Wir beginnen mit der Arbeit an einem neuen Forschungsprojekt namens PulseDocs AI, das ein innovatives Modell einführt, das fortschrittliche Terminplanungsautomatisierung, Spracherkennung und künstliche Intelligenz-Technologien kombiniert, um den Dialog zwischen Arzt und Patient zu optimieren. Das vorgeschlagene Modell gliedert sich in drei Hauptkomponenten, von denen jede eine bestimmte Rolle bei der Verbesserung der Arbeitsabläufe in Kliniken und Arztpraxen spielt.
Technologien
- Programmiersprache: TypeScript
- Technologien/Frameworks: Medizinisches LLM, trainiert auf Open AI Whisper und GPT-4o
- Datenbank: Internes ERP
- Komponenten: IVR, Open AI Whisper, GPT-4o
Ziele
- Reduzierung der Klinik Kosten durch den Wegfall von Callcentern und die Optimierung der Arztzeit
- Steigerung der Patientenzufriedenheit durch ein einfaches, effizientes und schnelles System
- Integration in die Datenbank der Klinik für die automatische Speicherung von Krankenakten und die Erstellung von Berichten
- Integration eines IVR-Systems für die automatische Anrufbearbeitung
- Sprach-zu-Text-Übersetzung für ein besseres Zeitmanagement des medizinischen Personals
- Textverfeinerung, automatische Extraktion der medizinischen Struktur und Erstellung klinischer Dokumentationen (z. B. ärztliche Briefe, Rezepte)
Wie wird es funktionieren?
Das System verwaltet Termine automatisch: Patienten rufen eine Festnetznummer an, das IVR-System (Interactive Voice Response) erfasst grundlegende Informationen, und die App findet und bestätigt einen verfügbaren Termin, ohne dass Personal eingreifen muss.
Die App sendet am Tag des Termins automatische Erinnerungen, in denen Patienten aufgefordert werden, den Termin zu bestätigen oder abzusagen. So können Kliniken ungenutzte Zeitfenster vermeiden und ihre Ressourcen besser zuweisen.
Während der Konsultationen können Ärzte Notizen diktieren, die dann mittels Spracherkennung in Text umgewandelt und direkt in der Datenbank gespeichert werden. Dadurch sollte die manuelle Dateneingabe entfallen und die Dokumentation beschleunigt werden.
Insgesamt soll die Anwendung die Kommunikation optimieren, den Verwaltungsaufwand reduzieren und die Arbeitsabläufe in Kliniken verbessern.
Das innovative Konzeptmodell von PulseDocsAI
Die PulseDocsAI-Anwendung führt ein innovatives Konzeptmodell ein, das sich um drei Hauptkomponenten herum strukturiert, von denen jede eine bestimmte Rolle bei der Verbesserung der Arbeitsabläufe in Kliniken und Arztpraxen spielt:
- ASR-Modul – Automatic Speech Recognition (Automatische Spracherkennung)
Die Einführung eines KI-basierten Sprach-zu-Text-Übersetzers ermöglicht es Ärzten, ihre Konsultationsnotizen zu diktieren, sodass die manuelle Eingabe von Daten in das System entfällt. Das Modell trainiert sich selbst: Je häufiger es verwendet wird, desto besser lernt es die besonderen Stimmlagen und Sprachmuster des Arztes kennen.
- NLP (Natural Language Processing) Modul für medizinische Dokumentation über GPT-4o
Dieses Modul verwendet ein LLM (Large Language Model) zur Textverfeinerung, zur automatischen Extraktion medizinischer Strukturen und zur Erstellung klinischer Dokumentationen (z. B. medizinischer Briefe).
- Modul zur automatischen Terminverwaltung (IVR – Interactive Voice Response)
Dieses Modul optimiert die erste Interaktion mit der Klinik durch ein automatisiertes Patientenmanagementsystem.
Conclusion
Das konzeptionelle Modell von PulseDocsAI wird die Interaktion zwischen Arzt und Patient neu definieren durch:
✅ Automatisierung von Terminen, Verkürzung von Wartezeiten.
✅ Automatisierte Erinnerungsanrufe ersparen Assistenten repetitive Arbeiten.
✅ Optimierung der Dokumentation mit einem Sprachübersetzer, Reduzierung des Verwaltungsaufwands.
Mit diesem Ansatz hat die App das Potenzial, die klinische Effizienz zu revolutionieren und Patienten ein hohes Maß an Zugänglichkeit zu bieten, wodurch die Gesundheitsversorgung erheblich verbessert wird.
Projektfinanzierung
This project is co-financed through the North-East Regional Program 2021-2027, Priority 1 North-East – A more competitive, more innovative region; Specific objective 1.1: Developing and increasing research and innovation capacities and adopting advanced technologies; Operation 3: Support for the development of SME innovation capacity; Call for projects: CALL NO. PR/NE/2025/P1/RSO1.1/1/3.3 – Proof-of-concept