Die meisten klinischen Daten sind bereits digital –
sie stecken nur in Screenshots fest

Das Screenshot-Paradoxon: Warum digitale Aufzeichnungen nicht gleich extrahierbare Daten bedeuten

Elektronische Patientenakten sollten das Problem der Datenportabilität lösen. Stattdessen haben sie ein neues geschaffen: den Screenshot als De-facto-Standard für den klinischen Datenaustausch.

Das ist keine Übertreibung. Auf Reddits r/healthIT beschrieb ein Krankenhaus-Abrechner den Arbeitsalltag in klinischen Daten-Workflows: "Der Datenaustausch zwischen Systemen ist extrem umständlich und erfolgt meist durch Kopieren und Einfügen jedes einzelnen Feldes in das andere System." Ein Thread zur klinischen Forschung auf r/clinicalresearch fragte, warum die Dateneingabe von EMR zu EDC immer noch manuell und mühsam ist. Die Top-Antwort: "Individuelle Datenschutz- und Sicherheitsbedenken der Krankenhäuser. Jeder Standort ist anders, und fast alle haben extremes Misstrauen gegenüber PHI."

Die Ursache ist struktureller Natur. EHR-Systeme – Epic, Cerner (jetzt Oracle Health), Meditech – speichern Daten in proprietären relationalen Datenbanken, die für die Transaktionsverarbeitung ausgelegt sind, nicht für die Extraktion. Epic verwendet eine Berichtsdatenbank namens Clarity, die klinische Daten aus dem Chronicles-Transaktionssystem spiegelt. Cerner setzt auf Millennium, das Aufzeichnungen über Hunderte von Tabellen mit anbieterspezifischen Schemata organisiert. Der direkte Datenbankzugriff erfordert SQL-Kenntnisse, die die meisten klinischen Teams nicht haben – und die meisten Gesundheitssysteme gewähren ihn nicht.

Dies erzeugt das Screenshot-Paradoxon: Die Daten sind digital im EHR, aber der einzige Weg, sie in ein anderes System zu übertragen – ein klinisches Register, eine Forschungsdatenbank, eine Qualitätsberichts-Tabelle – führt über einen Bildschirm. Jemand meldet sich an, navigiert zum richtigen Patienten, zum richtigen Fall, zum richtigen Tab und liest die benötigten Werte ab. Dann tippt er sie woanders ein. Das ist klinische Datenextraktion in der Praxis: der systematische Prozess des Extrahierens, Überprüfens und Validierens von Schlüsselinformationen aus Patientenakten. Und trotz des Wortes "systematisch" ist sie überwiegend manuell. Eine im Journal of AHIMA veröffentlichte Studie ergab, dass 58 % der Gesundheitsorganisationen die manuelle Extraktion als primäre Methode verwenden, während nur 18 % natürliche Sprachverarbeitung und 12 % einfache Datenbankabfragen nutzen (PMC-Studie, 2021).

Was klinische Daten schwerer extrahierbar macht als ein Standardformular

Eine Standardrechnung enthält etwa ein Dutzend Felder – Datum, Betrag, Lieferantenname, Positionen – und deren Bedeutung ist über Formate hinweg eindeutig. Ein klinischer Befund ist anders. Derselbe Datentyp erscheint in völlig unterschiedlichen Darstellungen, abhängig vom EHR-Modul, dem Berichtslayout und sogar davon, welches Krankenhaus innerhalb desselben Gesundheitssystems ihn erstellt hat. Hier sind die vier Datenkategorien, die traditionelle Extraktionsansätze scheitern lassen – und warum.

Vitalparameter: Mehr als nur Zahlen

Ein Blutdruckwert von „142/88" kann auf einem Bildschirm als BP: 142/88 mmHg erscheinen, auf einem anderen als zweizeilige Tabelle mit „Systolisch: 142" und „Diastolisch: 88", und auf einem dritten als „142/88 (sitzend, linker Arm)" mit Positionskontext. Ein vorlagenbasiertes Extraktionstool – das nach Werten an festen Pixelkoordinaten sucht oder Muster gegen ein bekanntes Labelformat abgleicht – scheitert bei der ersten Abweichung. Es benötigt eine separate Vorlage für jedes Layout. Ein semantisches Extraktionsmodell hingegen erkennt, dass „142/88", „Systolisch 142 / Diastolisch 88" und „BP 142/88" dasselbe klinische Konzept beschreiben, unabhängig von der Formatierung, weil es nach Bedeutung und nicht nach Position liest.

