Es gibt wohl kaum eine Klinik, der nicht daran gelegen ist, sowohl ihre medizinische Versorgung als auch die Wirtschaftlichkeit stetig zu verbessern. Einen Baustein hierfür kann die KI-basierte semantische Analyse liefern. Sie erzeugt syntaktisch und semantisch interoperable Gesundheitsdaten, die Krankenhäuser nachhaltig dabei unterstützen können, ihr Erlöspotenzial zu steigern, Zeit und Kosten zu sparen und Therapieleitlinien zu optimieren. Im Ergebnis trägt dieser Fortschritt zu besseren Behandlungsergebnissen und produktiveren Abläufen bei. Wie das funktioniert, weiß Dr. Christian Jenke, Senior Healthcare Consultant bei DMI. Und er weiß auch, wie die Zukunft ohne KI-Unterstützung aussehen würde: „Ohne den Einsatz von KI müsste das Klinikpersonal einen hohen analogen und manuellen Aufwand betreiben, um zu annähernd ähnlichen Ergebnissen zu kommen. Dies würde in der ohnehin angespannten Personalsituation eine erhebliche Belastung darstellen.

Dr. Christian Jenke: Dabei handelt es sich um NLP-basiertes Machine Learning. Das bedeutet, dass aus medizinischen Freitexten strukturierte, syntaktisch und semantisch interoperable Daten erzeugt werden. DMI betreibt seit 2011 eine NLP-Pipeline. Mittels NLP-Services werden Dokumente mit der KDL klassifiziert und inhaltlich semantisch erschlossen. Das heißt, medizinische Sachverhalte werden mit SNOMED CT, ICD-10-GM, ORPHA, ATC, LOINC oder OPS klassifiziert