Automatisierte strukturierte Befundung mit Spracherkennung

Benedikt Kämpgen (), Dennis Feiler (), Peter Mildenberger () and Tobias Jorg ()
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Benedikt Kämpgen: Empolis Information Management GmbH
Dennis Feiler: DFC-SYSTEMS GmbH
Peter Mildenberger: Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz
Tobias Jorg: Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz

Chapter 27 in Künstliche Intelligenz im Einsatz für die erfolgreiche Patientenreise, 2025, pp 533-544 from Springer

Abstract: Zusammenfassung Zur Dokumentation von Untersuchungsergebnissen in der Radiologie nutzen Radiologen und Radiologinnen heutzutage meist Spracherkennungssysteme. Dies ist die schnellste und bequemste Art der Befundung. Allerdings sind die resultierenden Befundberichte Freitextdokumente mit begrenzten Möglichkeiten zur Auswertung oder Standardisierung. Eine Lösung sind strukturierte Befundvorlagen, deren Inhalte weiterverarbeitet werden können. Das Ausfüllen solcher Befundvorlagen dauert jedoch deutlich mehr Zeit. Daher bieten sich Systeme an, die Spracherkennung und strukturierten Befundvorlagen miteinander verbinden. Mittels Natural Language Processing werden hierbei Spracheingaben der Nutzer strukturiert und automatisiert in Befundvorlagen eingetragen. Dieses Kapitel zeigt den Vorteil von großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLM) in einem System zur automatisierten strukturierten Befundung mit Spracherkennung. Für hochqualitative Ergebnisse werden die LLM-Funktionalitäten in einem kombinierten, Regel- und LLM-basierten System angesteuert und weiterverarbeitet.

Date: 2025
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DOI: 10.1007/978-3-658-48573-3_27

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