Vitalparameter führen auch Referenzbereiche mit, die sich nach Alter, Geschlecht und klinischem Kontext des Patienten ändern. Eine Herzfrequenz von 110 bpm ist bei einem Neugeborenen normal und bei einem ruhenden Erwachsenen bedenklich. Das Extraktionstool muss dieses klinische Urteil nicht fällen – das tut der Abstraktor –, aber es muss den Wert zusammen mit seiner Einheit und dem Zeitstempel der Aufzeichnung genau bewahren, damit der Abstraktor vollständige Informationen für die nachgelagerte Prüfung hat.

Medikamentenlisten: Mehrfeld-Parsing in Freitext

Medikationsdaten auf einem EHR-Bildschirm sind selten eine saubere Tabelle. Sie können als kontinuierlicher Medikamentenverabreichungsnachweis (MAR) mit Spalten für Wirkstoffname, Dosis, Verabreichungsweg, Häufigkeit und letzter Verabreichungszeit erscheinen – oder als narrative Medikationsabgleichsnotiz: „Metformin 1000 mg p.o. 2x tägl., Lisinopril 20 mg p.o. 1x tägl., Atorvastatin 40 mg p.o. zur Nacht." Das erste Format ist eine Tabelle. Das zweite ist ein Satz. Ein vorlagenbasiertes OCR-Tool könnte den Text aus beiden erfassen, aber es wird „Metformin 1000 mg p.o. 2x tägl." nicht in die strukturierten Felder [Wirkstoff: Metformin, Dosis: 1000 mg, Route: Oral, Häufigkeit: Zweimal täglich] parsen können, ohne manuelle Regeln für jede mögliche Wirkstoffnamen-Abkürzung. Ein semantischer KI-Ansatz liest den Satz und versteht die Beziehung zwischen jedem Wirkstoffnamen und seiner zugehörigen Dosis, Route und Häufigkeit – genauso, wie ein Apotheker eine Medikamentenliste überfliegen und gedanklich strukturieren würde.

Laborpanels: Ein Wert, viele Bezeichnungen

Ein Serumglukosewert kann in einem Quest-Diagnostics-Bericht als „Glucose: 102 mg/dL", in einem Cerner-Lab-Flowsheet als „GLU 102" und auf einem Epic-Ergebnisbildschirm als „Glucose, Serum — 102 mg/dL (Ref: 70-99)" erscheinen. Alle drei stellen dieselbe klinische Beobachtung dar: einen Nüchternglukosewert von 102. Ein vorlagenbasierter Ansatz müsste für jede Bezeichnungsvariante einzeln trainiert werden. Ein semantisches Modell erkennt, dass „Glucose", „GLU" und „Glucose, Serum" drei Bezeichnungen für denselben Analyten sind – weil es klinische Terminologie versteht, nicht nur Textzeichenfolgen.

Dieser Unterschied ist in der Praxis enorm wichtig. Ein klinischer Forschungskoordinator, der Laborwerte für 200 Patienten aus einer Mischung von externen Labor-PDFs, internen EHR-Bildschirmfotos und Faxergebnissen extrahiert, kann nicht 200 Extraktionsvorlagen erstellen. Er benötigt einen einzigen Extraktionsdurchlauf, der über alle Formate hinweg funktioniert. Die semantische Extraktion – die Werte danach identifiziert, was sie bedeuten, und nicht danach, wo sie stehen – ist der Mechanismus, der dies ermöglicht.

Problemlisten: Codes und Texte nebeneinander

Ein Eintrag in einer Problemliste in Epic könnte lauten: „E11.9 — Typ-2-Diabetes mellitus ohne Komplikationen." Der ICD-10-Code „E11.9" steht neben seiner Textbeschreibung. Manche Berichte zeigen nur den Code an, manche nur die Beschreibung, manche beides. Ein naives Extraktionstool könnte „E11.9" in ein Feld übernehmen und die Beschreibung weglassen oder die Beschreibung übernehmen und den Code verlieren. Der Abstraktor benötigt beides – den Code für die Registereinreichung und die Beschreibung für den klinischen Kontext. Ein semantischer Extraktionsansatz, der die Beziehung zwischen einem Diagnosecode und seiner zugehörigen Textbeschreibung versteht, kann das Paar zuverlässig erfassen und so das vollständige klinische Bild bewahren.

