorger adaptiert an Praxisalltag

Bedarf: Überlastung und überlange Wartezeiten in der Notaufnahme; Lösung: KI-gestützter Selbstcheck (Triage) auf der Klinik-Homepage; 

  • Konzentration der Notaufnahmen auf Notfälle/relevante Fälle
  • Hilfe und Hinweise schon zu Hause für Patienten ohne Notfall zur passenden Versorgung

Bedarf: Digitale Nutzbarmachung der Informationen und der medizinischen Daten aus papierbasierten Dokumenten; Lösung: KI-basierte Informationsextraktion aus Papier-/pdf-Dokumenten (Arztbrief, Befunde, Studienprotokolle); 

  • Extraktion wertvoller medizinischer Informationen und Überführung in strukturierte Daten
  • Digitale Verwendung von strukturierten medizinischen Daten über die Sektorgrenzen hinweg

Prozess-Schritt 1: KI-Lösung für Versorgungsbedarf

Für Einsteiger ohne Vorkenntnisse in dem Themenfeld KI in der Gesundheitsversorgung ist zunächst von grundlegender Bedeutung den Begriff KI zu verstehen und im Kontext Gesundheitsversorgung richtig benutzen zu können. Hierzu haben wir zwei Learning Nuggets erstellt mit dem Fokus Begriffsklärung KI vs. Automatisierung Learning Nugget und dem Fokus Begriffsklärung KI vs. ChatGPT Learning Nugget

Ein grundlegendes Verständnis dafür, was KI ist, kann zusammen mit positiven Beispielen und Erfahrungen aus der Praxis der Gesundheitsversorgung dazu beitragen, dass KI nicht nur als Black Box betrachtet wird und daher größtenteils Ängste auslöst. Zu den Ängsten, zu Fragen ähnlich „wie gefährlich ist diese KI?“ muss in erster Linie entgegnet werden: alle KI-Anwendungen in der täglichen Praxis der Gesundheitsversorgung sind als Medizinprodukt zertifiziert und zugelassen. Dies bedeutet: die Technik dahinter ist geprüft, Datensicherheit und Datenschutz sind gewährleistet. Solche positiven Beispiele und Erfahrungen aus der Praxis der Gesundheitsversorgung sind hier zusammengestellt und mit Testimonials von Nutzern sowie von Anbietern veranschaulicht:

Bedarf: Keine Termine beim Hautarzt für Check von Hautauffälligkeiten; Lösung: sKIn (App zur Hautkrebs-Diagnostik); 

Bedarf: Schlaganfall-Therapie wenig effizient, da Patienten alleingelassen mit klassischer Spiegeltherapie; Lösung: Cureo (VR-Brillen zur Schlaganfall-Nachsorge);  

  • Spielerische und selbstlernende Motivation der Patienten 
  • Versorger therapieren individuell nach Lerneffekt und dennoch mehrere Patienten parallel 

Bedarf: Kein Durchkommen am Praxistelefon; Lösung: KI-gestütztes Praxistelefon:

  • Alle Patientenanliegen finden Gehör, ohne Wartezeit
  • Bearbeitung für Versorger adaptiert an Praxisalltag
  • KI-gestütztes Praxistelefon: https://www.aaron.ai

Bedarf: Überlastung und überlange Wartezeiten in der Notaufnahme; Lösung: KI-gestützter Selbstcheck (Triage) auf der Klinik-Homepage; 

Bedarf: Digitale Nutzbarmachung der Informationen und der medizinischen Daten aus papierbasierten Dokumenten; Lösung: KI-basierte Informationsextraktion aus Papier-/pdf-Dokumenten (Arztbrief, Befunde, Studienprotokolle); 

  • Extraktion wertvoller medizinischer Informationen und Überführung in strukturierte Daten
  • Digitale Verwendung von strukturierten medizinischen Daten über die Sektorgrenzen hinweg

Für erste Basis-Erfahrungen und Kompetenzerwerb zu KI im Kontext von Praxis-Anwendungen, Ethik, Vertrauen und Datensicherheit sind die kurzen Lehrformate des KI-Campus sehr gut geeignet, der KI-Campus ist eine generelle Lernplattform für Künstliche Intelligenz: https://www.ki-campus.org/overview  

Der KI-Campus ist eine Gemeinschaftsinitiative, welche laufende wie auch bereits abgeschlossene KI-Projekte auf dieser Seite aufführt, koordiniert durch die Geschäftsstelle des KI-Campus beim Stifterverband. 

