Übersetzt aus dem englischen Original. Zahlen und Quellen sind unverändert. Englisches Original lesen
University Medical Center Freiburg (Eye Center)
Universitäts-Augenklinik Freiburg testet eine hauseigene KI, die Schlussabschnitte von Entlassbriefen vorschlägt
Ärztinnen und Ärzte der Universitäts-Augenklinik Freiburg nutzten ein Sprachmodell mit 7 Milliarden Parametern, trainiert auf den eigenen Briefen des Hauses und auf eigenen Servern betrieben, um den Schlussabschnitt von Entlassbriefen vorzuschlagen. In einer 12-monatigen Studie mit 27 Assistenzärztinnen und -ärzten steigerten Nutzende ihre Schreibgeschwindigkeit stärker als Nichtnutzende, und die Überarbeitungsanfragen gingen bei den Nutzenden leicht zurück.
Kennzahlen
Wortgetreu aus den Quellen übernommen. Kopieren Sie jede Zahl mit ihrer Quellenangabe.
39,5
± 20,2 gegenüber 46,7 ± 19,5 WPM
Schreibgeschwindigkeit der Klinikerinnen und Kliniker mit KI-Nutzung, vorher und nachher (Wörter pro Minute, Mittelwert ± Standardabweichung)1
41,8
± 20,3 gegenüber 44,4 ± 20,0 WPM
Schreibgeschwindigkeit der Kontrollgruppe, vorher und nachher (Wörter pro Minute, Mittelwert ± Standardabweichung)1
p = 0,045
Statistischer Test, ob sich die Effizienz bei KI-Nutzenden stärker verbesserte als bei der Kontrollgruppe (Interaktion von Gruppe und Exposition)1
1,36
± 0,14 auf 1,26 ± 0,08
Von Oberärztinnen und Oberärzten angeforderte Überarbeitungen pro Dokument, KI-Nutzende, vorher und nachher (Mittelwert ± Standardabweichung)1
Das Problem
Ärztinnen und Ärzte im Krankenhaus verbringen einen großen Teil ihrer Arbeitszeit in elektronischen Patientenakten. Vieles wird nach Dienstschluss geschrieben. In der Universitäts-Augenklinik Freiburg schreiben Assistenzärztinnen und -ärzte den Schlussteil jedes Entlassbriefs nach der Sprechstunde, Oberärztinnen und Oberärzte prüfen ihn anschließend und geben ihn bei Bedarf zur Überarbeitung zurück. Die Klinik wollte den Schreibaufwand senken, ohne zusätzliche Prüfarbeit zu schaffen.
Was sie gebaut haben
Das Team baute im Aktensystem der Klinik einen Assistenten nach Art einer Autovervollständigung. Während jemand den Schlussabschnitt eines Entlassbriefs tippt, schlägt er die nächsten ein bis zwei Sätze als graue Schrift vor. Mit einem Tastendruck wird der Vorschlag übernommen, oder man tippt einfach weiter und überschreibt ihn. Aktiviert wurde das Werkzeug über ein Kontrollkästchen.
Der Assistent ist ein Sprachmodell mit etwa 7 Milliarden Parametern namens BLOOM-CLP-German. Es wurde mit einer schlanken Anpassungsmethode (QLoRA) auf rund 80.000 anonymisierten früheren Entlassbriefen desselben Krankenhauses an die Klinik angepasst. Als Eingabe nutzt es nur die vorhandene Patientenakte.
Wie sie vorgegangen sind
Die Klinik führte eine nicht randomisierte kontrollierte Studie durch, bei der die Ärztinnen und Ärzte selbst entschieden, ob sie das Werkzeug nutzen. Auf eine 4-monatige Basisphase folgte eine abteilungsweite Testphase, danach ein Vergleich zwischen denen, die es weiter nutzten, und denen, die es nicht taten. Die Studie lief vom 30. Januar 2024 bis zum 5. Februar 2025 und umfasste 27 Assistenzärztinnen und -ärzte sowie 15.615 Dokumente. Training und Nutzung liefen auf den eigenen Servern des Krankenhauses. Die Studie hatte ein Ethikvotum, und die Teilnehmenden hatten eingewilligt.
Die Schreibgeschwindigkeit wurde als aktive Bearbeitungszeit im Aktensystem gemessen und in Wörter pro Minute umgerechnet. Die Qualität wurde über die Zahl der Überarbeitungen verfolgt, die Oberärztinnen und Oberärzte pro Dokument anforderten.
Ergebnisse
Elf Klinikerinnen und Kliniker nutzten die KI für 44,7 bis 89,5 % ihrer Dokumentation. Ihre Schreibgeschwindigkeit stieg von 39,5 auf 46,7 Wörter pro Minute, in der Kontrollgruppe von 41,8 auf 44,4. Ein statistisches Modell stufte den Unterschied in der Verbesserung als signifikant ein (p = 0,045).
Die Überarbeitungsanfragen pro Dokument sanken bei den KI-Nutzenden von 1,36 auf 1,26 und lagen in der Kontrollgruppe bei 1,27 und 1,23. Die Autoren berichten keinen signifikanten Unterschied zwischen den Gruppen bei den Überarbeitungen, folgern aber, dass die Prüflast nicht stieg. Im Durchschnitt übernahmen die Ärztinnen und Ärzte 30,9 % der Vorschläge.
