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Volltextdokumente analysieren und in tige Vorarbeit geleistet, auf die wir bei diesem Projekt aufbauen
standardisiertes Datenformat überführen können.« Beim Uncertainty Wrapper handelt es sich um ein
Im Rahmen von FHIR-Starter entwickeln die Forschende des Tool, welches Unsicherheiten in KI-Modellen quantifiziert, ver-
Konsortiums einen Software-Dienst, der anhand von LLMs und waltet und reduziert.
Natural Language Processing (NLP) die Volltextdokumente Die zweite große Herausforderung für FHIR-Starter besteht
analysiert und in standardisierte Datenformate überführt. Hier- in der verantwortungsbewussten und DSGVO-konformen Ver-
für werden der medizinische Datenstandard FHIR sowie die arbeitung der sensiblen medizinischen Daten. Marktübliche
Kodiersysteme LOINC und SNOMED-CT verwendet. Derar- LLMs nutzen für gewöhnlich Server im Ausland, die den Sicher-
tige einheitliche Datenstandards bergen ein großes Potenzial, um heitsanforderungen des Konsortiums jedoch nicht entsprechen.
Gesundheitsdaten effektiv nutzen zu können und dienen dazu, Stattdessen wird der zu entwickelnde Software-Dienst daher auf
den Datenaustausch zwischen Softwaresystemen im Gesund- Open Source LLMs basieren, die jeweils auf den eigenen Servern
heitswesen zu unterstützen. Der Software-Dienst wird offene der Anwender und Anwenderinnen laufen. Auf diese Weise ent-
Schnittstellen anbieten, die es Leistungserbringer:innen, Soft- steht ein in sich geschlossenes und sicheres System, das darüber
wareanbietern im Gesundheitswesen und Sekundärnutzer:innen hinaus den DSGVO-Anforderungen entspricht.
von Gesundheitsdaten ermöglichen, die strukturierten Daten
automatisiert in ihre Systeme aufzunehmen. Anwendungsfälle für strukturierte Daten in
Bei der Entwicklung des Software-Dienstes gilt es vor allem, der Gesundheitsbranche
zwei große Herausforderungen zu beachten: die Sicherstellung Die Anwendungsmöglichkeiten des Software-Dienstes sind
der Verlässlichkeit der Daten als auch einen umfangreichen vielseitig. Für die Charité bietet FHIR-Starter beispielsweise die
Datenschutz. Doch was ist mit der Zuverlässigkeit der Daten Möglichkeit, in Zukunft medizinische Daten der Forschung in
genau gemeint? Bei KI-Modellen wie etwa LLMs ist Wahrheit anonymisierter Form zugänglich zu machen. Umgekehrt will
keine Kategorie. Liegen einem LLM keine ausreichenden Daten sich Insiders Technologies darauf fokussieren, Digitalisierungs-
vor, erfindet es Informationen frei dazu – es halluziniert. Bei prozesse von Praxen und Krankenhäusern mithilfe des Software-
medizinischen Daten kann das fatale Folgen haben. Dienstes zu automatisieren. Das Konsortium ist über die beste-
Um also sicherzustellen, dass die mithilfe des Software- henden Projektpartner hinaus offen für weitere Kooperationen.
Dienstes strukturierten Daten auch verlässlich sind, ist beson- Losgelöst von den bereits definierten Projektzielen hat
dere Expertise gefragt. Dr. Theresa Ahrens, Leiterin der Abtei- FHIR-Starter laut Theresa Ahrens auch das Potenzial, die Nut-
lung Digital Health Engineering vom Fraunhofer IESE, betont: zung der elektronischen Patientenakte (ePA) auf eine völlig
»Wenn wir große Sprachmodelle im Gesundheitswesen verant- neue Stufe zu heben: »Mit dem Software-Dienst könnten sich
wortungsbewusst einsetzen und so deren Potenzial ausschöpfen Ärztinnen und Ärzte langfristig Laborwerte beispielsweise im
wollen, ist es notwendig, entsprechende Sicherheitsmechanis- Zeitverlauf anzeigen oder Medikamentenlisten automatisiert
men aufzusetzen. Das Fraunhofer IESE hat mit der Entwicklung erstellen lassen. Mit den strukturierten Daten ließe sich die ePA
des sogenannten Uncertainty Wrappers dafür schon eine wich- vollständig und sinnvoll digitalisieren.«

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