Empfohlene Themen zur Ebene Einsteiger, KI-Journey, Prozess-Schritt 1:

ChatGPT – kurz erklärt: Videoreihe des KI-Campus https://www.ki-campus.org/videos/chatgpt-erklaert 

Podcast - Dr. med. KI https://www.ki-campus.org/podcasts/drmedki

Podcast – KI kapiert https://www.ki-campus.org/podcasts/kikapiert

Video: Was ist eigentlich KI? https://www.ki-campus.org/videos/wasistki 

Quiz: Stadt – Land – Datenfluss https://www.ki-campus.org/datenfluss 

Video: KI in der Medizin: Einsatzmöglichkeiten und Potenziale https://www.ki-campus.org/videos/kimed 

Video: Das NIM-Spiel: Ein analoges Brettspiel erklärt Machine Learning https://www.ki-campus.org/videos/nim-spiel 

Für Informierte mit Vorkenntnissen zum Themenfeld KI in der Gesundheitsversorgung stellt sich meist die Frage nach der richtigen Detailtiefe von zusätzlichen Informationen. Oftmals hilft hierbei eine Selbst-Orientierung innerhalb bestehender Sammlungen oder Darstellungen weiter. Entwicklungen und Anwendungen von KI – auch im Bereich Gesundheitsversorgung – decken oftmals ein breites Spektrum ab. Eine gute Orientierung für bestehende KI-Labs mit Entwicklungen und Anwendungen bieten die KI-Labs BW (für Baden-Württemberg), die deutschlandweite KI-Strategie und die TEF Health Labs (für Europa). 

KI-Labs BW: https://www.wirtschaft-digital-bw.de/ki-made-in-bw/regionale-ki-labs

KI-Strategie Deutschland: https://www.ki-strategie-deutschland.de 

TEF Health: https://tefhealth.eu/home 

Meist hilft auch schon die Eigenreflexion „Worin besteht meine Unsicherheit, mein tieferes Interesse? Welchen Bereich möchte ich besser verstehen?“ Sind dies eher die Anwendungen in der Praxis, oder die Mehrwerte/Nutzen für die Anwender selbst, die profitierenden Zielgruppen, die „Absicherungen“, die verschiedenen KI-Arten oder eher die Chancen und Voraussetzungen bei der Nutzung von KI-Entwicklungen in der Gesundheitsversorgung. Sowohl für allgemeine Fragen und Interessen in diesem Kontext als auch für tiefergehende Einblicke eignen sich die Lehrformate des KI-Campus: https://www.ki-campus.org/overview  

Der KI-Campus ist eine Gemeinschaftsinitiative, welche laufende wie auch bereits abgeschlossene Projekte auf dieser Seite aufführt, koordiniert durch die Geschäftsstelle des KI-Campus beim Stifterverband. 

Empfohlene Themen zur Ebene Vor-Informierte, KI-Journey, Prozess-Schritt 1:

Video: Dr. med. KI – Experts: Interviewreihe https://www.ki-campus.org/node/780 

Online-Kurs: Dr. med. KI – Basics (m. Leistungsnachweis) https://www.ki-campus.org/courses/drmedki_basics_genai

Online-Kurs: Einführung in die KI (m. Leistungsnachweis) https://www.ki-campus.org/courses/einfuehrungki2020 

Video: Einführung ins Quantum Machine Learning  https://www.ki-campus.org/videos/qml-iosb 

