AI Driven Clinical Communication

Motivation

Das Ökosystem des Gesundheitswesens ist ein komplexes Netz von Teilnehmern, darunter Patienten, Ärzte und andere an der medizinischen Versorgung beteiligte Personen sowie Organisationen. In diesem Netz werden Informationen über etablierte Infrastrukturen in Form von elektronischen Gesundheitsakten, einschließlich radiologischer Berichte, Entlassungsbriefe oder Laborergebnisse, ausgetauscht. In zeitlich begrenzten Situationen, wie z. B. bei einem Arzttermin, kann es eine Herausforderung sein, diese riesige Menge an Informationen sinnvoll zu nutzen: Ein Arzt findet möglicherweise nicht die Zeit, sich einen angemessenen Überblick über die Krankengeschichte eines Patienten zu verschaffen; ein Patient versteht seine Unterlagen je nach seiner Gesundheitskompetenz oder seinem medizinischen Hintergrund möglicherweise nicht vollständig. Hybride KI-Systeme vereinen datengestützte Erkenntnisse mit Expertenwissen und haben somit das Potenzial, zu einer fundierteren Entscheidungsfindung beizutragen. Die Einbettung dieser Systeme in das Gesundheitswesen trägt den unterschiedlichen Perspektiven und Erwartungen Rechnung.

Perspektive des medizinischen Personals: Zeitmangel in der Patientenversorgung
Projektübersicht

Studien verdeutlichen die Folgen der begrenzten Zeit, die für die Kommunikation zwischen Patient und Arzt zur Verfügung steht, so dass eine optimale Vorbereitung für beide entscheidend ist. Für den Arzt bedeutet dies, dass er sich ein umfassendes Bild von der Krankengeschichte des Patienten machen muss (§51(1) ÄrzteG). Die Durchsicht zahlreicher klinischer Dokumente, um die medizinische
Situation eines Patienten zu erfassen, ist jedoch oft aus Zeitgründen nicht möglich. Diese Zeitbeschränkungen können den Entscheidungsprozess beeinflussen, da die Angehörigen der Gesundheitsberufe auf der Grundlage unvollständiger oder fragmentierter Daten schnelle, fundierte Entscheidungen treffen müssen.

Patientenperspektive: Die Auswirkungen geringer Gesundheitskompetenz auf die Pflege

Aufgrund des unterschiedlichen Niveaus der Gesundheitskompetenz in der Bevölkerung und der begrenzten Zeit, die für individuelle Konsultationen mit Angehörigen der Gesundheitsberufe zur Verfügung steht, bleibt ein Großteil der klinischen Informationen unklar. Häufig werden Unsicherheiten und Ängste der Betroffenen durch Fehlinterpretationen oder Fehlinformationen von Gesundheitsdaten über unzuverlässige digitale Quellen (soziale Medien, Dr. Google, ChatGPT) verstärkt. Dies wirkt sich nachhaltig negativ auf die Akzeptanz medizinischer Behandlungen, den Krankheitsverlauf und damit auf den Genesungsprozess aus und führt zu einer zusätzlichen Belastung des Gesundheitssystems.

Projektübersicht
Das Potenzial der hybriden KI für die Neugestaltung des Gesundheitswesens

KI-Lösungen, insbesondere solche, die die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) mit symbolischen Komponenten nutzen, bieten erhebliche Möglichkeiten, den Zugang zu klaren, verständlichen Gesundheitsinformationen zu verbessern. Das Gesundheitswesen eignet sich aufgrund der großen Menge an strukturiertem und unstrukturiertem Wissen aus Ontologien wie UMLS und SNOMED CT sowie klinischen Leitlinien besonders für hybride KI-Systeme. Außerdem erfordert das Gesundheitswesen ein hohes Maß an Transparenz, Vertrauen und Interpretierbarkeit in digitalen Systemen. Durch die Kombination von datengesteuerten Erkenntnissen mit Fachwissen können KI-Systeme Fachleuten im Gesundheitswesen helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen, indem sie gut organisierte, zusammengefasste Informationen anbieten. Dies kann die Kommunikation verbessern, Wissenslücken überbrücken und das Vertrauen und die Akzeptanz von KI-Technologien sowohl bei Patienten als auch bei Fachkräften fördern. Die Integration von KI in bestehende Gesundheitsplattformen, wie öffentliche (z. B. ELGA) und private Gesundheitsportale (z. B. die eHealth Suite von x-tention), ist für die Erweiterung der Zugänglichkeit und die Verbesserung digitaler Dienste von entscheidender Bedeutung. Diese Integration fördert auch die technologische Souveränität durch die Einbettung innovativer KI-gesteuerter Lösungen in bereits etablierte Systeme.

AID-CC geht diese Herausforderungen an, indem es die Kommunikation zwischen Patienten und medizinischem Fachpersonal durch Fortschritte in NLP und hybrider KI verbessert, wobei der Schwerpunkt auf deutschen klinischen Daten liegt. Durch die Nutzung GDPR-konformer lokaler klinischer Daten in Kombination mit Vorwissen zielt das Projekt darauf ab, die Gesundheitskompetenz zu verbessern, die Kommunikation zwischen Patient und Arzt zu optimieren und die Informationsbeschaffung für medizinisches Fachpersonal zu rationalisieren, um deren Arbeitsbelastung zu reduzieren. Um eine umfassende Compliance und ethische Integration zu gewährleisten, legt das Projekt nicht nur Wert auf den Datenschutz, sondern hält sich auch an nationale und EU-Vorschriften, wie die Medizinprodukteverordnung und das EU-KI-Gesetz. Ein interdisziplinäres Arbeitspaket leitet die Entwicklung von der Planung bis zur vollständigen Integration in das Ökosystem des Gesundheitswesens. Diese interdisziplinären Bemühungen sind von entscheidender Bedeutung, um das Vertrauen in KI-Systeme wiederherzustellen, das für ihre Akzeptanz unerlässlich ist, und um die technologische Souveränität im Gesundheitswesen zu fördern.