25teg11 10.3205/25teg11 urn:nbn:de:0183-25teg119 Meeting Abstract Flemming Flemming Daniel D Prof. Dr.

atacama blooms GmbH & Co KG, Universitätsallee 15, 28359 Bremen, Deutschlandatacama blooms GmbH & Co. KG, Bremen, Deutschland

daniel.flemming@atacama-blooms.de author German Medical Science GMS Publishing House

Düsseldorf

610 20251222 germ This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 License. Dieser Artikel ist ein Open-Access-Artikel und steht unter den Lizenzbedingungen der Creative Commons Attribution 4.0 License (Namensnennung). M0617 11 9. Fachtagung Technik – Ethik – Gesundheit Künstliche Intelligenz: Die digitale Zukunft in der Pflege gestalten Akzeptanz von und Erfahrungen mit digitalen Möglichkeiten Nürnberg 20250520 20250521 11 TextEinleitung & Motivation: Von den knapp 6 Millionen Menschen in Deutschland mit Pflegebedarf bzw. -Bedürftigkeit werden ca. achtzig Prozent im häuslichen Umfeld versorgt , . Die Versorgung eines überwiegenden Teils dieser Menschen wird von informell Pflegenden übernommen . Angesichts des Fachkräftemangels in der professionellen Pflege gewinnt zugleich die Internationalisierung sowie ein differenzierter Grade-Mix in der Pflege an Bedeutung , . Bisherige Transferdokumente in der Pflege wie der PIO Überleitungsbogen adressieren insbesondere den intraprofessionellen Austausch von pflegerelevanten Informationen am Ende einer pflegerischen Behandlungsepisode. Inhalt sind zumeist strukturierte Informationen aus dem fachlichen Wissenskorpus der professionellen Pflege, z.B. in Form von Elementen einer pflegerischen Terminologie. Für die Entwicklung eines Verständnisses über die pflegerische Versorgungssituation aller an der Versorgung beteiligten Akteure – auch außerhalb der pflegerischen Profession – ist es das Ziel, ein pflegerisches Narrativ zu dem jeweiligen Menschen mit Pflegebedarf als pflegerisches Kondensat zu ermöglichen. Ein solcher pflegerischer Fließtext soll die strukturierten Informationen nicht ersetzen, sondern eine adressatengerechte Aufbereitung der Informationen ermöglichen und informell Pflegenden oder Pflegehilfskräften oder weiteren Professionen und deren jeweiligem Sprachgebrauch angepasst werden.Material & Methoden: Die Struktur eines Pflegebriefs folgt der abstrakten Gliederung anderer Transferdokumente in der Gesundheitsversorgung (Arztbrief) und unterteilt die Informationen in die Abschnitte „Anamnese“, „Verlauf“ und „Empfehlungen“. Die Erstellung Pflegebriefes kann KI-basiert ohne weiteren manuellen Dokumentationsaufwand geschehen. Als Datenquelle dient zunächst ausschließlich ein Pflegedokumentationssystem, wie z.B. apenio®. Die dort dokumentierten (strukturierten) Informationen werden von einem Large-Language-Model basiertem System zu den wichtigsten Informationen zusammengefasst und als Fließtext formuliert . Diese Generierung kann vollautomatisch geschehen, oder gegebenenfalls noch weiter KI-unterstützt angepasst werden.Ergebnisse: Mit dem Pflegebrief steht ein neues Transferdokument sowohl für die professionelle als auch für die informelle Pflege und weitere Akteure zur Verfügung. Den Nutzer*Innen liegt ein Entwurf des Pflegebriefs sowohl als bearbeitbares Textdokument direkt in der Oberfläche wie auch als exportfähiges Text-Dokument vor, so dass die finale Edition bei der jeweiligen Pflegekraft liegt. Die Generierung des Pflegebriefs mithilfe von Künstlicher Intelligenz führt nicht zu einer zusätzlichen Belastung im Sinne eines Dokumentationsaufwands.Diskussion: Die Informationsweitergabe im Kontext der pflegerischen Versorgung ist insbesondere aus der Perspektive der Empfänger zu denken. In der interdisziplinären Informationsweitergabe kann die Struktur eines Briefes mit einem hohen Anteil an Fließtext die Verständigung mit den Empfänger*innen erleichtern. In der Weitergabe an informell Pflegende ergeben sich Vorteile in der Sprachanpassung an die Empfänger*innen. Dies kann sowohl hinsichtlich der Nutzung von Fremdsprachen als auch in der Anwendung einfacher Sprache durch die generative KI sinnvoll sein. Ein Pflegebrief kann supplementär zum bestehenden PIO Überleitungsbogen eigensetzt werden. Eine Standardisierung als weiteres pflegerisches Informationsobjekt erscheint sinnvoll und wird angebahnt. Statistisches Bundesamt (Destatis) 2024 5,7 Millionen Pflegebedürftige zum Jahresende 2023. Pressemitteilung Statistisches Bundesamt (Destatis). 5,7 Millionen Pflegebedürftige zum Jahresende 2023. Pressemitteilung. Wiesbaden; 2024 Dec 18. Statistisches Bundesamt (Destatis) 2025 Pflege: Pflegebedürftige in Deutschland – Themenseite Statistisches Bundesamt (Destatis). Pflege: Pflegebedürftige in Deutschland – Themenseite. Wiesbaden; 2025 [cited 2025 May 2]. Bundeszentrale für politische Bildung (bpb) 2022 Pflegebedürftige | Die soziale Situation in Deutschland Bundeszentrale für politische Bildung (bpb). Pflegebedürftige Die soziale Situation in Deutschland. Bonn; 2022 [cited 2025 May 2]. Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) 2024 Das Beschäftigungswachstum in der Pflege wird inzwischen ausschließlich von ausländischen Beschäftigten getragen. Presseinformation Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB). Das Beschäftigungswachstum in der Pflege wird inzwischen ausschließlich von ausländischen Beschäftigten getragen. Presseinformation. Nürnberg; 2024. Deutscher Berufsverband für Pflegeberufe (DBfK) 2021 Skill-Grade-Mix im Krankenhaus – Positionspapier Deutscher Berufsverband für Pflegeberufe (DBfK). Skill-Grade-Mix im Krankenhaus – Positionspapier. Berlin; 2021. Kassenärztliche Bundesvereinigung (KBV) 2025 Überleitungsbogen 1.0.0 (MIO): Hintergrund und Anwenderdokumentation Kassenärztliche Bundesvereinigung (KBV). Überleitungsbogen 1.0.0 (MIO): Hintergrund und Anwenderdokumentation. Berlin; 2025. Kassenärztliche Bundesvereinigung (KBV) 2024 Richtlinie über die Übermittlung elektronischer Arztbriefe (eArztbrief) Kassenärztliche Bundesvereinigung (KBV). Richtlinie über die Übermittlung elektronischer Arztbriefe (eArztbrief). Berlin; 2024. Zernikow J Grassow L Gröschel J Henrion P Wetzel PJ Spethmann S Anwendung von „large language models“ in der Klinik: Ersetzt ChatGPT die Arztbrieferstellung? 2023 Die Innere Medizin 1058-64 Zernikow J, Grassow L, Gröschel J, Henrion P, Wetzel PJ, Spethmann S. Anwendung von „large language models“ in der Klinik: Ersetzt ChatGPT die Arztbrieferstellung? Die Innere Medizin. 2023;64:1058-64. 0 0 0 0