Pressemitteilung von Insiders Technologies GmbH

Insiders Technologies treibt mit KI-gestützter Software die Digitalisierung im Gesundheitswesen voran

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Kaiserslautern, 26. Februar 2025 - Insiders Technologies, technologisch führender Anbieter von Software für Intelligent Automation (IA), beteiligt sich als zentraler Technologiepartner am Forschungsprojekt "FHIR-Starter". Das Projekt wird vom Fraunhofer-Institut für Experimentelles Software Engineering IESE geleitet und gemeinsam mit dem Berliner Institut für Gesundheitsforschung in der Charite umgesetzt.

Bislang erfolgt der Austausch medizinischer Informationen häufig über klassische Arztbriefe im PDF-Format. Die manuelle Übertragung relevanter Daten in Praxisverwaltungssysteme (PVS) oder Krankenhausinformationssysteme (KIS) ist zeitaufwendig und fehleranfällig. Ziel des Projekts "FHIR-Starter" ist die Entwicklung eines innovativen Software-Dienstes, der medizinische Dokumente mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) automatisiert liest und strukturiert. Durch den Einsatz von Large Language Models (LLMs) und Natural Language Processing (NLP) sollen unstrukturierte Volltextdokumente analysiert und in standardisierte Datenstrukturen überführt werden. Das ermöglicht eine nahtlose Integration in bestehende IT-Systeme von Krankenhäusern und Praxen und stellt damit einen entscheidenden Schritt zur Digitalisierung und Automatisierung im Gesundheitswesen dar.

Zentrale Anforderungen an die Lösung sind dabei, die Qualität und Sicherheit der strukturierten Daten zu gewährleisten und darüber hinaus eine DSGVO-konforme Verarbeitung sensibler medizinischer Daten sicherzustellen.

Gefördert wird "FHIR-Starter" vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie mit 1,64 Millionen Euro im Rahmen des Innovationswettbewerbs "Generative KI für den Mittelstand".

Insiders Technologies übernimmt Entwicklung des Large Language Models

Als Experte für KI-gestützte Dokumentenverarbeitung beteiligt sich Insiders Technologies in dem Projekt insbesondere an der Entwicklung des Large Language Models (LLM), das als Kernkomponente der Software die relevanten Informationen aus medizinischen Dokumenten - beispielsweise Arztbriefen - automatisiert extrahiert. Diese strukturierten Informationen werden anschließend in das standardisierte FHIR-Format überführt, das speziell für den Austausch von Gesundheitsdaten entwickelt wurde und dem Projekt seinen Namen gibt.

"Unsere langjährige Expertise in der KI-gestützten Datenextraktion setzen wir gezielt ein, um die Verarbeitung medizinischer Dokumente zu automatisieren", erklärt Christian Schön, Product Owner OvAition bei Insiders Technologies. "Mit der Entwicklung eines leistungsfähigen LLMs ermöglichen wir es, medizinische Daten effizient zu strukturieren und nutzbar zu machen. Die Automatisierung administrativer Aufgaben entlastet das medizinische Fachpersonal und reduziert Fehler. So können sich die Ärztinnen und Ärzte wieder auf ihre Kernaufgabe konzentrieren - die bestmögliche Versorgung der Patienten."

Neben der Entwicklung des LLMs ist Insiders Technologies auch an weiteren zentralen Projektaufgaben beteiligt, darunter die Identifikation relevanter Daten, die Entwicklung eines Prototyps sowie die Veröffentlichung wissenschaftlicher Ergebnisse auf Fachkonferenzen.

Vielseitige Anwendungsmöglichkeiten für eine digitale Zukunft

Die strukturierte Verarbeitung medizinischer Daten eröffnet weitreichende Möglichkeiten: Krankenhäuser und Praxen können ihre Prozesse in der Befundverwaltung und Patientendokumentation optimieren, medizinische Forschungsinstitute erhalten einfacher Zugang zu relevanten Informationen, und Patientinnen und Patienten profitieren von einer effizienteren und besseren Versorgung.

Innerhalb des dreijährigen Projektes, das im Februar 2025 gestartet ist, leistet Insiders Technologies einen wichtigen Beitrag zur Digitalisierung des Gesundheitswesens in Deutschland.

Weitere Informationen über den Hersteller intelligenter Software für Prozessautomatisierung auf Basis von KI: https://www.insiders-technologies.com/

Weitere Informationen zum Projekt FHIR-Starter gibt es hier: https://www.iese.fraunhofer.de/de/referenz/fhir-starter.html

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