26doc072 10.3205/26doc072 urn:nbn:de:0183-26doc0729 Meeting Abstract Schäferhoff Schäferhoff Christian C

ÜBAG Dres. Schäferhoff, Dr. Stahl GbR, Esslingen am Neckar

author German Medical Science GMS Publishing House

Düsseldorf

610 20260617 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). M0651 072 38. Internationaler Kongress der Deutschen Ophthalmochirurgie (DOC) Katarakt II Nürnberg 20260618 20260620 FP 6.14 TextZielsetzung: Die manuelle Datenerhebung für die Qualitätssicherung (QS) in der Kataraktchirurgie aus Patientenverwaltungssystemen (PVS) ist aufgrund unstrukturierter Daten zeitaufwendig und fehleranfällig. Ziel dieser Studie ist die Evaluation einer KI-basierten Methode zur automatisierten, systemunabhängigen Datenerhebung direkt aus bestehenden PVS-Systemen.Methode: In einer retrospektiven Analyse wurden 55 Kataraktfälle untersucht. Für jeden Fall wurden präoperative, intraoperative sowie Daten aus drei postoperativen Nachkontrollen erfasst. Relevante Parameter (u.a. Visus, Ziel- und Ergebnisrefraktion, IOL-Daten) wurden zunächst manuell erhoben. Parallel erfolgte eine KI-gestützte Datenerhebung auf Basis von Screenshots der Patientenakten. Die Pipeline kombinierte optische Zeichenerkennung (OCR) mit modernen Large Language Models zur strukturierten Extraktion und semantischen Zuordnung der Inhalte. Bewertet wurden Übereinstimmung mit der manuellen Erhebung (Ground Truth), Vollständigkeit der Datensätze sowie der Zeitaufwand pro Fall.Ergebnis: Die KI-basierte Datenerhebung zeigte eine hohe Übereinstimmung mit den manuell erhobenen QS-Daten (Extraktionsgenauigkeit 95–98% für strukturierte Parameter). Die Zusammenführung von prä-, intra- und postoperativen Daten über mehrere Dokumentationszeitpunkte hinweg gelang zuverlässig. Der Zeitaufwand pro Fall wurde signifikant reduziert (manuell: durchschnittlich 32 Minuten vs. KI-gestützt: ca. 9 Minuten), entsprechend einer Zeitersparnis von rund 23 Minuten pro Fall (-72%). Zudem ermöglichte die automatisierte Analyse eine vollständigere Erfassung von in der Patientenakte verteilten Informationen. Potenzielle Fehleingaben und Inkonsistenzen (z.B. unplausible Refraktionswerte) wurden bereits während der Datenerhebung identifiziert.Schlussfolgerung: Die vorgestellte Methode ermöglicht eine schnelle, systemunabhängige und praxistaugliche Datenerhebung über den gesamten Behandlungsverlauf hinweg direkt aus bestehenden PVS-Systemen – ohne zusätzliche Schnittstellen oder IT-Integration – und reduziert den Dokumentationsaufwand im klinischen Alltag signifikant. Damit adressiert sie einen zentralen Engpass der klinischen Qualitätssicherung und schafft die Grundlage für eine skalierbare Nutzung routinemäßig erhobener Daten in der Kataraktchirurgie. 0 0 0 0