26kgg699 10.3205/26kgg699 urn:nbn:de:0183-26kgg6996 Meeting Abstract Tiebel Tiebel Jakob J

APOLLON Hochschule der Gesundheitswirtschaft GmbH, Digital Health Management, Deutschland

author Dohle Dohle Christian C

P.A.N. Zentrum für Post-Akute Neurorehabilitation, Bereich Medizin / Forschung, Deutschland Fürst Donnersmarck-Stiftung zu Berlin, Forschungsabteilung, Berlin, Deutschland Charité – Universitätsmedizin Berlin, Centrum für Schlaganfallforschung, Berlin, Deutschland

author Saal Saal Susanne S

Ernst-Abbe-Hochschule Jena, Fachbereich Gesundheit und Pflege, Jena, Deutschland

author German Medical Science GMS Publishing House

Düsseldorf

610 20251030 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). M0662 699 Deutsche Gesellschaft für Allgemeinmedizin und Familienmedizin Deutsche Gesellschaft für Sozialmedizin und Prävention Netzwerk Evidenzbasierte Medizin e.V. Deutsche Gesellschaft für Medizinische Soziologie 60. Kongress für Allgemeinmedizin und Familienmedizin Gesundheit gestalten Werkstattberichte 2 Göttingen 20260930 20261002 WSB-02-09 GBA TextHintergrund: 2019 wurde auf dem EbM-Kongress die Digitalisierung der S2e-ReMoS-Leitlinie als Überführung schwachstrukturierter Texte in ein relationales, appnutzbares Datenformat vorgestellt. Mit dem vom Innovationsfonds geförderten Nachfolge-Projekt TheMoS (FKZ: 01VSF23004) wurde dieser Ansatz im MAGIC-Ökosystem weiterentwickelt: Die S3-Leitlinie liegt in der „MAGICapp“ strukturiert, versioniert und über JSON/APIs maschinenlesbar vor. Damit wird die Leitlinie vom textbasierten Dokument zum computabel weiterverarbeitbaren Wissensobjekt.Zielsetzung/Fragestellung: Untersucht wurde, die weiterverwendung der in MAGIC strukturierten Leitlinieninhalte für zwei digitale Implementierungspfade: ein formal interoperables Entscheidungsunterstützungssystem (CDSS) und ein KI-Assistenzsystem, das Leitlinieninhalte gezielt abruft und verarbeitet (RAG/LLM).Material & Methoden: Umgesetzt wurden die zwei prototypischen TheMoS-Nebenarmprojekte wie folgt: DECIDE überführte Zielkriterien und Interventionen mittels SNOMED CT, HL7 FHIR und CDS Hooks in ein interoperables CDSS-Modell; BRIDGE transformierte strukturierte MAGICapp-Daten in metadatenangereicherte Wissenseinheiten für ein RAG-basiertes, dialogisches LLM-System. Verglichen wurden beide Ansätze hinsichtlich Implementierbarkeit, Traceability, Governance und Disseminationspotenzial.Ergebnisse: Die MAGICapp erwies sich als belastbare Primärquelle für die Nutzungsszenarien. Der formal interoperable Pfad war grundsätzlich realisierbar, erforderte aufgrund domänenspezifischer Terminologielücken jedoch adaptive Kodierungsstrategien. Der RAG-basierte Pfad ermöglichte einen flexiblen, dialogischen Zugang zu Leitlinienwissen bei geringerem Implementationsaufwand. Beide Ansätze basieren auf derselben strukturierten Leitlinienquelle, adressieren jedoch unterschiedliche Nutzungskontexte.Diskussion: Datengetriebene Leitlinienentwicklung verschiebt Dissemination in Richtung technischer Implementierung. Formal interoperable Modelle fördern Standardisierung und Systemintegration, bleiben jedoch modellierungs- und terminologieintensiv. RAG-basierte Systeme senken die Zugangsschwelle, sind aber hinsichtlich Erklärbarkeit, Validierung, Datenschutz und regulatorischer Einordnung begrenzt. Beide Ansätze adressieren unterschiedliche Implementationslogiken und sind komplementär.Take Home Message für die Praxis: MAGIC ermöglicht die zentrale Pflege einer Leitlinie und deren Nachnutzung in CDSS, Chatbots und Disseminationsanwendungen. Voraussetzung ist ein maschinenlesbares Wissensmodell statt eines statischen Dokuments.Interessenkonflikte: Keine 0 0 0 0