25degam025 10.3205/25degam025 urn:nbn:de:0183-25degam0252 Meeting Abstract Balaz Balaz Peter P

Hausarztpraxis Ruppendorf, Deutschland

author German Medical Science GMS Publishing House

Düsseldorf

610 20251014 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). M0630 025 Deutsche Gesellschaft für Allgemeinmedizin und Familienmedizin 59. Kongress für Allgemeinmedizin und Familienmedizin Digitalisierung und E-Health II Hannover 20251001 20251003 V-05-02 20251128Tagungsort wurde von Würzburg zu Hannover korrigiert. TextHintergrund: Eine neue Entwicklung im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) ist die KI- gestützte Zusammenfassung von Arzt-Patienten-Gesprächen. Das kommerzielle Programm der Firma CompuGroup Medical (CGM), derzeit in der Testphase, wirbt mit einer Zeit- und Bürokratieentlastung sowie einer Verbesserung der Dokumentationsqualität.Zielsetzung/Fragestellung: Bewertung der Verlässlichkeit und Qualität der Spracherkennung sowie der KI-gestützten Zusammenfassung von Arzt-Patienten-Gesprächen unter hausärztlichen Praxisbedingungen.Material und Methoden: Insgesamt wurden 22 Arzt-Patienten-Gespräche während der Sprechstunde mit der Spracherkennungssoftware von CGM und zwei unterschiedlichen Mikrofonen aufgezeichnet. Die Transkripte wurden hinsichtlich Gesamtwortzahl, Fehleranzahl sowie der Qualitätsparameter Word Error Rate (WER) und Accuracy Rate (AR) statistisch ausgewertet und mittels t-Test (Welch-Test) zwischen den beiden Gruppen verglichen. Darüber hinaus wurden zwei KI-Programme, der CGM Doku-Assistent (teilweise integriert in das PVS-Turbomed) sowie ein Open-Source-Ansatz (ChatGPT), hinsichtlich der Kategorien Anamnese, Befund, Diagnosen und Therapie nach dem Schulnotensystem bewertet.Ergebnisse: 1. Es ergaben sich keine signifikanten Unterschiede der Spracherkennungsqualität (WER, AR) zwischen den beiden Mikrofon-Gruppen. 2. ChatGPT übertraf den CGM Doku-Assistenten deutlich, erzielte in allen Kategorien bessere Schulnoten und eine 100% erfolgreiche Zusammenfassung, gegenüber 63% bei der CGM. 3. Die Verarbeitungszeit war mit 5-12 Sekunden bei ChatGPT signifikant kürzer als bei CGM (60-90 Sekunden). 4. Beide Systeme lieferten erstaunlich detaillierte Zusammenfassungen.Diskussion: Beide getesteten KI-Systeme zeigten das Potenzial relevante medizinische Informationen effizient zu erfassen und zu kategorisieren. Die generierten Inhalte könnten künftig sowohl für die Patienteninformation als auch für die elektronische Patientenakte (ePA) von hoher Bedeutung sein. Allerdings bestehen weiterhin Herausforderungen bezüglich der Datensicherheit, der Verlässlichkeit und der Integration in bestehende Praxisverwaltungssysteme (PVS).Take Home Message für die Praxis: Die derzeitige partielle Integration KI-gestützter Zusammenfassungen in PVS-Systeme ist aufgrund eingeschränkter Erfolgsraten, längerer Bearbeitungszeiten und unzureichender grafischer Umsetzung noch nicht uneingeschränkt praxistauglich. Dennoch entwickelt sich die Technologie dynamisch weiter und zeigt großes Potenzial für eine deutliche Entlastung des ärztlichen Dokumentationsaufwands in naher Zukunft. 0 0 0 0