Generative AI hilft Ärzten, Datenüberflutung durch EHR und RPM zu bekämpfen

Eine neue Veröffentlichung auf arXiv (2509.00073v1) bietet einen umfassenden Überblick darüber, wie generative künstliche Intelligenz – insbesondere große Sprachmodelle – die komplexe Datenlandschaft im Gesundheitswesen entschlüsseln kann. Der Beitrag beleuchtet die Möglichkeiten, Anforderungen und Einsatzgebiete von GenAI, um klinische Erkenntnisse zu gewinnen und die Effizienz von Ärzten zu steigern.

Im Fokus stehen die beiden Hauptquellen patientenbezogener Daten: Echtzeit-Streams aus der Remote‑Patienten‑Überwachung (RPM) und die traditionellen elektronischen Gesundheitsakten (EHR). Die enorme Menge und die heterogene Struktur dieser kombinierten Daten stellen eine erhebliche Herausforderung dar und führen häufig zu einer Überflutung von Informationen für die behandelnden Fachkräfte.

Der Artikel untersucht, wie LLM‑gestützte Anwendungen die Navigation durch langfristige Patientendaten erleichtern und über natürliche Sprachdialoge umsetzbare klinische Entscheidungsunterstützung bieten können. Durch die Automatisierung von Datenabrufen und die Zusammenfassung relevanter Informationen lassen sich Arbeitsabläufe deutlich vereinfachen und die Versorgung individualisieren.

Gleichzeitig werden kritische Hürden aufgezeigt: die Komplexität der Datenintegration, die Sicherstellung von Datenqualität und Zuverlässigkeit der RPM‑Messungen, der Schutz der Patientendaten, die Validierung von KI‑Ergebnissen für die klinische Sicherheit, die Vermeidung von Bias sowie die Akzeptanz bei den Anwendern. Diese Aspekte sind entscheidend, um die Technologie sicher und effektiv in die Praxis zu überführen.

Die Arbeit stellt die erste Zusammenfassung von GenAI‑Techniken dar, die speziell darauf abzielen, die Informationsüberflutung von Ärzten durch die Kombination von RPM‑ und EHR‑Daten zu reduzieren. Sie liefert damit eine wertvolle Grundlage für weitere Forschung und die Entwicklung praxisnaher KI‑Lösungen im Gesundheitswesen.