Warum FHIR und HL7 das Screenshot-Problem nicht lösen

Die naheliegende Frage an dieser Stelle ist: Warum nicht eine API verwenden? FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) ist der HL7-Standard, der genau dafür entwickelt wurde – strukturierter klinischer Datenaustausch zwischen Systemen. Epic unterstützt SMART on FHIR. Cerner bietet Ignite-APIs auf FHIR R4. Die Expanse-Plattform von Meditech stellt FHIR-R4-Endpunkte bereit. Warum kopieren und fügen die Leute also immer noch aus Screenshots ein?

Weil FHIR-APIs nur eine begrenzte Anzahl von Datenelementen und eine begrenzte Anzahl von Benutzern abdecken. Epics FHIR-APIs liefern Patientendemografie, Termine, Allergien und einige klinische Dokumente – aber sie geben keine Qualitätskennzahlen, detaillierte Abrechnungsdaten oder die benutzerdefinierten Felder preis, die Praxen hinzufügen, um Überweisungen, Vorabgenehmigungen und registerspezifische Variablen zu verfolgen. Wie die Skyvern-Analyse der EHR-Automatisierung dokumentierte (März 2026), selbst die besten FHIR-Implementierungen weisen erhebliche Lücken in dem auf, was programmatisch zugänglich ist.

Grundlegender noch: Der API-Zugriff erfordert eine IT-Infrastruktur, die die meisten klinischen Teams nicht kontrollieren. Eine Pflegekraft für Qualitätsverbesserung, die Daten für das ACC-CathPCI-Register abstrahiert, oder ein Schlaganfallkoordinator, der Daten für „Get With The Guidelines" einreicht, hat weder die Berechtigungen, die API-Schlüssel noch die technische Unterstützung, um FHIR-Integrationen aufzubauen. Sie haben Zugriff auf das EHR-Frontend. Sie können sich anmelden, Patientenakten einsehen und Screenshots machen. Das ist ihre Datenextraktions-Pipeline – und für einen großen Teil der klinischen Datenabstraktion ist es die einzige verfügbare Pipeline.

Das Team von Health Elements, das KI-gestützte Abstraktionstools für kardiovaskuläre Register entwickelt, schätzt, dass ein mittelgroßes Gesundheitssystem 15 Millionen US-Dollar oder mehr pro Jahr für die klinische Datenextraktion über alle Leistungsbereiche hinweg ausgibt (Health Elements Analyse). Dieselbe Analyse ergab, dass KI-gestützte Abstraktion die Abstraktionszeit um bis zu 90 % reduzieren und die Gesamtkosten der Abstraktion um 50 % oder mehr senken kann. Diese Einsparungen kommen nicht von besseren APIs – sie kommen von Tools, die das, was auf dem Bildschirm steht, genauso lesen können wie ein menschlicher Abstraktor, nur schneller und konsistenter.

Semantische Extraktion vs. vorlagenbasierte OCR: Der entscheidende Unterschied

Nicht jede KI-Extraktion funktioniert gleich. Der entscheidende Unterschied für klinische Daten liegt zwischen positionsbasierter Extraktion (Vorlagen-OCR) und semantischer Extraktion (KI, die nach Bedeutung liest).

Der Unterschied ist ein Paradigmenwechsel. Die vorlagenbasierte OCR fragt: "Wo auf dieser Seite befindet sich der Glukosewert?" Die semantische KI-Extraktion fragt: "Welcher Wert auf dieser Seite bedeutet Glukose?" Ersteres ist ein Geometrieproblem. Letzteres ist ein Leseverständnisproblem. Für klinische Daten – bei denen dieselbe Beobachtung unter einem Dutzend verschiedener Bezeichnungen in verschiedenen KIS, Laboranbietern und Berichtslayouts auftauchen kann – ist der Ansatz des Leseverständnisses derjenige, der skaliert.

Das bedeutet Benutzerdefinierte Spaltenextraktion in der Praxis: Anstatt Begrenzungsrahmen zu definieren oder eine Vorlage für ein bestimmtes KIS-Bildschirmlayout zu trainieren, geben Sie die gewünschten Spaltenüberschriften ein – "Patienten-MRN", "RR systolisch", "RR diastolisch", "Herzfrequenz", "HbA1c", "LDL-Cholesterin" – und die KI lokalisiert jeden Wert überall im Dokument, indem sie seine klinische Bedeutung versteht. Sie definieren die Ausgabe. Die KI versteht die Eingabe.