Was Sie übernehmen können
Beginnen Sie mit einem engen, klar umrissenen Teil eines Dokuments, lassen Sie den Menschen Autor bleiben und behalten Sie Ihren bestehenden Prüfschritt bei, damit Sie sehen, ob die Qualität hält. Führen Sie den Test in echten Abläufen mit dem echten Aktensystem durch und erfassen Sie sowohl Geschwindigkeit als auch Nacharbeit.
Alle berichteten Zahlen
| Messgröße | Wert | Quellenangabe |
|---|---|---|
| Schreibgeschwindigkeit der Klinikerinnen und Kliniker mit KI-Nutzung, vorher und nachher (Wörter pro Minute, Mittelwert ± Standardabweichung) | 39,5 ± 20,2 gegenüber 46,7 ± 19,5 WPM1 | |
| Schreibgeschwindigkeit der Kontrollgruppe, vorher und nachher (Wörter pro Minute, Mittelwert ± Standardabweichung) | 41,8 ± 20,3 gegenüber 44,4 ± 20,0 WPM1 | |
| Statistischer Test, ob sich die Effizienz bei KI-Nutzenden stärker verbesserte als bei der Kontrollgruppe (Interaktion von Gruppe und Exposition) | p = 0,0451 | |
| Von Oberärztinnen und Oberärzten angeforderte Überarbeitungen pro Dokument, KI-Nutzende, vorher und nachher (Mittelwert ± Standardabweichung) | 1,36 ± 0,14 auf 1,26 ± 0,081 | |
| Angeforderte Überarbeitungen pro Dokument, Kontrollgruppe, vorher und nachher (Mittelwert ± Standardabweichung) | 1,27 ± 0,16 gegenüber 1,23 ± 0,121 | |
| Durchschnittlicher Anteil der KI-Vorschläge, die ganz oder teilweise übernommen wurden (Spanne 0,02 % bis 100 % je nach Person) | 30,9 %1 |
Erkenntnisse für Ihr Projekt
Schlagen Sie vor, schreiben Sie nicht selbst. Das Werkzeug bot nur ein bis zwei Sätze als graue Schrift an, die man übernehmen oder überschreiben konnte, sodass die Ärztinnen und Ärzte jeden Brief selbst in der Hand behielten.
Behalten Sie die bestehende Prüfung bei. Oberärztinnen und Oberärzte kontrollierten weiterhin jeden Brief, sodass die Klinik beim Test der Geschwindigkeit auch auf Qualitätsprobleme achten konnte.
Nutzen Sie die Daten, die Sie bereits haben. Das Modell braucht als Eingabe nur die Patientenakte, keine Tonaufnahmen von Gesprächen.
Rechnen Sie mit ungleicher Annahme. Die Übernahmequote der Vorschläge reichte von 0,02 % bis 100 %, und 13 der 27 Klinikerinnen und Kliniker hörten nach dem ersten Test auf. Messen Sie also auch die Nutzung, nicht nur die Geschwindigkeit.
Halten Sie Patientendaten im Haus. Training und Nutzung liefen auf den eigenen Servern der Klinik, was nach Angaben der Autoren Datenübermittlungen an Dritte vermied.
Einschränkungen
- Dies ist ein begutachteter Fachartikel von Freiburger Autorinnen und Autoren über die eigene Klinik. Kein unabhängiges Medium bestätigt die Zahlen, der Fall beruht daher auf Angaben der Organisation selbst.
- Die Ärztinnen und Ärzte entschieden selbst, ob sie das Werkzeug nutzen, die Gruppen können sich daher in Punkten unterscheiden, die die Studie nicht messen konnte. Die Autoren weisen darauf hin, dass KI-Nutzende mit niedrigerer Schreibgeschwindigkeit starteten und KI gegenüber positiver eingestellt waren.
- Der Rückgang der Überarbeitungen zeigte sich nur innerhalb der KI-Gruppe. Die Autoren berichten keinen statistisch signifikanten Unterschied zwischen den Gruppen bei der Zahl der Überarbeitungen.
- Das Ergebnis zur Geschwindigkeit hat einen p-Wert von 0,045, nahe an der üblichen Schwelle von 0,05. Die Autoren betonen, die Ergebnisse seien kein Beleg dafür, dass Sprachmodelle für den uneingeschränkten klinischen Einsatz bereit sind.
- Die Studie betrifft nur den Schlussabschnitt von Entlassbriefen und nur Assistenzärztinnen und -ärzte einer einzigen Klinik.
- Der Artikel nennt den Studienzeitraum (Januar 2024 bis Februar 2025) mit einer 4-monatigen Basisphase vor dem Einschalten der KI, aber keinen genauen Starttermin. Das Einführungsdatum wird deshalb nur als Jahr angegeben.
- Kontrollgruppe: 16 der 27 Klinikerinnen und Kliniker, darunter 13, die die KI ausprobiert und wieder aufgegeben hatten. Die Zusammenfassung des Artikels nennt 17 Kontrollpersonen und 11 KI-Nutzende, der Ergebnisteil 16 Kontrollpersonen und 11 KI-Nutzende.
- Der Artikel verweist für Entwicklung und Bewertung des Modells auf eine frühere Veröffentlichung. Dieser Fall stützt sich nur auf den Studienartikel, der den Einsatz im laufenden Aktensystem mit echten Dokumenten beschreibt.
Quellen
- Implementation outcomes of AI documentation support in routine clinical practice: A non-randomized controlled trial
PLOS Digital Health · 2026-07-23 · Forschungsarbeit · journals.plos.org
In eigenen Worten aus den oben genannten Quellen zusammengefasst. Einen Fehler entdeckt? Siehe Korrekturen.