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KI-generierte Patientenbriefe 

Projektübersicht

Krankenhaus-Entlassbriefe sind häufig in komplexer Fachsprache verfasst und dadurch für viele Patient:innen schwer verständlich. In diesem Projekt soll mithilfe großer KI-basierter Sprachmodelle (engl. Large Language Models - LLMs) untersucht werden, wie Krankenhaus-Entlassbriefe automatisiert in eine leicht verständliche Sprache übersetzt und um individuelle Lebensstil-Empfehlungen ergänzt werden können. 

Hintergrund

Die Verständlichkeit von Krankenhaus-Entlassbriefen wirkt sich direkt auf das weitere Verhalten von Patient:innen in der Nachsorge aus. Unklare medizinische Formulierungen oder fehlende Hinweise zur Lebensführung erschweren es ihnen, aktiv an ihrer Behandlung teilzuhaben und die empfohlenen Maßnahmen umzusetzen. Dies kann zu Missverständnissen, geringerer Therapietreue und potenziell vermeidbaren Nachbehandlungskosten führen. 

KI-Systeme bieten die Chance, komplexe Informationen verständlicher aufzubereiten und damit die Patientenaktivierung zu stärken. Patientenaktivierung beschreibt dabei den Grad, in dem Patient:innen über Wissen, Fähigkeiten und Selbstvertrauen verfügen, aktiv an ihrer Gesundheitsversorgung teilzunehmen. 

Projektziele 

  1. Verbesserte Verständlichkeit 
    - Einsatz von großen Sprachmodellen, um medizinische Fachbegriffe und komplexe Sachverhalte automatisch in eine patientenfreundliche Sprache zu übertragen.
  2. Ergänzung um Lebensstil-Empfehlungen 
    - Automatische Ergänzung von personalisierten Lebensstilempfehlungen zu Ernährung, Bewegung und Prävention etc., damit Patient:innen direkt im Arztbericht konkrete Handlungsempfehlungen erhalten.
  3. Wirkungsmessung 
    - Untersuchung, ob die KI-generierten Patientenbriefe fachlich korrekt, vollständig und sicher sind. 
    - Analyse, inwieweit diese verbesserten Briefe die Patientenaktivierung erhöhen können. 

Weitere Informationen

  • Förderung: Das Projekt wird gefördert durch die interne Forschungsförderung der Universität Witten/Herdecke. Förderkennzeichen: IFF 2024-80.
  • Verantwortlich: Lehrstuhl für Gesundheitsinformatik & Lehrstuhl für Innere Medizin I 

Kontakt UW/H