Forschung
Einsatz Künstlicher Intelligenz für Arztbriefe
In mehreren deutschen Hochschulen und Kliniken laufen bereits Projekte, wie man die Künstliche Intelligenz zum leichteren Verfassen und Verstehen von Arztbriefen nutzen könnte.
Künstliche Intelligenz (KI) soll künftig auch beim Lesen von Arztbriefen helfen. Einer der Referenten des rheinland-pfälzischen Zukunftskongresses Gesundheit digital am Dienstag und Mittwoch (3./4.9.) in Koblenz, der Informatikprofessor Steffen Staab, sagte der Deutschen Presse-Agentur: »Bei unserem Projekt geht es weniger um Patienten als vielmehr um Mediziner.«
In einer großen Klinik fielen im Jahr Hunderttausende Arztbriefe an. »Darunter sind nicht nur Erkältungen und Grippen, sondern auch seltene Spezialfälle. Diese sollen möglichst zielgerichtet aufbereitet werden, damit Ärzte sie sofort verstehen und nicht erst zehn Seiten irgendwo nachlesen müssen«, sagte der Koblenzer Experte.
Staab zufolge laufen an mehreren deutschen Hochschulen und Kliniken Projekte zu KI und Arztbriefen, auch Firmen befassten sich damit. Eine 100-prozentig funktionierende Software gebe es hier noch nicht, sagte er. »Es ist eine Mammutaufgabe. Die wird auch nicht in zehn Jahren vollständig gelöst sein.« Aber es gehe voran. »Zwischen der Google-Suche vor 20 Jahren und heute liegen auch Welten«, betonte der 49-jährige Uniprofessor. Heute funktioniere Googeln viel besser. Aber eben noch nicht perfekt. »Es geht immer darum, aus Daten zu lernen.«
Zusammen mit anderen Informatikern, etwa Professor Alexander Löser in Berlin, treibe er die Forschung zu KI voran, ergänzte Staab. »Später können sich Unternehmen für die Umsetzung an uns wenden.«
Ärztebriefe sind nicht nur mitunter sehr speziell, sondern auch aus anderen Gründen selbst für Experten nicht leicht verständlich. Eine Befragung von 197 Hausärzten durch Sprachwissenschaftler der Universität Düsseldorf ergab unlängst, dass fast alle die Entlassungsbriefe von Kollegen in Kliniken manchmal nicht auf Anhieb verstehen. Diese Schreiben zu Zustand und Therapie von Patienten seien demnach oft unstrukturiert, fehlerhaft, vage oder missverständlich.
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