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KI-gestützte Spracherkennung: Smarter Assistent für das Behandlungszimmer der Zukunft

Fachbeitrag | Analoge Dokumenten-Workflows dominieren die tägliche Arbeit von Ärzten und Pflegepersonal. Das ist zeitraubend und ineffizient. Mithilfe KI-gestützter Spracherkennung sind medizinische Fachkräfte in der Lage, weniger Zeit mit Verwaltungsaufgaben zu verbringen.

Spracherkennung in Kombination mit Künstlicher Intelligenz ist nicht nur ein nettes Gadget, sondern ein wichtiger Helfer bei der täglichen Arbeit von Medizinern und Pflegepersonal. Bildquelle: © Nuance

Spracherkennung in Kombination mit Künstlicher Intelligenz ist nicht nur ein nettes Gadget, sondern ein wichtiger Helfer bei der täglichen Arbeit von Medizinern und Pflegepersonal.

Medizinische Dokumentation digital zu erfassen und abrufen zu können, kann Krankenhauspersonal eine große Menge Bürokratie von den Schultern nehmen. Insbesondere Spracherkennung, wie sie bereits im Privatleben Einzug hält, birgt hier ein großes Potenzial. Spracherkennung ist bereits in jedem zweiten deutschen Krankenhaus im Einsatz und beschleunigt die Dokumentation, macht Ärzte zufriedener und ermöglicht die Erfassung von mehr Daten, wie eine Vergleichsstudie der Uniklinik Düsseldorf zeigt. Aufzeichnungen in Diktiergeräten müssen nicht mehr manuell abgetippt werden, sondern werden stattdessen direkt ins Krankenhausinformationssystem gesprochen und gespeichert. 

Diese Informationen können dann, ebenfalls per Sprachbefehl, abgerufen werden. Das reduziert die Zeit noch einmal erheblich, die normalerweise mit dem Durchblättern einer Akte aufgewendet wird. Gerade in akuten Notfallsituationen können medizinische Fachkräfte so eine schnellere Behandlung gewährleisten.

Spracherkennung beschleunigt Behandlung

Entscheidend für den Erfolg eines solchen Spracherkennungssystems im Klinikalltag ist einerseits eine hohe Erkennungsgenauigkeit und andererseits, dass die Software über das medizinisch relevante Fachvokabular verfügt. Das System sollte außerdem Nebengeräusche ausblenden und auch in der Lage sein, verschiedene Sprecher zu unterscheiden, medizinische Terminologie zu verstehen und das Gesagte in Echtzeit zu verarbeiten.

Wenn zusätzlich Wissensdatenbanken eingebunden werden, kann das System zu einem denkenden Helfer werden. Spricht der Arzt beispielsweise einen Befund wie »Der Patient hat Kopfschmerzen“ in das System, kann dieses Folgefragen wie »in welchem Bereich des Kopfes?« oder »Wie lange hat der Patient die Schmerzen bereits?« stellen, um die Diagnose zu präzisieren. So stehen künftig detailliertere Informationen zur Verfügung. Des Weiteren kann die Aussage »Der Patient muss geröntgt werden« dazu führen, dass der Assistent die weitere Behandlung eigenständig in die Wege leitet und den Raum in der Radiologie reserviert, wo er dann bereits die Informationen über den Patienten und die gewünschte Aufnahme bereitstellt.

Mit KI gegen den Fachkräftemangel?

Das Behandlungszimmer der Zukunft ist digital. Dabei eröffnet die Verbindung von Künstlicher Intelligenz und Spracherkennung mit dem Zusammenwirken von natürlichem Sprachverstehen, Stimmbiometrie und Sprachsynthese zahlreiche neue Möglichkeiten. Auf diese Weise bekommt der Arzt einen intelligenten Partner, der selbstständig mitschreiben und mitdenken kann. Dieses Zusammenspiel kann Krankenhäusern genauso wie Unternehmen aus anderen Branchen dabei helfen, ihre Prozesse zu digitalisieren und somit effizienter zu arbeiten.

Gerade weil es um die Gesundheit von Patienten geht, ist Behandlungszeit ein entscheidender Faktor, dem Verantwortliche ausreichend Priorität einräumen müssen. Mithilfe von KI-gestützten Systemen können Krankenhäuser aber nicht nur eine optimierte Betreuung gewährleisten. Sie sind zudem in der Lage, einen Beitrag beim Fachkräftemangel zu leisten, da Ärzte und Pfleger weniger Zeit für Dokumentation aufwenden müssen und somit mehr Kapazitäten für die Patienten haben.

Autor: Martin Eberhart ist General Manager Healthcare DACH bei Nuance

Schlagworte: Künstliche Intelligenz, Spracherkennung, Behandlung

Zuerst gesehen: Dieser Beiträg erschien in einer längeren Version zuerst in der Medizin+elektronik Nr. 6 vom 4. November 2019.