Online-Kurs: Learn2Trust - Vertrauen durch Verständnis von KI in der medizinischen Bildanalyse (m. Leistungsnachweis)

https://www.ki-campus.org/courses/learn2trust 

Online-Kurs: KI für alle: Einführung in die Künstliche Intelligenz (m. Teilnahmebescheinigung) https://www.ki-campus.org/courses/kifueralle-hhu 

Online-Kurs: Identifikation von KI-Use-Cases (m. Leistungsnachweis) https://www.ki-campus.org/courses/ki-use-cases-iuh 

Online-Kurs: KI und Ethik I – V (m. Leistungsnachweis) https://www.ki-campus.org/courses/KI_Ethik_I 

Online-Kurs: Künstliche Intelligenz in der Gesundheitsversorgung (m. Leistungsnachweis) https://www.ki-campus.org/kigesundheit 

Online-Kurs: ChaBoDoc - ChatBots for FutureDocs (m. Leistungsnachweis) https://www.ki-campus.org/courses/chabodoc 

Online-Kurs: Dr. med. KI - Grundlagen für Ärztinnen und Ärzte (m. Leistungsnachweis) https://www.ki-campus.org/courses/drmedki_grundlagen_cme 

Online-Kurs: Dr. med. KI – Ethics (m. Leistungsnachweis) https://www.ki-campus.org/courses/drmedki_ethics 

Wie kann man als Vor-Infomierter den ersten Prozess-Schritt der KI-Journey – KI-Lösung für einen Versorgungsbedarf – kurz und knapp selbst „erfahren“ und selbst erlernen, welche Vorteile durch KI-Anwendungen in der Gesundheitsversorgung damit einhergehen? Und noch ein Schritt weiter: wie kann man verstehen lernen, dass derartige Vorteile, Mehrwerte für die Zielgruppen im Gesundheitssystem stets ganz am Anfang einer KI-Entwicklung stehen müssen. Hierzu haben wir zwei Kurzfilme als Online-Video erstellt, welche einerseits helfen positive Aha-Effekte zu erzeugen, andererseits der Zielgruppe auch ein Tool an die Hand gibt, selbst als Multiplikator, als positiver Botschafter auftreten zu können. Diese Videos stellen exemplarisch vier Anwendungsbeispiele einer KI mit Verbesserung der Gesundheitsversorgung in vier verschiedenen und grundlegenden Bereichen dar: Notfall, Arzt-Termin, Diagnose, Therapie. 

Bedarf: Keine Termine beim Hautarzt für Check von Hautauffälligkeiten; Lösung: sKIn (App zur Hautkrebs-Diagnostik); 

Bedarf: Schlaganfall-Therapie wenig effizient, da Patient:innen alleingelassen mit klassischer Spiegeltherapie; Lösung: Cureo (VR-Brillen zur Schlaganfall-Nachsorge); 

Bedarf: Kein Durchkommen am Praxistelefon; Lösung: KI-gestütztes Praxistelefon:

  • Alle Patientenanliegen finden Gehör, ohne Wartezeit
  • Bearbeitung für Versorger adaptiert an Praxisalltag
  • KI-gestütztes Praxistelefon: https://www.aaron.ai

Bedarf: Überlastung und überlange Wartezeiten in der Notaufnahme; Lösung: KI-gestützter Selbstcheck (Triage) auf der Klinik-Homepage; 

Bedarf: Digitale Nutzbarmachung der Informationen und der medizinischen Daten aus papierbasierten Dokumenten; Lösung: KI-basierte Informationsextraktion aus Papier-/pdf-Dokumenten (Arztbrief, Befunde, Studienprotokolle); 

  • Extraktion wertvoller medizinischer Informationen und Überführung in strukturierte Daten
  • Digitale Verwendung von strukturierten medizinischen Daten über die Sektorgrenzen hinweg
  • Überführung von textbasierten Patientendaten in die ePA

Fortgeschrittene und Fachkreise können ein breites Spektrum an Motivationen für tiefergehende Informationen zum ersten Prozess-Schritt in der KI-Journey, der Versorgungsbedarf für eine KI-Lösung, aufweisen. Dies erstreckt sich vom tieferen Verständnis der Versorgungsysteme über technologisches Detailwissen zu KI-Entwicklungen bis hin zum System-Verständnis über relevante Stakeholder-Gruppen und deren Eigenmotivationen zum Start einer KI-Entwicklung. Hierbei wird schnell klar, dass es selbst für Experten und Detail-Ebenen anfangs meist um immer dieselben Grundfragen geht: Warum hierfür KI? Was ist der Mehrwert? Was habe ich davon? Wie gefährlich ist KI?

