#134 KI im Gesundheitswesen: Revolution des Austrittsberichts

Der Gesundheitssektor steht unter Druck: Fachkräftemangel, administrative Belastung und ein wachsender Bedarf an effizienteren Strukturen prägen den Alltag. Beat Stucki, Bereichsleiter Informatik in einer führenden Schweizer Universitätspsychiatrie, nimmt uns mit auf eine faszinierende Reise in die Zukunft der medizinischen Dokumentation.

Für seine Abschlussarbeit wählte er ein brennendes Problem: Austrittsberichte, die pro Patient durchschnittlich 90 Minuten Arbeitszeit beanspruchen – wertvolle Zeit, die dem medizinischen Fachpersonal für die eigentliche Patientenbetreuung fehlt. Mit einer maßgeschneiderten KI-Lösung revolutioniert Stucki diesen Prozess grundlegend. Das System analysiert Patientenakten automatisch, extrahiert relevante Informationen und generiert strukturierte Berichte – alles unter strikter Einhaltung des Datenschutzes durch clevere Anonymisierungstechniken.

Die Ergebnisse sind beeindruckend: Die Bearbeitungszeit sinkt auf 38 Minuten, die Durchlaufzeit von fünf auf einen Tag. Gleichzeitig verbessert die standardisierte Struktur die Qualität der Berichte für nachbehandelnde Ärzte. Besonders wertvoll ist Stuckis Einblick in die menschliche Dimension der Transformation: Wie gewinnt man die Akzeptanz der Mitarbeiter? Wie gestaltet man den Übergang? Seine praxisnahen Antworten machen diese Episode zu einem Muss für alle, die verstehen wollen, wie KI im Gesundheitswesen nachhaltig Mehrwert schaffen kann.

Hört rein und erfahrt, wie innovative Technologie und medizinisches Fachwissen zusammenwirken können, um das große Ziel zu erreichen: "Gemeinsam stärker für eine bessere Gesundheitsversorgung." Die Ergebnisse des aktuellen Pilotprojekts werden Ende Juni 2024 erwartet – wir bleiben gespannt!

Chapters

• 0:00 Einführung und Vorstellung des Gastes
• 1:38 Beats beruflicher Hintergrund in der Psychiatrie
• 2:34 Motivation und Thema der KI-Abschlussarbeit
• 4:16 Der Austrittsbericht: Herausforderung und Zeitaufwand
• 7:13 Ergebnisse und Zeitersparnis durch KI
• 10:24 Technische Umsetzung und Datenschutzaspekte
• 14:50 Pilotphase und erwartete Ergebnisse
• 18:11 Abschluss und gemeinsame Vision

Transcript

Speaker 1: 0:16

Herzlich willkommen zu einer neuen Podcast-Folge von Sophies Next AI Talk, der Podcast, wo es immer rund um interessante Anwendungen von künstlicher Intelligenz, von Chat-GPT, von Chat und Voice-Bots geht. Bevor wir mit meinem heutigen Gast Bert starten, der über seine Abschlussarbeit, die er über KI im mehr oder weniger Gesundheitsumfeld geschrieben hat, bert starten, der über seine Abschlussarbeit, die er über KI im mehr oder weniger Gesundheitsumfeld geschrieben hat, geht, möchte ich mich bei meinen Partnern bedanken Crealog4 und CMM360. Und dann möchte ich mich natürlich auch bei meinen Zuhörern bedanken, die jetzt schon seit fast 140 Folgen dabei sind und zuhören oder auch Inputs geben, was mich immer sehr freut, und jetzt natürlich ganz besonders Bert, vielen Dank, zum einen für die coole Arbeit, die du geschrieben hast und ich glaube, damit auch wirklich einen Mehrwert im Bereich KI geleistet hast, aber natürlich auch danke für deine Zeit jetzt und für die Insights, die du uns geben wirst.

Speaker 2: 1:11

Danke vielmals für die Einladung und herzlich willkommen von meiner Seite. Ich bin gespannt, was du mit mir vorhast.