Dieser Ansatz ermöglicht auch die Stapelverarbeitung: mehrere Screenshots, PDFs oder gescannte Berichte auf einmal hochladen und eine einzige, zusammengeführte Tabelle mit einer Zeile pro Patient und allen ausgefüllten Spalten erhalten. Für einen klinischen Studienkoordinator, der Daten aus 200 Patientenakten extrahiert – jede mit Screenshots aus verschiedenen EHR-Modulen zu unterschiedlichen Zeitpunkten – verwandelt die Stapelverarbeitung eine mehrwöchige manuelle Aufgabe in etwas, das in Minuten erledigt ist. Die Rolle des Prüfers verschiebt sich dabei von der Dateneingabe zur Datenverifikation.

Eine praktische Anleitung: Vom EHR-Screenshot zur strukturierten Tabelle

So sieht der Extraktions-Workflow von Anfang bis Ende aus, anhand eines realen Szenarios der klinischen Datenextraktion: Extrahieren von Schlüsselvariablen für eine kardiologische Registermeldung aus Epic-Chart-Screenshots.

Wenn Extraktion allein nicht reicht: Qualitätsprüfungen und Grenzfälle

Die klinische Datenextraktion birgt höhere Risiken als die Rechnungsverarbeitung. Ein falsch gesetztes Komma in einer Rechnung führt zu einer Korrektur. Ein falsch gesetztes Komma bei einem Laborwert bedeutet eine Datenqualitätswarnung im Register – oder schlimmer, einen falsch klassifizierten Patientenergebnis. Hier sind die relevanten Grenzfälle und wie man sie behandelt.

Werte außerhalb des Bereichs und Einheitenkonflikte

Ein Kreatininwert von „15,2 mg/dL" ist klinisch alarmierend. Ein Kreatinin von „1,2 mg/dL" ist Routine. Verschiebt sich das Komma bei der Extraktion, pflanzt sich der Fehler in jede nachgelagerte Analyse fort. Die Absicherung liegt nicht im Extraktionsschritt – sondern im Prüfschritt. Nach der KI-Extraktion die Ausgabespalte auf Werte außerhalb des physiologisch plausiblen Bereichs für die Patientenpopulation scannen. Moderne Extraktionstools können Ausreißer automatisch kennzeichnen, indem sie extrahierte Werte mit konfigurierbaren Referenzbereichen vergleichen. Das ersetzt keine menschliche Prüfung, lenkt die Aufmerksamkeit des Prüfers aber auf die fehlerverdächtigsten Zeilen – ein deutlich effizienterer Workflow als jede Zeile gleich zu prüfen.

Doppelte Medikamente und Abgleichsartefakte

Auf einem EHR-Bildschirm kann die Medikamentenliste eines Patienten sowohl ein aktives Rezept für „Metformin 500 mg BID“ als auch einen abgesetzten Eintrag für „Metformin 1000 mg täglich“ enthalten – beide sind in derselben Medikamentenhistorie sichtbar. Eine naive Extraktion, die jeden Medikamenteneintrag erfasst, würde beide übernehmen und so ein falsches Duplikat erzeugen. Die Lösung besteht darin, die Extraktion so zu konfigurieren, dass der Medikamenten-Status als separate Spalte erfasst wird (Aktiv/Abgesetzt/Abgeschlossen), sodass der Abstraktor beim Review filtern kann. Hier werden abgeleitete Spalten wertvoll: Eine Spalte mit der Definition „Nur aktive Medikamente (ja/nein)“ weist die KI an, den Statuskontext jedes Medikamenteneintrags zu bewerten und nur die aktuell aktiven auszugeben.

Mehrseitige Berichte und Fortsetzungsseiten

Ein 4-seitiger Laborbericht, bei dem die CBC-Ergebnisse auf Seite 2 beginnen und auf Seite 3 fortgesetzt werden, stellt eine Kontinuitätsherausforderung dar. Versteht das Extraktionstool, dass Seite 3 eine Fortsetzung und kein neuer Bericht ist? Semantische Extraktionsmodelle, die Dokumente ganzheitlich verarbeiten – alle Seiten als ein zusammenhängendes klinisches Dokument lesen – handhaben dies natürlich. Das Modell erkennt, dass „WBC: 7,2“ auf Seite 3 zum selben CBC-Panel gehört, das auf Seite 2 begann, und nicht zu einem separaten Bericht. Achten Sie beim Hochladen mehrseitiger PDFs darauf, dass alle Seiten in einer einzigen Datei enthalten sind und nicht auf mehrere Uploads verteilt werden, damit die KI diesen Kontinuitätskontext beibehalten kann.

