Behandlungen interaktiv planen und dokumentieren
Die digitale Dokumentation von Behandlungen in Kliniken ist aktuell äußerst komplex und aufwändig. Sie nimmt, nicht zuletzt aufgrund wenig intuitiver und nutzerunfreundlicher Oberflächen, kostbare Zeit in Anspruch, die dann bei der Behandlung von Patientinnen und Patienten fehlt. Behandlungsvorschläge machen bestehende Systeme lediglich auf Basis starr vorgegebener Regeln.
Vorausschauende, auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierende Systeme können zur Lösung dieser Problematik eingesetzt werden. Hierzu entwickeln die Forscherinnen und Forscher des Projekts iPAB ein interaktives Planungs- und Dokumentationssystem, das kontinuierlich aus Behandlungsprozessen dazu lernt. Das System setzt KI dazu ein, um anhand der Datenhistorie zu Patientinnen und Patienten klinische Zusammenhänge und individuelle Behandlungsabfolgen zu analysieren. So können auf Basis dieser Daten zur Krankengeschichte sowie den Behandlungsvorgängen dem verantwortlichen medizinischen Personal und den Pflegefachpersonen automatisiert Empfehlungen zu weiteren Behandlungsschritten und deren Dokumentation gegeben werden.
Das datengestützte Machine-Learning-Verfahren in iPAB kann in bestehende Software integriert und mit verschiedenen Geräten, z. B. Tablets, verwendet werden. Durch Mustererkennung, Vorausschau der Behandlung und vereinfachte Informationseingabe wird der Dokumentationsaufwand gesenkt. So kann der Fokus wieder auf die eigentlichen Behandlungen beziehungsweise die Patientinnen und Patienten gelegt werden.