Auch für Fachkreise mit bereits guten Kenntnissen zu KI in der Gesundheitsversorgung verfügen die Lehrformate des KI-Campus über eine sehr breite Auswahl an fortführenden Formaten zur Kompetenzerweiterung: https://www.ki-campus.org/overview  

Der KI-Campus ist eine Gemeinschaftsinitiative, welche laufende wie auch bereits abgeschlossene Projekte auf dieser Seite aufführt, koordiniert durch die Geschäftsstelle des KI-Campus beim Stifterverband. 

Empfohlene Themen zur Ebene Fachkreise, KI-Journey, Prozess-Schritt 1:

Online-Kurs: Data-informed Decision-Making in a Pandemic (m. Leistungsnachweis) https://www.ki-campus.org/courses/data-driven-decisions

Online-Kurs: Dr. med. KI – Clinics (m. Leistungsnachweis) https://www.ki-campus.org/node/1273 

Online-Kurs: KI–LAURA – KI in der Lehre der AUgenheilkunde und RAdiologie (m. Leistungsnachweis) https://www.ki-campus.org/courses/ki-laura-ukb2022 

Online-Kurs: Künstliche Intelligenz in der Medizin – Mit Datenkompetenz und intelligenten Systemen zu klinischen Entscheidungen​ (m. Leistungsnachweis) https://www.ki-campus.org/courses/kimedizin 

Micro-Degree: Dr. med. KI - Künstliche Intelligenz in der Medizin  https://www.ki-campus.org/series/drmedki 

Online-Kurs: Dr. med. KI - Ethik und Regulierung für Ärztinnen und Ärzte ​ (m. Leistungsnachweis) https://www.ki-campus.org/courses/drmedki_ethik_2_cme 

Online-Kurs: Dr. med. KI - Anwendungen für Ärztinnen und Ärzte (m. Leistungsnachweis) https://www.ki-campus.org/courses/drmedki_anwendungen_cme 

Gerade Fachkreise sind in den beiden Themenbereichen KI und Gesundheitsversorgung oft so tief verwurzelt, dass es auch schwierig sein kann, das „große Ganze“ zu sehen und die Notwendigkeiten z.B. anderer Zielgruppen am Beginn der KI-Journey in die eigenen Argumentationen und Sichtweisen integrieren zu können. Der Start der KI-Journey beginnt gerade bei einem professionellen Vorgehen mit der KI-Generierung oder -Idee ausgehend von einem Bedarf oder Problem im Versorgungssystem. Nur wenn die generierte KI-Idee auch den „Kurz-Check“ zu den Kriterien Bedarf, Mehrwert/Chancen, Aufwand, Kosten/Erstattung und Zielgruppen-Integration standhält, erscheint es sinnvoll die KI-Journey für eine Entwicklung weiter zu durchschreiten. Um einen derartigen „Kurz-Check“ zu veranschaulichen, haben wir anhand der vier exemplarischen KI-Beispiele zu den Versorgungsbereichen Notfall, Arzt-Termin, Diagnose und Therapie sowie Papierakten kurze Learning-Nuggets erstellt, welche jeweils einen „Kurz-Check“ zu diesen Kriterien bieten: Bedarf, Mehrwert/Chancen, Aufwand, Kosten/Erstattung und Zielgruppen-Integration. 