Handschriftliche Anmerkungen und Randnotizen

Kliniker machen Anmerkungen. Ein ausgedruckter Laborbericht mit handschriftlichem „in 2 Wochen wiederholen“ am Rand. Eine Medikamentenliste mit einem eingekreisten Dosiseintrag und daneben gekritzeltem „abgesetzt – verursacht GI-Beschwerden“. Diese Anmerkungen enthalten klinisch bedeutsame Informationen, die eine Standard-OCR-Engine entweder übersehen oder falsch lesen würde. KI-Modelle auf Basis der Bildverarbeitung, die das Dokument als Bild verarbeiten – nicht nur als extrahierten Text – können Handschrift neben gedrucktem Text lesen und sowohl die strukturierten Daten als auch den unstrukturierten klinischen Kontext in einem Durchgang erfassen. Wenn eine handschriftliche Notiz einen Medikamentenstatus ändert, kann eine abgeleitete Spalte wie „Medikamentenstatus (Aktiv/Abgesetzt/Geändert)“ diese Anmerkung als strukturiertes Flag für den Prüfer sichtbar machen.

HIPAA, Sicherheit und was „Compliance“ tatsächlich bedeutet

Jedes Tool, das klinische Daten verarbeitet, muss sich mit HIPAA befassen. Aber HIPAA-Compliance ist kein Zertifikat – es ist ein betrieblicher Zustand, der durch die Anforderungen der HIPAA-Sicherheitsregel an administrative, physische und technische Sicherheitsvorkehrungen definiert wird (45 CFR Teil 160 sowie Unterteile A und C von Teil 164). Keine Regierungsbehörde stellt ein „HIPAA-zertifiziertes“ Siegel aus. Entscheidend ist, ob die Datenverarbeitungspraktiken des Tools die drei Sicherheitskategorien der Regel erfüllen.

Für die klinische Datenextraktion sind die relevanten technischen Sicherheitsvorkehrungen: Verschlüsselung während der Übertragung (alle Daten über HTTPS), Verschlüsselung im Ruhezustand, Zugriffskontrollen, die festlegen, wer Patientendaten einsehen oder verarbeiten darf, sowie eine klare Richtlinie zur Datenaufbewahrung und -löschung. Ein Tool, das Dateien flüchtig verarbeitet – Daten extrahiert, ohne die Quelldokumente nach der Verarbeitung zu speichern – eliminiert eine erhebliche Risikokategorie, da kein dauerhafter PHI-Speicher vorhanden ist, der kompromittiert werden könnte.

Für Organisationen, die eine Business Associate Agreement (BAA) benötigen – was auf die meisten gedeckten Einrichtungen unter HIPAA zutrifft – ist die entscheidende Frage an jeden Anbieter von Extraktionstools, ob er eine solche unterzeichnet. Eine BAA ist ein Vertrag, der die HIPAA-Verpflichtungen auf den Anbieter als Geschäftspartner ausweitet. Ohne unterzeichnete BAA darf eine gedeckte Einrichtung keine PHI zur Verarbeitung an diesen Anbieter weitergeben. Dies ist keine technische Funktion, sondern eine vertragliche Anforderung. Überprüfen Sie dies, bevor Sie Patientendaten hochladen.

In der Praxis sollte das Sicherheitsmodell für KI-gestützte klinische Datenextraktion wie folgt aussehen: Der Benutzer kontrolliert, welche Daten in das System gelangen, das System verarbeitet sie, ohne Quelldateien zu speichern, und der Benutzer kontrolliert, wohin die Ausgabe geht. Keine dauerhafte Speicherung von PHI. Kein Training mit Benutzerdaten. Keine Weitergabe an Dritte. Dies sind die betrieblichen Praktiken, nicht Marketingbehauptungen, die einen HIPAA-kompatiblen Workflow von einem generischen Datei-Upload-Tool unterscheiden.

