AID-CC M12 Treffen
Am 20. März führte uns unser Weg nach Wels in die moderne Zentrale von x-tention, wo unser Treffen anlässlich des einjährigen Projektjubiläums stattfand.
Im Mittelpunkt standen die Erörterung des Projektfortschritts, die Überprüfung der bisherigen Ergebnisse sowie deren Vorbereitung für den Zwischenbericht. Zu den wichtigsten erzielten Ergebnissen gehören:
– Entwicklung einer Pipeline zur Extraktion klinischer Informationen, die eine strukturierte Verarbeitung medizinischer Texte ermöglicht, sowie eines hybriden Retrieval-Frameworks, das strukturierte Abfragen mit semantischen Suchfunktionen kombiniert. Der Entwicklungsprozess orientierte sich an drei repräsentativen Anwendungsfällen, die zentrale Bedürfnisse der Stakeholder widerspiegeln: die Strukturierung von Patientenzusammenfassungen (UC1), die dialogbasierte Unterstützung von Stakeholdern (UC2) sowie die Empfehlung von Folgemaßnahmen und die Begleitung von Patientenpfaden (UC3).
– Das Dialogsystem ist speziell für die Verarbeitung von Datenströmen der „Austrian Patient Summary“ (APS) konzipiert und wandelt unstrukturierte klinische Dokumente in APS-konforme, strukturierte Zusammenfassungen um (Schwerpunkt UC1). Die Einhaltung regulatorischer Vorgaben und die Ausrichtung auf den APS-Standard ermöglichen eine transparente und kontextbezogene Verarbeitung (deutschsprachiger) klinischer Informationen, während die Einbindung von Leitlinien (z. B. AWMF) und Ontologien (z. B. SNOMED CT) eine faktische Fundierung und Interpretierbarkeit gewährleistet.
– Es wurde eine Doppelfunktionalität des Systems für beide Stakeholder-Gruppen etabliert; für medizinisches Fachpersonal ermöglichen die hybriden Retrieval-Funktionen bereits einen schnelleren und umfassenderen Zugriff auf Patienteninformationen. Das Framework reduziert den Zeitaufwand für das Abrufen und Zusammenführen von Patientendaten erheblich und trägt so durch die Optimierung von Arbeitsabläufen und die Verringerung des Verwaltungsaufwands direkt zur wirtschaftlichen Nachhaltigkeit bei.
– Entwicklung eines didaktischen Konzepts zur Integration von KI-Kompetenzen in medizinische Lehrpläne, das den Schwerpunkt auf die pädagogisch sinnvolle und fachspezifische Vermittlung von KI-Grundlagenwissen legt.
Die nächste Projektphase umfasst (i) die Vorverarbeitung und Analyse der klinischen Daten der MUG vor Ort, (ii) die Erweiterung der Retrieval-Komponente sowie die Vorbereitung der Reasoning-Komponente, (iii) den iterativen Ausbau der Prototyp-Implementierungen und die anstehende Integration in Portalanwendungen sowie (iv) die Evaluierung des Online-Selbstlernkurses.
