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KI in der Notaufnahme

Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS

Hochkomplexe Prozesse durchführen, zeitkritische Fälle behandeln und gleichzeitig umfangreiche Informationsmengen verwalten, um Menschen in Notfallsituationen bestmöglich zu versorgen – all dies stellt eine erhebliche Belastung für das Krankenhauspersonal dar. Künstliche Intelligenz (KI) kann hier für Entlastung sorgen. Im neuen Whitepaper „Künstliche Intelligenz im Schockraum: Wie Agenten und Foundation-Modelle bei der Versorgung Schwerverletzter helfen“ wird erläutert, welche Möglichkeiten sich durch die KI-Prototypen „TraumAgent“ und „FormAssistant“ für den medizinischen Bereich ergeben.

Im Projekt „TraumAInterfaces“ entwickelten Forschende am Fraunhofer IAIS gemeinsam mit mehreren Partnern den „TraumAgent“ und den „FormAssistant“. Diese Prototypen sind KI-Technologien, die auf Foundation-Modellen und dem Large Language Model (LLM) basieren. Dahinter stecken komplexe mathematische Funktionen, die auf großen Datenmengen trainiert wurden. Ihre Aufgabe: Sie sollen die Informationserfassung und -dokumentation im klinischen Kontext erleichtern. Das tun sie beispielsweise, indem die KI relevante Informationen der Gespräche in der Notaufnahme über Mikrofone automatisch erfasst, auswertet und datenschutzkonform weiterverarbeitet.

Vereinfacht gesagt ist der „TraumAgent“ eine Live-Anzeige im Schockraum, die Informationen dokumentiert. Auf einem Bildschirm werden aktuelle Prozessschritte angezeigt und durchgeführte Maßnahmen erkannt. Statt nur auf Handlungen zu reagieren, kann der Agent selbstständig relevante Informationen suchen und für das Behandlungsteam aufbereiten. Auf diese Weise werden die Ärzte, die in Sekundenschnelle lebenswichtige Entscheidungen treffen müssen, entlastet. Die Künstliche Intelligenz bietet ihnen Entscheidungshilfen und sammelt zugleich automatisch wichtige Informationen, die dadurch nicht verloren gehen. Zusätzlich hilft der „FormAssistant“ dabei, den sogenannten TraumaRegister-Bogen der Patienten automatisch auszufüllen.

Publication History

Article published online:
20 June 2024