Speaker 1: 1:17

Als erstes darfst du dich mal vorstellen und sagen, was du eigentlich den ganzen Tag so beruflich machst wenn du nicht gerade deine Abflussarbeit schreibst.

Speaker 2: 1:27

Ja, okay, mein Name ist Beat Stucki. Ich arbeite in der Universitätspsychiatrie als Bereichsleiter Informatik. Wir sind eine führende Psychiatrie in der Schweiz, decken die Grundversorgung in der Zentralschweiz ab. Mit meinem Team verantworte ich rund 1.000 Arbeitsplätze und 1.600 Mitarbeitende dass, die an rund 24 Häusern während 7-24 Stunden arbeiten können und unsere Patienten mit bestmöglichen Mitteln versorgen können arbeiten können und unsere Patienten mit bestmöglichen Mitteln versorgen können.

Speaker 1: 2:01

Gut, also eine Menge Verantwortung. Hast du nicht gesagt, wie viele Patienten das sind, aber das sind dann wahrscheinlich noch deutlich mehr. Muss man noch alles ein bisschen multiplizieren, dann kommt man wahrscheinlich auf die Zahl der Patienten. Aber darum soll es ja nicht gehen, sondern vielmehr warum hast du für deine Arbeit das Thema künstliche Intelligenz gewählt?

Speaker 2: 2:22

Was waren da so die Auslöser, und was genau ist das spezifische Thema deiner Arbeit gewesen? Also, ursprung war ja meine Weiterbildung, die ich gestartet habe letzten Herbst, wo ich mich mit der Künstlichen Intelligenz auseinandersetzen wollte und durfte. Dabei ging es mir auch darum, dass mich nicht die Zeit überholt, weil im Moment geht da wahnsinnig viel sehr schnell ab, und neben meinem täglichen Job war es für mich immer schwieriger geworden, zu sehen und mitzumachen, was eigentlich draussen alles geht. Darum habe ich mich in eine Weiterbildung gesteckt. Die ist diesen Herbst und Winter durchgelaufen, und die Abschlussarbeit. Da ging es eben darum, mit der KI eine wirkungsorientierte Arbeit zu schreiben.

Speaker 2: 3:02

Das Thema, das ich da gewählt habe, ist die Revolution des Austrittsberichtes. Du hast vorhin gefragt wegen dem Patienten. Ich kann dir sagen, dass wir im 2024 rund 16'000 Fälle bearbeitet haben, wo 24, rund 16.000 Fälle bearbeitet haben, und da kannst du dir auch vorstellen, dass da ganz viel geschrieben wird, weil für jeden Patient brauchst du dann irgendwo ein Dokument, weil die gehen ja weiter in andere Häuser zu anderen Behandelten, und so muss man auch Informationen weitergeben können, und das ist ein grosser Teil von unserer Arbeit sehr ein wichtiger Teil, dass Informationen nicht verloren gehen.

Speaker 1: 3:44

Gut, das heisst, wenn ich jetzt mal so nachdenke, dann bist du wahrscheinlich hergegangen und hast gesagt okay, ich möchte, wie gesagt, Wirkung erzielen. Was ist denn ein Prozess, der bei uns auf die eine Art viel Zeit braucht, gleichzeitig wahrscheinlich aber auch wichtig ist und eben auch häufig vorkommt? Und da ist dann, würde ich mal vermuten, der Austrittsbericht einer von verschiedensten Berichten, Prozessen, wie auch immer, Oder wie bist du vorgegangen?

