Künstliche Intelligenz (KI) erleichtert die Dokumentationsprozesse im Gesundheitswesen deutlich. Zu diesem Schluss jedenfalls kommen Forschende des Universitätsklinikums Freiburg in einer Studie, in der sie vier große Sprachmodelle miteinander verglichen. Ein nicht kommerzielles Modell erreichte sogar die besten Ergebnisse.
Erstautor Felix Heilmeyer, Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Digitalisierung in der Medizin, verwendete 90.000 reale klinische Dokumente aus der Klinik für Augenheilkunde des Universitätsklinikums Freiburg, um die Modelle zu trainieren. Auf dieser Basis generierten die Sprachmodelle Arztbriefe, die anschließend von medizinischem Fachpersonal bewertet wurden. Den Ergebnissen zufolge waren 93 Prozent der Dokumente, die das „BLOOM-CLP-German-Modell“ erstellte, nach geringfügigen Korrekturen für die klinische Anwendung geeignet.
Eine entscheidende Rolle für die Praxistauglichkeit spielt den Forschenden zufolge das Anpassen der Modelle an den Sprachraum. Größte Herausforderung war für Prof. Dr. Daniel Böhringer, Studieninitiator und Oberarzt an der Klinik für Augenheilkunde des Universitätsklinikums Freiburg, sicherzustellen, dass die generierten Dokumente die hohen Standards der medizinischen Dokumentation in deutscher Sprache erfüllen. „Besonders die Anpassung an spezifische medizinische Fachbegriffe und die Struktur klinischer Berichte stellte eine anspruchsvolle Aufgabe dar, da das Modell sowohl präzise als auch verständliche Texte liefern musste“, sagte er.
Nach Einschätzung des Studienleiters Dr. med. Christian Haverkamp, kommissarischer Direktor des Instituts für Digitalisierung in der Medizin am Universitätsklinikum Freiburg, können speziell für die deutsche Sprache trainierte Modelle wertvolle Unterstützung beim Erstellen medizinischer Berichte leisten. „Das könnte die Arbeitsabläufe im Klinikalltag deutlich erleichtern“, betonte er. Die Studie ist im Fachmagazin JMIR Medical Informatics erschienen (DOI: 10.2196/59617I).
Dtsch Arztebl 2024; 121(24): [4]
