Smaragd - NLP-Unterstützung der Radiologischen Befundung
Das Projekt verfolgt das Ziel, den Untersuchungs- und Befundungsprozess in der Radiologie zu digitalisieren. Der innovative Ansatz verbessert den Service für Patient*innen und zuweisende Ärzt*innen und eröffnet weltweites Marktpotential.
Steckbrief
- Beteiligte Departemente Technik und Informatik
- Institut(e) Institute for Patient-centered Digital Health (PCDH)
- Förderorganisation Innosuisse
- Laufzeit (geplant) 08.05.2022 - 07.05.2024
- Projektleitung Prof. Dr. Kerstin Denecke
- Projektmitarbeitende Daniel Reichenpfader
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Partner
Insel Gruppe AG
sitem-insel AG
Switzerland Innovation Park
Wemedoo AG
ID Suisse AG
mimacom ag - Schlüsselwörter NLP; Chatbot; Radiologie
Ausgangslage
Die Radiologie ist eine medizinische Hochdurchsatzdisziplin, die unterschiedliche Kundengruppen bedient (Zuweiser*innen und Patient*innen). Der hohe Arbeitsdruck und ökonomische Zwänge bedingen Kompromisse im Service: a) Zuweiser*innen erhalten medizinische Befunde in Prosa, würden aber eine standardisierte und digitalisierte Form bevorzugen. b) Der persönliche Kontakt der Ärzt*innen (Radiolog*innen) zu ihren Patient*innen ist aus logistischen Gründen nur in Ausnahmefällen möglich.
Vorgehen
Das SMARAGD-Konsortium verfolgt die Vision, den radiologischen Befundungsprozess mittels Künstlicher Intelligenz (KI) zu unterstützen: 1. Automatische Strukturierung radiologischer Befunde: Mithilfe der Kombination einer Natural Language Processing (NLP)-Pipeline und einer neuartigen Schablone können in deutscher Prosa verfasste Befundberichte in strukturierter, standardisierter und auf Vollständigkeit überprüfter Form ausgegeben werden. 2. User-Experience: Die gewohnte Arbeitsweise der Radiolog*innen wird nicht tangiert, sondern unterstützt. Die Stärken der freitextlichen Fachsprache bleiben erhalten. 3. Anamnese-Chatbot: Patient*innen erhalten vor der Untersuchung die Möglichkeit eines Anamnesegesprächs mittels eines Chatbots. Die ebenfalls mit NLP verarbeitete Konversation wird den Radiolog*innen bei der Befundung eingespielt.
Ergebnisse
Radiolog*innen erhalten mit dem Chatbot erstmals die Möglichkeit, patientenspezifische Anamnesen in jede Befundung einfliessen zu lassen. Die Informationen werden die aus der Patientenüberweisung und eventuell im KIS vorliegenden Informationen ergänzen. Der Chatbot wird regelbasiert sein und Freitexteingaben mittels KI-Methoden analysieren. Einen Anamneseerhebungschatbot für die Radiologie gibt es bislang nicht. Im Gegensatz zu bestehenden Chatbots im Gesundheitswesen wird der Gesprächsverlauf des SMARAGD- Chatbots in der Ontologie abgebildet. Dies ermöglicht, die Freitexteingaben der Patient*innen im Chatbot mit derselben Methodik wie die Radiologiebefunde zu strukturieren.