Speaker 2: 4:04

Ja, das ist richtig, pro Patient, der die stationären Dienste verlässt, wird so ein Bericht erstellt, ganz am Schluss. Dieser Bericht basiert dann auf ganz viel Informationen von der ganzen Behandlung, also vom Eintritt über die Behandlung bis zum Austritt Was ist geschehen, wie ist man vorgegangen, was hat man für Therapien angewendet, und dann kommen auch Empfehlungen oder Massnahmen dazu, was soll gemacht werden, wie geht es weiter. Und das wird in diesem Bericht so verfasst, und du kannst dir vorstellen, gerade ich nehme mal mein Berufswelt, informatiker wir sind nicht gerade die Dokumentationswütigsten, und wenn ich das übertrage, sind das nicht sehr viele Leute, vielleicht die Schriftsteller, ja, die schreiben wirklich gerne, aber am liebsten arbeiten ja unsere Fallführenden sicher mit den Patienten mit Wort, mit Taten, und wenn man dann noch schreiben muss, ist dann das nicht gerade die erquickendste Arbeit bei den meisten. Aber sie braucht Zeit, und nach meiner Erhebung ist das im Durchschnitt, bis so ein Bericht erstellt ist, rund 90 Minuten pro Patient, der da aufgewendet wird durch drei Stellen, die da durchgereicht werden.

Speaker 1: 5:22

Dann muss man noch dazu sagen, kam gerade gestern in der Tagesschau, dass wir einen deutlichen Fachkräftemangel haben an Schweizer Ärzten. Wenn die sich dann damit beschäftigen, Austrittsberichte zu schreiben, ist das wahrscheinlich nicht enorm zielführend und wirkt dem Fachkräftemangel nicht entgegen.

Speaker 2: 5:42

Das ist natürlich richtig, was du sagst, und eben, am liebsten arbeiten sie ja mit dem Patienten und weniger gern mit dem Papier. Aber es ist ein Teil von ihrem Handwerk, das wichtig ist, was sie auch so berichte schreiben können Und sie wollen, dass sie auch machen. Aber mein Anspruch war natürlich, administrative Arbeiten zu reduzieren, möglichst viel Administration wegzubringen, dass wir uns um die Arbeit mit den Patienten kümmern können, und so den Prozess auch automatisieren oder verbessern zu können, effizient reinzubringen. Mit diesem Schritt konnte ich auch erreichen, dass wir den Bericht standardisieren können, weil er eine klare Struktur erhält. Du kannst dir vorstellen, jede Person hat seine eigene Vorgehensweise und seine eigene Struktur drin, und mit der Einführung mit KI werden wir diese Struktur auch vorgeben, und so wird es auch lesbarer, einfacher lesbar für die Zielpersonen sein.

Speaker 1: 6:45

Ja, dann wollen wir doch mal vorwärts machen. beziehungsweise jetzt hast du ja schon ein paar Sachen angesprochen zu deinem Bericht Was ist denn jetzt in deiner Arbeit rausgekommen? beziehungsweise was ist denn so deine Prognose für die Revolution des Austrittsberichts, wie man das gut machen könnte?

Speaker 2: 7:01

Genau. Also bei meiner Arbeit habe ich da einiges angeschaut. Ich habe verschiedene Produkte zueinander verglichen und habe Time Markers gemacht, wo wir, wie viel Zeit benötigen, interessanten Zahlen zum Vorschein gebracht. Also, diese 90 Minuten, die ich angesprochen habe, wird wahrscheinlich reduziert auf 38 Minuten, runter Sprich, da kommt ganz viel Zeit raus. Und ich bin dann in den Workshop reingegangen mit dem Kernbereich und gesagt was macht ihr denn mit dieser Zeit? Ich möchte nicht nur Geld gegenrechnen, sondern auch schauen, was machen wir mit dieser Zeit, bevor wir starten, dass wir uns das überlegen. Und da sind natürlich auch interessante Punkte rausgekommen, dass man dann auf einmal mehr Zeit am Patienten hat, wir haben mehr Zeit auf der Station, und der Fachkräftemangel, den du angesprochen hast, der hat hier auch seine Einwirkung, weil die Arbeit wird attraktiver, wenn ich auf einmal weniger schreiben muss und das in einer guten Qualität bereits vorbereitet wird. Also Fachkräftemangel entgegenwirken und durch das auch immer wieder zusätzliche Fachpersonen einstellen können fachpersonen einstellen können.

