Ein Brüsseler Krankenhaus betreibt Qwen3 auf eigenen Servern als Assistenten in der Patientenakte

Das Problem

Ärzte verbringen einen großen Teil ihres Tages in der elektronischen Patientenakte (der digitalen Krankenakte des Krankenhauses). Der Aufsatz nennt als Beispiel die Notfallmediziner dieses Hauses: Sie wenden vor einer Konsultation im Schnitt 20 Minuten pro Patient auf, um frühere Dokumente zu lesen. Zudem dürfen Krankenhäuser Patientendaten nicht an externe Chatbots senden, ohne Datenschutzvorschriften wie die DSGVO der EU zu verletzen.

Was sie gebaut haben

Die Cliniques universitaires Saint-Luc, ein Universitätsklinikum in Brüssel, haben in ihrem Patientenaktensystem Epic einen Chat-Assistenten entwickelt. Er läuft auf Qwen3-235B, einem Open-Weight-Modell von Alibaba. Open Weight bedeutet, dass die Dateien des Modells veröffentlicht sind. Eine Organisation kann es deshalb auf eigenen Servern betreiben, statt den Dienst eines Anbieters aufzurufen.

Der Assistent beantwortet Fragen anhand der Akte des aktuellen Patienten, von Dokumenten aus dem regionalen belgischen Gesundheitsinformationsnetz, den eigenen Verfahrensanweisungen des Krankenhauses und einer ausgewählten Sammlung medizinischer Fachliteratur. Jede Antwort nennt die verwendeten Quellen mit Links, die sich innerhalb der Akte öffnen.

Wie sie vorgegangen sind

Das Krankenhaus veranstaltete zunächst Workshops mit Ärzten, um Anwendungsfälle zu sammeln und zu priorisieren. Der Zugang zu Informationen stand an erster Stelle, also baute das Team einen Assistenten auf Basis von Retrieval. Retrieval-Augmented Generation (RAG) bedeutet, dass das System relevante Dokumente sucht und dem Modell übergibt, bevor es antwortet.

Alles läuft auf einem vom Krankenhaus gekauften Server mit 8 NVIDIA-H200-Chips, im Krankenhausnetz und ohne externe Internetverbindung für die Kernpipeline. Ein Netzwerk von ärztlichen „Champions“ half beim Entwurf und beim Testen. Der Datenschutzbeauftragte des Krankenhauses wurde einbezogen, und vor dem Start wurde eine Datenschutz-Folgenabschätzung abgeschlossen. Das Team meldete das Werkzeug der belgischen Arzneimittelbehörde als hausintern entwickeltes Medizinprodukt.

Ergebnisse

In einem einmonatigen Pilotbetrieb führten 28 Ärzte aus neun Fachrichtungen 482 Gespräche, und 64 % nutzten den Assistenten täglich. Nach dem Pilotbetrieb wurde das Werkzeug für das ganze Haus geöffnet, auch für Pflegekräfte und Studierende. Zwischen dem 8. Mai und dem 13. Oktober 2025 führten 1.028 Nutzer 14.910 Gespräche, und 561 von ihnen (54,6 %) nutzten es mindestens wöchentlich.

Am häufigsten ging es darum, Informationen zu finden (36,8 % der Gespräche) und Akten zusammenzufassen (26,5 %). Auf das Verfassen von Notizen entfielen 20,7 %, auf klinische Entscheidungsunterstützung 11,0 %. Die Autoren deuten das so, dass das Personal das Werkzeug eher als Informationshilfe denn als Diagnosewerkzeug nutzt.

Was schiefgelaufen ist

Die Studie hat nicht geprüft, ob der Assistent Zeit spart oder die Versorgung verbessert. Das Feedback aus dem Pilotbetrieb zeigte Lücken: Nutzer meldeten fehlenden Kontext wie Pathologiebefunde, und eine Antwort deutete einen Risikoscore falsch. Im Produktivbetrieb ging die Zahl der Bewertungen zurück. Das Krankenhaus plant deshalb zufällige Stichproben und automatisierte Prüfungen der Gespräche.

Was Sie übernehmen können

Beginnen Sie mit den Informationsaufgaben, die das Personal ohnehin nachfragt, binden Sie das Werkzeug in das Hauptsystem ein und planen Sie Budget für die Überwachung nach dem Start ein.