Best Practices in der Anwendung

Learning Nuggets: Bedarf, Mehrwert/Chancen, Kosten/Erstattung, Aufwand, Zielgruppen-Integration 

Learning Nugget: Digital unterstützter Check von Hautauffälligkeiten

Was macht die KI? Die KI wird trainiert mit mehreren tausend Bildern von Hautauffälligkeiten unterschiedlicher Stufen (unauffällig über gutartige Veränderungen bis zu bösartigen Veränderungen) und mit gesicherter Diagnostik. Dadurch kann die KI eingeschickte Bilder selbstständig „vorfiltern“ und den Arzt unterstützen schneller eine erste Einstufung aus der Ferne zu generieren. Die kritischen oder unklaren Fälle erhalten schneller einen persönlichen Diagnostik-Termin, die unkritischen Fälle erhalten schneller einen Bescheid „alles unauffällig“. 

  • Mehrwert: weniger Wartezeit bis zu einer ersten Abklärung für Patient:innen
  • Mehrwert/Chancen: effiziente Unterstützung zum “Clinical Decision Support” für Versorger; Delegation an PAs/MFAs;
  • Aufwand: Integration in Praxis-Alltag; Online-Verfügbarkeit für Patient:innen;
  • Kosten/Erstattung: Kosten für Integration in Praxis-Alltag und Online-Verfügbarkeit für Patienten (einmalig); Erstattung über Abrechnungs-Ziffern „Sprechstunde/Fernbehandlung“ (GKV) oder Privat-Leistung (PKV);
  • Zielgruppen-Integration: Patient:innen, Ärzte, PAs und MFAs; 

Learning Nugget: Digital unterstützte Schlaganfall-Therapie und Reha

Was macht die KI? Für den Patienten: mit dem zu aktivierenden „Automodus“ erkennt das System die Fähigkeiten der Patientinnen und Patienten und passt die Schwierigkeit der Übungen dementsprechend nach unten oder oben hin an. Für den Therapeuten: Intelligente Analysetools unterstützt durch künstliche Intelligenz zeigen den Therapiefortschritt der Patienten und „übersetzten“ diesen in geeignete nächste Übungen. 

  • Mehrwert: Versorger therapieren individuell nach Lerneffekt und mehrere Patienten parallel
  • Mehrwert/Chancen: Spielerische und selbstlernende Motivation der Patienten
  • Aufwand: Integration in Reha-Alltag; Anschaffung und Anleitung/Einführung Cureo-Software/VR-Brillen;
  • Kosten/Erstattung: Kosten für Integration in Reha-Alltag und Anschaffung, Anleitung/Einführung Cureo-Software/VR-Brillen (einmalig); Erstattung über DRG-Fallpauschalen und Tagessätze (Rehakliniken, Akutkrankenhäuser), als KG, KG-ZNS, sowie als Übungseinheit (Physiotherapie-Praxen) oder als Hilfsmittel, Parallel-Therapie (Ergotherapie-Praxen);
  • Zielgruppen-Integration: Patienten, Therapeuten;

Learning Nugget: Digital unterstütztes Praxistelefon 

  • KI-gestütztes Praxistelefon: https://www.aaron.ai (inzwischen von Doctolib übernommen)
  • Bedarf: Kein Durchkommen am Praxistelefon bei Anfrage nach Arzt-Termin
  • KI-Lösung: KI-gestütztes Praxistelefon

Was macht die KI? Die KI übernimmt Anrufe, entlastet Mitarbeiter und garantiert 100% Erreichbarkeit. Die KI ist rund um die Uhr verfügbar und erreichbar, kann Termine vereinbaren und sich flexibel in die Praxis-Systeme wie Kalender oder CRM integrieren.