Speaker 1: 8:27

Also finde ich spannend, dass du vor allen dingen auch sagt, der beruf wird attraktiver und sich dadurch vielleicht auch mehr dafür interessieren. Das heißt, du hast erstmal geschaut, okay, macht die ganze arbeit überhaupt wirklich sinn, und bis dann aber zu dem entschluss gekommen, ja, gut, tendenziell macht das wohl sinn, wenn wir an diesem schritt arbeiten.

Speaker 2: 8:40

Gelb das ist richtig, auch so, wie du das sagst. Und Und meine grösste Befürchtung ist ja, wenn ich mit dieser KI-Lösung reinkomme, nehme ich eigentlich unseren Fallführer einen Teil von ihrem Handwerk weg. Sprechen Sie sprechen mit Patientinnen und Patienten, und ihr Arbeitsmittel ist das Wort. Und ein LLM hat natürlich die höchste Kompetenz im Wort. Und meine Befürchtung war natürlich ja, die könnten mich ja auch barrikadieren und sagen, ich will das nicht. Dann habe ich zwar eine schöne Lösung, aber wenn es niemand anwendet, habe ich ja auch verloren, oder wir auf der gesamten Breite. Darum habe ich auch versucht, in diesem Workshop abzuklären würdet ihr denn das auch wollen?

Speaker 2: 9:30

Und dieses Wollen basiert natürlich auch darauf, dass sie Vertrauen kriegen in die Lösung, dass das Resultat, das da rauskommt, auch wirklich eine Reduktion der Administration gibt. Und das machen wir jetzt in einem ersten Piloten, wo ich acht Personen drin habe, wo den Bericht manuell erstellen, wie sie es im Handwerk gelernt haben, und nebenzu machen wir es über die KI und vergleichen dann die Resultate, sodass wir dann sehen, dieser Effizienzgewinn ist da oder nicht, und die Qualität ist da oder nicht. Ich kann mir dann auch sehr gut vorstellen, dass bei einigen das sehr gut rauskommt und bei einigen weniger. Die Ursache wird dann die Datenqualität hintendran sein, weil jede Person dokumentiert anders.

Speaker 2: 10:20

Ich will nicht sagen, dass die Personen anders ein Resultat erzielen, weil die können genau gleich sehr gute Austrittsberichte schreiben, aber wenn sie es nur im Kopf haben, kann ich mit der KI nichts draus machen. Das wird schon auch eine Bewirkung reinbringen, weil wir dann auf einmal eine gewissere Qualität fordern werden, weil wir sagen, ihr müsst das und das reinbringen in die Dokumentation, dann können wir den Effizienzgewinn bringen. Aber ich stelle mir auch vor, dass ich von diesen acht Personen sicher fünf Personen drin habe, die ganz tolle Resultate erzielen werden, weil sie sehr gut dokumentieren für das System.

Speaker 1: 11:01

Also, zunächst mal finde ich es toll, dass du die Leute so mitnimmst, weil, genau wie du gesagt hast, manche finden es super toll und andere werden ein bisschen Angst kriegen. Deshalb finde ich es gut, dass du die da so mitnimmst. Jetzt hast du ja schon immer die KI angesprochen. Ganz praktisch, was genau macht jetzt die KI bei dem Bericht der Erstellen, was macht noch 38 Minuten lang der Mensch, was du vorhin gesagt hast, und was übernimmt wirklich die KI, und welche Systeme hast du da evaluiert beziehungsweise was ist jetzt so dein Prozess oder dein KI-Einsatz dabei?

Speaker 2: 11:32

Genau. Also, das System wird von dem Moment an, wo die fallführende Person sagt, der Patient X tritt aus, drückt auf den Knopf, geht das System rein in diese Patientenakte und schaut vom Eintritt an den ganzen Verlauf an bis zum Tag X, also zum Beispiel heute, nimmt die ganze Krankengeschichte und sucht dort die relevanten Punkte heraus. Diese relevanten Punkte basieren natürlich auf ganz vielem Wissen, das wir bereits haben. Was ist relevant in diesem Text drin? Und er stellt daraus einen strukturierten Austrittsbericht. Das wird ein paar Minuten dauern. Darf ich ganz kurz eine?

