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Nutzen Sie die Gelegenheit, sich mit Expertinnen und Experten aus Klinik, Forschung und Industrie über aktuelle Entwicklungen, Potenziale und Herausforderungen von KI-Sprachmodellen im klinischen Alltag auszutauschen.

In Vorträgen berichten Referierende aus ganz Deutschland über ihre Erfahrungen mit LLMs – von der Arztbriefgenerierung bis hin zu ethischen Fragestellungen.

LLMs (Large Language Models) sind KI-gestützte Sprachmodelle, die aus umfangreichen Textdaten lernen und eigenständig Texte generieren können. Besonders im Gesundheitswesen bieten sie vielfältige Einsatzmöglichkeiten, etwa zur Automatisierung von Routineaufgaben wie dem Schreiben von Arztbriefen oder der klinischen Kodierung.

Das Programm im Überblick:

• ARGO – automatische Generierung von Arztbriefen am Ende eines stationären Aufenthalts
  Referent: Julius Obergassel, IDM gGMBH / Universitätsklinikum Hamburg Eppendorf
• Strukturierte, interoperable Gesundheitsdaten als Grundlage von LLM-basierten Anwendungen zur klinischen Dokumentation und Workflowunterstützung
  Referent: Julian Hugo, Tiplu GmbH
• Klinische Kodierung mit LLMs: Alte Probleme lösen – und neue schaffen!?
  Referent: Sven Büchel, ID GmbH & Co. KGaA
• Leitlinien und Argumentation: Wie bringen wir den Sprachmodellen diagnostisches Denken bei?
  Referenten: Dennis Fast / Conor Fallon, AG Alexander Löser, Berliner Hochschule für Technik (BHT)
• Generative KI & Ethik - Anwendung von KI – Positionspapier in Kooperatoin mit Cancer Core Europe
  Referentin: Dr. med. Sonja Mathes, Klinik für Dermatologie & Mitglied der Ethikkommission, TUM Klinikum Rechts der Isar
• Projekt TEDIAS – Einsatz von Chatbot- und Sprachtechnologie für die Digitalisierung der Patientenaufnahme
  Referent: Sebastian Schöning, Fraunhofer IPA

Hintergrund: Klinische Texte für die automatisierte Verarbeitung erschließen

Auf künstlicher Intelligenz basierende Sprachmodelle wie ChatGPT sind mittlerweile Teil des Alltags unterschiedlicher Berufsgruppen geworden. Auch für die medizinische Forschung und Versorgung können diese Modelle einen Mehrwert bieten. Textverarbeitungsmodelle, die auf künstlicher Intelligenz basieren, werden auch Large Language Models genannt. Mittels Verarbeitung Natürlicher Sprache (Natural Language Processing, kurz: NLP) werden LLM mit großen Textmengen trainiert, sodass diese selbstständig Texte erstellen, zusammenfassen oder Fragen beantworten können.

Im GeMTeX-Projekt der Medizininformatik-Initiative (MII) wird daran gearbeitet, Texte aus der klinischen Versorgung so aufzubereiten, dass diese mit NLP-Methoden automatisiert gelesen und von LLM verarbeitet werden können. Datenschutz und Datensicherheit haben dabei die höchste Priorität. Im Rahmen des Projekts wird eine zentrale technische und organisatorische Struktur geschaffen, um anonymisierte Texte zu sammeln und sie richtlinienkonform zur Anreicherung zu bearbeiten. Das Ziel ist, das größte Korpus für medizinische Texte in deutscher Sprache zu erstellen und für die Forschung zugänglich zu machen.

Weitere Informationen zu GeMTeX_MI – German Medical Text Corpus finden Sie hier.