Wann semantische Extraktion glänzt – und wann sie einen Menschen braucht

Semantische KI-Extraktion bewältigt die meisten klinischen Datenextraktionsszenarien zuverlässig, aber es gibt Situationen, in denen menschliches Urteilsvermögen unerlässlich bleibt. Ehrlich mit diesen Grenzen umzugehen, ist besser, als eine reibungslose Erfahrung zu versprechen, die es nicht gibt.

Wo sie glänzt: Strukturierte oder halbstrukturierte klinische Daten auf einem einzigen Bildschirm oder Bericht – Vitalparameter-Tabellen, Medikationslisten, Laborpanels, Problemlisten, Impfaufzeichnungen, Entlassungsmedikationsabgleiche. Diese Datentypen haben vorhersagbare klinische Semantik, selbst wenn ihre visuelle Darstellung variiert. Die KI kann sie mit hoher Genauigkeit über verschiedene EHR-Anbieter und Berichtsformate hinweg erfassen, da die zugrunde liegenden klinischen Konzepte (Blutdruck, HbA1c, Medikamentendosis) universell sind.

Wo ein Mensch überprüfen sollte: Narrative klinische Notizen mit eingebetteten Daten – ein Verlaufsbericht, der beiläufig einen Laborwert erwähnt („K war heute Morgen 3,1, daher haben wir substituiert“) ohne formellen Laboreintrag. Die KI extrahiert möglicherweise „3,1“ als Kaliumwert, erfasst aber nicht den klinischen Kontext, dass es sich um eine Point-of-Care-Messung handelte, nicht um eine formelle Laborentnahme, und der Wert möglicherweise nicht in das Feld „Serumkalium“ des Registers gehört. Ebenso können gescannte Dokumente mit starken Artefakten – mehrfach gefaxte Aufzeichnungen mit Geistertext und Ausrichtungsversatz – zu minderwertigen Ergebnissen führen. In diesen Fällen sollte die KI-Extraktion als erster Entwurf behandelt werden, den ein menschlicher Prüfer bestätigt, nicht als endgültige Antwort.

Eine Benchmark-Studie von 2024 zu LLM-basierten Informationsextraktionstools für medizinische Dokumente (veröffentlicht auf medRxiv) ergab, dass moderne KI-Modelle „einen signifikanten Fortschritt gegenüber regelbasierten Methoden“ für klinische IE-Aufgaben darstellen, stellte jedoch fest, dass die Leistung je nach Dokumenttyp und Extraktionskomplexität variiert. Die Schlussfolgerung für Praktiker: Nutzen Sie KI-Extraktion als Produktivitätsmultiplikator, der die 80 % der unkomplizierten Datenpunkte übernimmt, damit der menschliche Abstraktor seine Überprüfungsarbeit auf die 20 % konzentrieren kann, die klinisches Urteilsvermögen erfordern.

Vergleich mit anderen Ansätzen

Die Bandbreite klinischer Datenextraktionslösungen reicht von vollständig manuell bis vollautomatisch. Hier ein praxisnaher Vergleich – ohne Marketingfloskeln.

Die richtige Wahl hängt von Fallzahlen, Formatvielfalt und den verfügbaren technischen Ressourcen ab. Für die klinische Studienkoordinatorin, die 200 Patientenakten aus einer Mischung von Epic-Screenshots, externen Labor-PDFs und Faxdokumenten extrahieren muss – ohne Datenbankzugang, ohne API und ohne NLP-Entwicklungsteam – ist die semantische KI-Extraktion die einzige Option in der Liste, die weder Vorlagenkonstruktion noch IT-Integration erfordert. Es ist nicht der einzig valide Ansatz, aber der einzige, der den realen Rahmenbedingungen der meisten klinischen Datenextraktion entspricht.

FAQ

Wenn Sie heute klinische Daten aus EHR-Bildschirmfotos extrahieren – für ein Register, eine Forschungsstudie, ein Qualitätsverbesserungsprojekt oder ein Audit – testen Sie den Ansatz zunächst an einer kleinen Stichprobe Ihrer eigenen Dateien. Wählen Sie 10 Patientenakten aus. Definieren Sie Ihre Spalten. Führen Sie die Extraktion durch. Vergleichen Sie die Ausgabe mit Ihrer manuellen Abstraktion. Wenn die KI 90 %+ der Datenpunkte korrekt erfasst, haben Sie den Großteil der Zeit zurückgewonnen, die Sie derzeit mit Transkribieren verbringen. Die restlichen 10 % sind der Bereich, in den Ihre klinische Expertise gehört.