Speaker 1: 12:15

Frage stellen. Habt ihr dazu einen Prompt formuliert, oder wie geht ihr da vor?

Speaker 2: 12:20

Ja, das ist ein formulierter Prompt, der im Hintergrund abgeht, ohne dass der Fallführende das ausfüllen muss. Er kann nur auf den Knopf drücken.

Speaker 1: 12:30

Okay, gut, und dann werden die Dokumente geholt. Ich gehe davon aus, ihr lasst das nicht über irgendwelche ausländischen Server laufen und gebt dabei all meine Patientendaten weg, sondern ihr macht das datenschutzsicher. Wie genau macht ihr das?

Speaker 2: 12:44

Genau das ist die Ursache, oder die Ursache ist falsch gesagt. Der Grund liegt darin, dass wir das patientensicher machen wollen und müssen. Der einfachste Weg hier ist, dass wir die Daten vorher anonymisieren. Also wenn jetzt da Patient Beat drinsteht, wird aus diesem Namen Beat der Patient eingefügt, und mit diesen Informationen gehen wir dann in ein KI-System rein, das das Ganze rendert und dann hintendran der Patientenbericht rauskommt, dass das Ganze erinnert und dann hintendran der Patientenbericht rauskommt, und im Schluss steht im Bericht nicht mehr der Name drin, sondern einfach Patient oder Patientin, und so ist das Ganze anonym unterwegs. So erreichen wir auch die Datensicherheit und den Datenschutz, dass wir das gewährt haben.

Speaker 1: 13:32

Und wie lange habt ihr gebraucht, um diesen Prompt zu formulieren? Das hat doch sicherlich auch Zeit und Aufwand gekostet oder Für uns zum Glück nicht.

Speaker 2: 13:39

Da darf ich auf ein Unternehmen zurückgreifen, wo bereits mit Fachpersonen diesen Prompt formuliert hat und auch mit Fachpersonen das Ergebnis immer so weit vorangetrieben hat. Dass wir heute so ein gutes Resultat rauskriegen, Ist nicht ganz einfach. Sicher und darum auch überzeugend, dass da medizinische Personal dahinter war, welches wusste, auf was schauen und was rauskommen soll.

Speaker 1: 14:05

Okay, das heisst, der Prompt wurde von euch gemacht und eure Mitarbeiter sind jetzt wirklich nicht mehr, dass sie noch grossartige Promptkenntnisse grundsätzlich bräuchten, um das Ganze zu nutzen.

Speaker 2: 14:16

Unbedingt. Das will ich nicht, und das soll es nicht sein. Sie sollen sich auf Ihre Arbeit konzentrieren können. Wir werden schauen, dass wir mit Rückmeldung von Ihnen den Prompt optimieren können, aber es soll nicht Ihre Aufgabe sein. Sie sollen die psychiatrische Dienstleistung leisten, und wir übernehmen die Technik hintendran, dass ein tolles Resultat daraus kommt.

Speaker 1: 14:36

Finde ich sehr spannend. Wie geht es um mit Diktaten? Also, wenn wir jetzt mündliche Aufnahmen haben, kann das auch mitverarbeitet werden, oder ist es aktuell nur schriftlich?

Speaker 2: 14:46

Im Moment ist es nur schriftlich. Das mit den mündlichen Resultaten, also Speeds to Text, ist ein zweites Projekt, das wir im Moment verfolgen, wo dann diese Informationen auch in das Kliniksystem reinkommen, und dann ist es dann textbasiert, und dann können wir diese auch auswerten.

