KI zur Strukturierung medizinischer Daten in elektronischen Patientenakten

BERLIN / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) zur automatischen Strukturierung medizinischer Daten in der elektronischen Patientenakte (ePA) könnte die Gesundheitsversorgung revolutionieren. Ein Forschungsprojekt am Fraunhofer-Institut für Experimentelles Software Engineering (IESE) in Kaiserslautern arbeitet daran, diese Vision Wirklichkeit werden zu lassen.

Die Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, die Art und Weise, wie medizinische Daten verarbeitet und genutzt werden, grundlegend zu verändern. Ein aktuelles Forschungsprojekt des Fraunhofer-Instituts für Experimentelles Software Engineering (IESE) in Kaiserslautern zielt darauf ab, medizinische Daten aus der Versorgung in strukturierte Formate zu überführen. Dies könnte die Nutzung der elektronischen Patientenakte (ePA) auf eine neue Stufe heben.

Im Rahmen des dreijährigen Projekts „FHIR-Starter“ entwickelt ein Konsortium einen Softwaredienst, der mithilfe von Large Language Models (LLMs) und Natural Language Processing (NLP) medizinische Daten aus Volltextdokumenten wie PDF-Dateien analysiert und in standardisierte Datenformate überführt. Dabei kommen der europaweit verwendete medizinische Datenstandard FHIR sowie die Kodiersysteme LOINC und SNOMED-CT zum Einsatz.

Diese Technologie könnte den zeitintensiven Prozess des Lesens und Übertragens von Informationen aus medizinischen Berichten erheblich vereinfachen. Die Software übernimmt das Extrahieren und Strukturieren der Daten, was nicht nur die Effizienz in der Praxis erhöht, sondern auch die Bereitstellung von Daten für die Forschung erleichtert. Langfristig könnte dies dazu führen, dass Ärztinnen und Ärzte Laborwerte im Zeitverlauf anzeigen oder Medikamentenlisten automatisiert erstellen lassen können.

Das Konsortium, zu dem neben dem IESE auch das Berliner Institut für Gesundheitsforschung in der Charité und das KI-Unternehmen Insiders Technologies gehören, wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWK) mit 1,64 Millionen Euro gefördert. Der Softwaredienst soll offene Schnittstellen bieten, die es ermöglichen, die strukturierten Daten automatisiert in bestehende Systeme zu integrieren.

Eine der größten Herausforderungen bei diesem Projekt ist die Sicherstellung der Datenverlässlichkeit. KI-Modelle wie LLMs neigen dazu, unzureichende Daten durch erfundene Informationen zu ergänzen, was in der medizinischen Versorgung fatale Folgen haben könnte. Daher ist es notwendig, Sicherheitsmechanismen zu implementieren, um die Zuverlässigkeit der Daten zu gewährleisten.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist der Datenschutz. Da marktübliche LLMs oft auf Servern im Ausland laufen, die den Sicherheitsanforderungen nicht entsprechen, wird der Softwaredienst auf Open Source LLMs basieren, die auf den eigenen Servern der Anwender betrieben werden. Dies soll ein sicheres System schaffen, das den Anforderungen der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) entspricht.

Mit der Entwicklung des sogenannten Uncertainty Wrappers, eines Tools zur Quantifizierung und Verwaltung von Unsicherheiten in KI-Modellen, hat das IESE bereits eine wichtige Vorarbeit geleistet. Diese Technologie könnte entscheidend dazu beitragen, die Herausforderungen bei der Implementierung von KI im Gesundheitswesen zu meistern.

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