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    <IdentifierUrn>urn:nbn:de:0183-26rma358</IdentifierUrn>
    <ArticleType>Meeting Abstract</ArticleType>
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      <Title language="de">KI liest Patientenakten: Was lernen wir aus 1.000 retinalen Gef&#228;&#223;verschl&#252;ssen&#63;</Title>
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          <Corporatename>German Medical Science GMS Publishing House</Corporatename>
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      <AltText language="en">This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 License.</AltText>
      <AltText language="de">Dieser Artikel ist ein Open-Access-Artikel und steht unter den Lizenzbedingungen der Creative Commons Attribution 4.0 License (Namensnennung).</AltText>
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        <MeetingCorporation>Verein Rhein-Mainischer Augen&#228;rzte</MeetingCorporation>
        <MeetingName>99. Versammlung des Vereins Rhein-Mainischer Augen&#228;rzte</MeetingName>
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        <MeetingSession>Hightech, KI und Zukunftsperspektiven der Augenheilkunde</MeetingSession>
        <MeetingCity>Fulda</MeetingCity>
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    <ArticleNo>26rma35</ArticleNo>
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      <MainHeadline>Text</MainHeadline><Pgraph><Mark1>Hintergrund:</Mark1> Retrospektive Aktenauswertungen sind zeitaufwendig, und gescannte Bestandsakten lassen sich kaum strukturiert erschlie&#223;en. Wir untersuchten, ob ein lokal betriebenes gro&#223;es Sprachmodell (Large Language Model, LLM) Bestandsakten zu retinalen Gef&#228;&#223;verschl&#252;ssen mit vertretbarem &#228;rztlichem Aufwand in eine Forschungsdatenbank &#252;berf&#252;hren kann und welche klinischen Beobachtungen sich daraus ergeben.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Methoden:</Mark1> Retrospektive Single-Center-Studie. 1.105 PDF-Akten station&#228;rer Patienten mit ICD H34.&#42; wurden mit einem Open-Source-LLM (Qwen 3.8, 27B), lokal auf einer GPU-Workstation betrieben, anhand eines iterativ optimierten Prompts in 182 Variablen extrahiert. Unsichere Angaben wurden markiert und &#228;rztlich in der Prim&#228;rquelle gepr&#252;ft; 50 zuf&#228;llig gezogene F&#228;lle (9.100 Felder) wurden vollst&#228;ndig validiert. Ven&#246;se Verschl&#252;sse wurden nach Alter (&#60; 50, 50&#8211;75, &#62; 75 Jahre) stratifiziert und mit publizierten Kohorten verglichen.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Ergebnisse:</Mark1> Die Extraktion ben&#246;tigte im Median 2:20 min pro Akte (&#8776; 43 h Rechenzeit); die &#220;bereinstimmung mit der &#228;rztlichen Validierung lag bei &#8776; 89 &#8211; 96 &#37;. Der &#228;rztliche Aufwand sank von gesch&#228;tzt &#8776; 800 h manueller Extraktion auf &#8776; 75 h Pr&#252;fung. Von 939 Indexf&#228;llen waren 579 ven&#246;s und 334 arteriell; arterielle Verschl&#252;sse zeigten h&#228;ufiger KHK (26 vs. 14&#37;), TIA&#47;Schlaganfall (26 vs. 9&#37;) und Carotisstenosen &#8805; 50&#37; (27 vs. 4&#37;; jeweils p &#60; 0,001). In der station&#228;ren RVO-Kohorte (n &#61; 577) betrug der CRVO-Anteil 49,7&#37; &#8211; vergleichbar mit einer station&#228;ren Mainzer Kohorte (p &#61; 0,57), aber deutlich h&#246;her als in populationsbasierten Daten (25&#37;). &#220;ber die Altersgruppen waren Makula&#246;dem (81&#47;85&#47;84&#37;) und Subtypverteilung &#228;hnlich, w&#228;hrend Aufnahmevisus (logMAR-Median 0,5&#47;0,5&#47;1,0) und Komorbidit&#228;t (z.B. arterielle Hypertonie 41&#47;87&#47;97&#37;) deutlich divergierten (p &#60; 0,001). J&#252;ngere wurden am intensivsten abgekl&#228;rt (Thrombophiliediagnostik 90&#47;64&#47;51&#37;); neue kardiale oder major-thrombophile Hochrisikobefunde fanden sich jedoch bei 0&#47;39 Patienten unter 50 Jahren gegen&#252;ber 15&#47;213 (7&#37;) &#252;ber 75 Jahren.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Schlussfolgerung:</Mark1> Ein lokal betriebenes LLM macht gro&#223;e Bestandsaktenkohorten mit vertretbarem &#228;rztlichem Pr&#252;faufwand auswertbar. Die Daten best&#228;tigen bekannte Zusammenh&#228;nge und spiegeln die eigene Versorgungspraxis: Real-World-Daten sind im Kontext ihrer Patientenauswahl zu lesen, und die systemische Abkl&#228;rung bei RVO sollte risikoadaptiert statt altersgetrieben erfolgen.</Pgraph></TextBlock>
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