Speaker 1: 15:03

Okay, also, ich fasse mal zusammen, was wir bislang gelernt haben. Zunächst hast du damit begonnen, den Use Case auszuwählen, indem, dass du geschaut hast, wo haben wir viele Proteste, wo haben wir wahrscheinlich eine Zeitverschwendung, oder sagen wir mal eine Zeitverschwendung oder sagen wir mal eine Zeit, die wir besser einsetzen könnten. Das hast du dir zunächst selber überlegt. Dann hast du es aber auch geprüft mit den Mitarbeitern und hast geguckt entsteht wirklich dieser Mehrwert, den du dir erhoffst, oder den du als Informatiker durchgedacht, durchgerechnet hast? Dann hast du den Prozess grundsätzlich umgesetzt, datenschutzlich aus einer Kombination von Dokumenten und Prompt, der gegeben war. Und jetzt bist du wirklich in der Pilotphase, dass du sagst hey, es muss jetzt ausprobiert werden, es muss sicherlich der Prompt verbessert werden, es müssen aber wahrscheinlich auch gewisse Daten verbessert werden. Und natürlich muss man dann auch messen, dass man mit der ganzen Idee nicht auf dem Holzweg war, sondern dass es wirklich die 38 Minuten nur noch braucht, nicht auf dem Holzweg war, sondern dass es wirklich die 38 Minuten nur noch braucht.

Speaker 1: 15:57

Das ist richtig.

Speaker 2: 15:59

Das ist wichtig, und Ziel ist eigentlich, dass wir die Durchlaufzeit von der Berichterstellung von rund fünf Tagen auf einen Tag runterbringen und die Prozesslaufzeit von der Rechnungsstellung von rund neun Tagen auf dreieinhalb Tage runterbringen. Also, dann können wir auch früher die Rechnung stellen, dann kommt auch früher wieder das Geld rein. So wäre echt die ganze Optimierung dann Und schlussendlich Qualität zu Effizienz gewinnen und zufriedene Mitarbeiter, besser bediente Patienten.

Speaker 1: 16:30

Sehr spannend, dankeschön. Jetzt kommt natürlich noch die Frage wann können wir mit den Ergebnissen des Piloten rechnen?

Speaker 2: 16:36

Ende Juni. Wir rechnen damit, dass wir Anfang Juni mit diesen acht Personen die Auswertung machen und dann Ende Juni ist vorgesehen, mit der Geschäftsleitung das ganze Projekt vorzustellen Was sind die Resultate? Und dann Nägel mit Köpfen zu machen und dann in die Produktion zu gehen oder dann abzubrechen. Aber damit rechne ich heute nicht.

Speaker 1: 16:59

Dann können wir auf eine neue spannende Podcast-Folge genau in der Ferienzeit rechnen. Es ist ganz witzig, ich kriege oft während der Ferienrückmeldung Sophie, ich sitze gerade am Strand, habe deinen Podcast gehört. Das heisst, vielleicht schaffen wir es für den einen oder anderen dann am Strand die Auswertung zu präsentieren.

Speaker 2: 17:17

Ich bin mal gespannt. Ich gehe auch in die Ferien, aber ich mache mein Bestes daraus.

Speaker 1: 17:23

Wir können auch die Aufnahmen am Strand vornehmen.

Speaker 2: 17:27

Alles gut, machen wir doch.

Speaker 1: 17:29

Hey, ich bedanke mich erstmal jetzt schon bei dir, ich bedanke mich bei meinen Podcast-Partnern Crealog4 und CMM360, und ich möchte dir aber das letzte Wort übergeben, weil ich vermute, dass du im ganzen Verlauf dieser Arbeit und der internen Arbeiten Analysen sicherlich noch das ein oder andere Learning gemacht hast, und somit würde ich gern dir das letzte Wort geben, was du den Zuhörern noch unbedingt mitgeben möchtest.

Speaker 2: 17:58

Herzlichen Dank. Ich habe eigentlich nur einen Schlusssatz Gemeinsam stärker für eine bessere Gesundheitsversorgung. Danke vielmals.

Speaker 1: 18:07

Das gemeinsam finde ich toll, auch gerade eben im Hinblick auf Gesundheitsversorgung. Vielen Dank und danke euch Zuhörern und bis zur nächsten Folge.