Medizinische Workflow-Assistenten

Sprechen statt Schreiben

26. Oktober 2022, 12:00 Uhr | Markus Vogel, Chief Medical Information Officer bei Nuance
Die Verwaltungslast ist hoch: Medizinisches Personal muss den gesamten Behandlungsverlauf genau und sicher dokumentieren. Spracherkennung und künstliche Intelligenz (KI) können das klinische Personal unterstützen
© auremar | stock.adobe.com

Die Verwaltungslast ist hoch: Medizinisches Personal muss den gesamten Behandlungsverlauf genau und sicher dokumentieren. Zeit, die für die Behandlung von Patienten fehlt. Spracherkennung und künstliche Intelligenz (KI) können das klinische Personal unterstützen.

Die vollständige und akkurate Dokumentation von Patienten- informationen, Krankheitsverläufen und Behandlungsprozessen ist eine essenzielle Aufgabe, die Ärzte und Pflegekräfte in ihrem Arbeitsalltag erledigen müssen. Jedoch steigen die Anforderungen an die medizinische Dokumentation stetig und folglich verwendet das Krankenhauspersonal erheblich mehr Zeit auf diese Tätigkeit – Zeit, die unter anderem für die Untersuchung und Behandlung von Patienten fehlt. Zudem ist die wachsende Verwaltungslast einer der Hauptgründe für das Risiko von Burnout bei ärztlichem und pflegendem Fachpersonal. Spracherkennung kann hier für Entlastung und damit mehr Zeit sorgen.

Funktionsweise und Vorteile von Spracherkennung

Wie funktionieren Spracherkennungssysteme auf technologischer Ebene? Sobald das System die Stimme einer Person digital erfasst, gleicht ein akustisches Modell diese mit Phonemen ab. Als Phoneme bezeichnet man die kleinsten Einheiten von Konsonanten und Vokalen in einem gesprochenen Wort. Ein Sprachmodell kontextualisiert zusätzlich die Eingaben, was es dem System erlaubt, zum Beispiel zwischen gleichklingenden Wörtern wie »Meer« und »mehr« zu unterscheiden.

Daraufhin gibt das System die Eingaben als Transkription von Sprache zu Text aus und fügt sie meist am Cursor sofort in die festgelegte Dokumentenform ein. All dies erfordert ein Zusammenspiel verschiedener Technologien und Systeme. Neben leistungsstarker Hardware und der Bereitstellung von hoher Rechenleistung, die heutzutage über Cloud-Plattformen abgewickelt wird, bildet der Einsatz von KI- und Machine-Learning-gestützten Al- gorithmen die Grundlage für Spracherkennung. Außerdem braucht das System Zugang zu Akustikbibliotheken, in denen unter anderem die Phoneme und Phonemfolgen gespeichert werden.

Ein modernes, professionelles und adaptives medizinisches Spracherkennungssystem verfügt über die Fähigkeit, in unterschiedlichsten medizinischen Szenarien, in dem es zum Einsatz kommt, gute bis sehr gute Ergebnisse zu erzielen, unabhängig von Akzenten oder Dialekten der Nutzer:innen. Diese Technologie ermöglicht es somit Ärzten und Pflegekräften, die Patientendokumentation während des gesamten Behandlungsverlaufs über Spracheingaben einfach, kontinuierlich und in hoher Qualität festzuhalten. Dies beschleunigt und verbessert nicht nur die Patientenversorgung, sondern reduziert zusätzlich den klinischen Verwaltungsaufwand und sorgt folglich für die Entlastung des Personals. Ärzte und Pflegekräfte können sich dadurch mehr auf die Behandlung ihrer Patienten konzentrieren.

In der Praxis
Das Uniklinikum Jena nutzt Spracherkennung aus der Cloud. Mit über 5.600 Mitarbeitenden an drei Standorten ist das thüringische Uniklinikum auf eine flexible und effiziente Kommunikation angewiesen. Bereits seit 2007 nutzt es daher Spracherkennungssysteme – ursprünglich einzig bei der Diagnose, um die Befundungszeit zu reduzieren und dadurch die Behandlungsqualität zu verbessern. Mittlerweile hat sich Spracherkennung jedoch auch in zahlreichen anderen Bereichen bewährt, etwa zur Erstellung von OP-Berichten, Gutachten, Entlassungsbriefen sowie E-Mails und Publikation in Deutsch und Englisch. Auch bei administrativen Prozessen kommt die Technologie zum Einsatz. Im nächsten Schritt ist das Uniklinikum Jena nun von On-Premise-Applikationen abgewichen und nutzt Dragon Medical One in der Cloud mit deutscher Microsoft-Azure-Infrastruktur. Da die Einsparpotenziale und die Zufriedenheit des Personals sichtlich gestiegen sind, soll die Lösung in Zukunft flächendeckend eingesetzt werden.

