BERLIN / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die Digitalisierung des Gesundheitswesens schreitet voran, doch die Interoperabilität von Gesundheitsdaten bleibt eine Herausforderung. Ein neues Projekt, das vom Fraunhofer-Institut für Experimentelles Software Engineering (IESE) geleitet wird, könnte hier Abhilfe schaffen.
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Die elektronische Patientenakte (ePA) ist ein zentraler Bestandteil der digitalen Gesundheitsversorgung, doch ihre derzeitige Form lässt in puncto Strukturierung zu wünschen übrig. Häufig liegen die Daten unstrukturiert vor, was die Nutzung sowohl in der Versorgung als auch in der Forschung erschwert. Das Projekt „FHIR-Starter“, unter der Leitung des Fraunhofer IESE, setzt genau hier an und zielt darauf ab, die Datenstrukturierung zu revolutionieren.
Im Zentrum des Projekts steht die Entwicklung einer Software, die auf einem Large Language Model (LLM) basiert. Diese Software soll in der Lage sein, unstrukturierte Daten aus der ePA automatisiert zu strukturieren. Dabei kommen der medizinische Datenstandard FHIR sowie die Kodiersysteme LOINC und SNOMED-CT zum Einsatz. Diese Standards ermöglichen eine einheitliche und verständliche Darstellung medizinischer Informationen, was sowohl die Versorgung als auch die Forschung erheblich erleichtern könnte.
Ein wesentlicher Vorteil der strukturierten Daten ist die Möglichkeit, medizinische Informationen effizienter zu nutzen. Ärzte könnten beispielsweise Laborwerte im Zeitverlauf anzeigen lassen oder Medikamentenlisten automatisiert erstellen. Dies würde nicht nur die Versorgung verbessern, sondern auch die Forschung vorantreiben, indem anonymisierte Daten für wissenschaftliche Studien zugänglich gemacht werden.
Die Herausforderungen bei der Umsetzung des Projekts sind vielfältig. Eine der größten ist die Sicherstellung der Datenverlässlichkeit, um Halluzinationen der KI zu vermeiden. Das Fraunhofer IESE hat hierfür den sogenannten Uncertainty Wrapper entwickelt, der Unsicherheiten in KI-Modellen quantifizieren und reduzieren soll. Diese Technologie könnte ein entscheidender Faktor für den Erfolg des Projekts sein.
Ein weiteres Problem ist der Datenschutz. Um die Sicherheit der sensiblen Gesundheitsdaten zu gewährleisten, setzt das Projekt auf eigene Server und Open-Source-basierte LLMs. Diese Maßnahmen sollen sicherstellen, dass die Daten nicht nur strukturiert, sondern auch sicher verarbeitet werden.
Die Kritik an der bisherigen Umsetzung der ePA ist nicht neu. Bereits vor der Einführung der aktuellen Version gab es Bedenken, dass die Daten in unstrukturierter Form vorliegen und somit schwer nutzbar sind. Das Projekt „FHIR-Starter“ könnte hier einen entscheidenden Beitrag leisten, indem es die Datenstrukturierung automatisiert und somit die Nutzung der ePA erheblich verbessert.
Ob die entwickelte Software letztendlich quelloffen zur Verfügung stehen wird, ist noch unklar. Das Projekt wird im Rahmen des Innovationswettbewerbs „Generative KI für den Mittelstand“ mit 1,64 Millionen Euro vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie gefördert und hat eine Laufzeit von drei Jahren. Die Ergebnisse könnten wegweisend für die Zukunft der digitalen Gesundheitsversorgung in Deutschland sein.
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