  • Mehrwert für Patienten: Alle Patientenanliegen finden Gehör, ohne Wartezeit
  • Mehrwert/Chancen für Versorger: Bearbeitung für Versorger adaptiert an Praxisalltag
  • Aufwand: Integration in Praxis-Alltag; Anschaffung, Anleitung/Einführung AAron-Software, Online-Verfügbarkeit für Patienten;
  • Kosten/Erstattung: Kosten für Integration in Praxis-Alltag, Anschaffung Software und Online-Verfügbarkeit für Patienten (einmalig); Erstattung über Ressourcen-Effizienz Praxis-Mitarbeiter und Zufriedenheit Patienten sowie Praxis-Mitarbeiter;
  • Zielgruppen-Integration: Patienten, MFAs;

Learning Nugget: Digital unterstützte Notaufnahme und Anamnese/Triage

  • Notaufnahme Klinik Ludwigsburg: Mit KI gegen Überlastung: https://www.swr.de/swraktuell/baden-wuerttemberg/stuttgart/ki-gegen-ueberlastung-notaufnahme-ludwigsburg-neuer-servive-rkh-100.html; Selbstcheck auf Klinik-Homepage: https://www.rkh-gesundheit.de/notfall/
  • Bedarf: Überlastung und überlange Wartezeiten in der Notaufnahme
  • KI-Lösung: KI-gestützter Selbstcheck (Triage) auf der Klinik-Homepage

    Was macht die KI? Die KI vermittelt ein KI-basiertes LOTSEN-System für die Anamnese/Triage und Werkzeuge für hybrides Lotsen durch die Mitarbeiter:innen; Austausch von Daten mit jedem PVS- / KIS System über die Telematik-Infrastruktur; 

  • Mehrwert: Konzentration der Notaufnahmen auf Notfälle/relevante Fälle
  • Mehrwert/Chancen: Hilfe und Hinweise schon zu Hause für Patienten ohne Notfall zur passenden Versorgung; Delegation an PAs;
  • Aufwand: Integration in Alltag Notaufnahme; Anschaffung, Anleitung/Einführung Software, Online-Verfügbarkeit für Patienten;
  • Kosten/Erstattung: Kosten für Integration in Alltag Notaufnahme, Anschaffung Software und Online-Verfügbarkeit für Patienten (einmalig); Erstattung über Ressourcen-Effizienz Notaufnahme-Mitarbeiter und Zufriedenheit Patienten sowie Notaufnahme-Mitarbeiter; Mehr und höher-abrechnungsfähige Notaufnahme-Fälle pro Tag;
  • Zielgruppen-Integration: Patienten, Notaufnahme-Mitarbeiter:innen;

Learning Nugget: Digitale Nutzbarmachung der Informationen und der medizinischen Daten aus papierbasierten Dokumenten;

  • Prä-Konsortium bestehend aus BHC, Uniklinikum Freiburg, Roche, Fraunhofer, Aleph Alpha, averbis, honic, StackIT;
  • Bedarf: unzählig viele Papierakten (Arztbriefe, Befunde, Studienprotokolle etc.) im Gesundheitssektor sind als Papier- oder pdf-Dokumente existent und so nicht für die digitalisierte Gesundheitsversorgung verfügbar (z.B. für die ePA)
  • KI-Lösung: KI-basierte Informationsextraktion aus Papier-/pdf-Dokumenten (Arztbrief, Befunde, Studienprotokolle);
  • Was macht die KI? Extraktion wertvoller medizinischer Informationen aus Papier- und pdf-Dokumenten (Textextraktion, Fehlerkorrektur, Anonymisierung von Freitexten) und Überführung in strukturierte Daten innerhalb eines Dashboards mit Darstellungen zu Diagnose, Medikation und Laborwerten/Vitalparametern; Als ePA-Viewer geeignet;
  • Mehrwert: Verfügbar- und Nutzbarmachung eines Schatzes an medizinscher Information im digitalen Zeitalter;
  • Mehrwert/Chancen: Schnellere und bessere medizinische Versorgung der Patienten; Ressourceneinsparung durch Vermeidung von Mehrfach-Anamnesen und -Diagnosen; Digitale Verwendung von strukturierten medizinischen Daten über die Sektorgrenzen hinweg;
  • Aufwand: Betreuung (Personal, Admin, Hilfskräfte) KI-Extraktion der Papierinformationen;
  • Kosten/Erstattung: Kosten für Admin-Personal, Hilfskräfte (einmalig); Erstattung: (?)
  • Zielgruppen-Integration: Mitarbeiter und Fachkräfte der medizinischen Leistungserbringer