Ein weiterer Vorteil: Durch die Cloud-Infrastruktur können Ärzte zu jeder Zeit und unabhängig von Endgerät und Standort auf ein derartiges System zugreifen. Neben den inhaltlichen Vorteilen ist die Cloud im Vergleich zu einer On-Premise-Umgebung hochskalierbar und ausfallsicherer. Um dabei ein hohes Maß an Sicherheit zu gewährleisten und Cyber-Kriminellen den Weg in klinische Systeme zu versperren, sollten Krankenhäuser bei der Auswahl ihres Spracherkennungssystems darauf achten, dass stärkste Sicherheitsmaßnahmen integriert sind. Auch sollten Data Center, in denen die Lösungen gehostet werden über Zertifizierungen, wie beispielsweise ISO 27001, verfügen. Diese geben Aufschluss darüber, ob Server ausschließlich innerhalb der EU gehostet werden und den DSGVO-Vorgaben entsprechen.

Ambient Clinical Intelligence

Mit dem aktuellen Status quo in Sachen Spracherkennung ist noch lange nicht das gesamte Potenzial der Technologie ausgeschöpft. Zum Beispiel übernehmen herkömmliche Sprach- und Transkriptionssysteme mit der klinischen Dokumentation zwar den Großteil der Arbeit in Gesundheitsorganisationen, haben jedoch oftmals den Nachteil, dass eine Nachbearbeitung notwendig ist. KI-basierte Workflow-Assistenten, wie beispielsweise Dragon Medical One dokumentieren direkt in die elektronischen Fallakte und erreichen darüber hinaus ein hohes Qualitätsniveau.

Werden solche Assistenten zusätzlich auf deutschen Servern gehostet und nach EU-Datenschutzvorgaben geschützt, wie beispielsweise von Microsoft Azure, sind sie sicher und ebnen den Weg zu einer neuen Art der menschlichen Interaktion zwischen Patienten und Ärzten sowie Maschinen – der Ambient Clinical Intelligence (ACI).

In den USA sind erste ACI-Lösungen bereits in der Lage, ein Patientengespräch vor Ort aktiv zu verfolgen und die relevanten Informationen zu erfassen, die für die medizinische Nachbereitung wichtig sind. Anschließend überträgt das System die dokumentierten Informationen in Form von Notizen in die entsprechende Patientenakte. Ärzte können sich dank dieser Technologie vom Geschehen auf ihren Computerbildschirmen abwenden und vollumfänglich auf ihre Patienten konzentrieren. Dies reduziert nicht nur den Verwaltungs- und Dokumentationsaufwand, sondern verbessert darüber hinaus die allgemeine Patientenerfahrung.

ACI-Technologien werden in Zukunft noch weitere Einsatzmöglichkeiten finden. Beispielsweise in Kombination mit aus der Sprache abgeleiteten diagnostischen Hinweisen, die Aufschluss über verschiedene Aspekte von Gesundheit oder Krankheit geben. Die wissenschaftliche Evaluation ist ausstehend, es gibt aber erste Ansätze, diese Sprach-Biomarker als Echtzeit-Entscheidungshilfen für Mediziner zu nutzen. Dadurch können ACI-Lösungen Gesundheitseinrichtungen in Zukunft dabei unterstützen, frühzeitige Diagnosen von psychischen und physischen Erkrankungen aufzustellen, um betroffenen Patienten die optimale Behandlung zeitnah zukommen zu lassen.

Die Zukunft der Sprachtechnologie

Cloud-basierte Spracherkennungssysteme sorgen im Gesundheitswesen für eine maßgebliche Entlastung des klinischen Fachpersonals. Auf effizientem und sicherem Wege können Ärzte und Pflegekräfte per Spracheingabe den gesamten Behandlungsverlauf ihrer Patienten dokumentieren und ihnen mehr Zeit widmen. Die Geschichte von Spracherkennung ist noch nicht zu Ende erzählt, sondern fängt gerade an. Ambient Clinical Intelligence stellt die nächste Stufe der Spracherkennung und klinischen Dokumentation dar: Eine solche Lösung transkribiert nicht nur alle gesprochenen Worte, sondern ist in der Lage, die relevanten Informationen zu erfassen und zu strukturieren. Dadurch können Mediziner ihren Fokus vollständig auf die medizinischen Belange ihrer Patienten richten.

 

Der Autor

 

Dr. Markus-Vogel von Nuance
Dr. Markus-Vogel von Nuance.
© Nuance

Dr. med. Markus Vogel

ist Chief Medical Information Officer (CMIO) von Nuance in der DACH-Region. Als Facharzt für Kinder- und Jugendmedizin war er in den Bereichen Neonatologie, Kinderintensiv- medizin, Stoffwechselmedizin, Kindernotärztliche Versorgung und Infektionsmedizin u. a. am Universitätsklinikum Düsseldorf sowie als Chefarzt am Krankenhaus Neuwerk in Mönchengladbach tätig. Während seiner langjährigen klinischen Tätigkeit hat Dr. Vogel erfahren, wie die mentalen und physischen Belastungen des Gesundheitspersonals durch gute, mit Technologie unterlegte Prozesse abgemildert werden können.


Das könnte Sie auch interessieren