KI erleichtert das Verständnis von CT-Befunden

Medizinische Befunde in Fachsprache stellen viele Patientinnen und Patienten vor große Herausforderungen. Forschende der Technischen Universität München haben untersucht, wie Künstliche Intelligenz (KI) helfen kann, CT-Befunde verständlicher aufzubereiten. Die Ergebnisse zeigen klare Vorteile: Die Lesedauer verkürzte sich erheblich, und die automatisierten Vereinfachungen wurden als leichter zugänglich eingeschätzt.

Für die Studie nutzten die Forschenden ein Open-Source-Large-Language-Modell, das datenschutzkonform direkt auf den Rechnern des TUM Klinikums betrieben wurde. Dabei wurde die medizinische Fachsprache in alltagstaugliche Formulierungen überführt. Ein Beispiel lautet:
„Herz: Im Befund steht, dass sich um das Herz eine kleine Menge Flüssigkeit angesammelt hat. Das tritt häufig auf. Ihre Ärztin oder Ihr Arzt wird entscheiden, ob deswegen etwas unternommen werden muss.“

Für die Forschenden ist die sprachliche Zugänglichkeit von Befunden ein wesentlicher Bestandteil moderner Medizin. Felix Busch erklärt: „Dass Patientinnen und Patienten ihre Befunde, Untersuchungen und Therapien verstehen, ist eine zentrale Säule der modernen Medizin. Nur so lassen sich informierte Einwilligungen gewährleisten und die Gesundheitskompetenz stärken.“

Insgesamt wurden 200 Patientinnen und Patienten einbezogen, die aufgrund einer Krebserkrankung im TUM Klinikum mittels CT untersucht wurden. Eine Gruppe erhielt den Originalbefund, die andere eine automatisch vereinfachte Version.

Die Ergebnisse sprechen für sich: Die Lesedauer sank von durchschnittlich sieben Minuten für Originalbefunde auf zwei Minuten für vereinfachte Texte. 81% der Personen mit vereinfachten Befunden bewerteten diese als leichter zu lesen, 80% fanden sie verständlicher. Zudem stuften 82% die vereinfachten Texte als hilfreicher und informativer ein.

Trotz der positiven Ergebnisse betonen die Forschenden die Notwendigkeit ärztlicher Kontrolle. Dr. Philipp Prucker erläutert: „Abgesehen von Datenschutzbedenken besteht immer die Gefahr, dass Sprachmodelle inhaltliche Fehler machen.“ In der Studie wiesen 6% der automatisierten Befunde fachliche Fehler auf, 7% ließen Informationen weg und 3% enthielten hinzugefügte Inhalte.

Alle vereinfachten Befunde wurden vor der Ausgabe an Patientinnen und Patienten geprüft und korrigiert. Prucker fasst zusammen: „Sprachmodelle sind ein nützliches Werkzeug, aber kein Ersatz für ärztliches Personal. Ohne Kontrolle der Befunde durch geschultes Fachpersonal können Patientinnen und Patienten schlimmstenfalls Fehlinformationen über ihre Krankheit erhalten.“

MEDICA.de; Quelle: Technische Universität München