Fraunhofer-Projekt arbeitet an automatisierter Umwandlung von Volltext in strukturierte Daten

Kaiserslautern – Medizinische Daten mithilfe von Large Language Models (LLMs) automatisiert zu strukturieren: Dieses Ziel hat sich das Fraunhofer-Institut für Experimentelles Software Engineering (IESE) gesetzt.

Momentan hinke das deutsche Gesundheitswesen im Bereich der Digitalisierung hinterher, so der Befund des Konsortiums zum Status Quo. Ärztinnen und Ärzte würden sich ihre Befunde über Arztbriefe mitteilen, die als Volltexte im PDF-Format vorliegen.

Das Lesen der Berichte sei zeitintensiv und erschwere den Vergleich mit vorherigen Befunden – zudem müsse medizinisches Fachpersonal wichtige Informationen manuell abtippen, um diese in Praxisverwaltungssysteme (PVS) oder Krankenhausinformationssysteme (KIS) zu übertragen. Darüber hinaus könne die medizinische Forschung Daten aus Volltexten nur schwer nutzen.

Im Rahmen des dreijährigen Forschungsprojektes „FHIR-Starter“ wollen die Forschenden des Konsortiums einen Software-Dienst entwickeln, der anhand von LLMs und Natural Language Processing (NLP) die Volltextdokumente analysiert und in standardisierte Datenformate überführt.

Gefördert wird das Projekt vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) im Rahmen des Innovationswettbewerbs „Generative KI für den Mittelstand“ mit 1,64 Millionen Euro.

Genutzt werden der medizinische Datenstandard FHIR sowie die Kodiersysteme LOINC und SNOMED-CT. Der Software-Dienst soll laut Konsortium – beteiligt ist unter anderem das Berliner Institut für Gesundheitsforschung der Charité – offene Schnittstellen anbieten, die es allen Akteuren ermöglichen, die strukturierten Daten automatisiert in ihre Systeme aufzunehmen.

Auf die großen Herausforderungen der Sicherstellung der Verlässlichkeit der Daten als auch des umfangreichen Datenschutzes will das Team einen besonderen Fokus legen.

„Wenn wir große Sprachmodelle im Gesundheitswesen verantwortungsbewusst einsetzen und so deren Potenzial ausschöpfen wollen, ist es notwendig, entsprechende Sicherheitsmechanismen aufzusetzen“, betonte Theresa Ahrens, Leiterin der Abteilung Digital Health Engineering vom IESE.

Losgelöst von den bereits definierten Projektzielen hat FHIR-Starter laut Ahrens auch das Potenzial, die Nutzung der elektronischen Patientenakte (ePA) auf eine völlig neue Stufe zu heben.

„Mit dem Software-Dienst könnten sich Ärztinnen und Ärzte langfristig Laborwerte beispielsweise im Zeitverlauf anzeigen oder Medikamentenlisten automatisiert erstellen lassen. Mit den strukturierten Daten ließe sich die ePA vollständig und sinnvoll digitalisieren.“

aha