StephanE
Hallo in die Runde, ich möchte das LLM Olama auf einem Rechner starten, um auf der Basis der vorhandenen Arztbriefe Anfragen des Versorgungsamtes oder der Rentenversicherung automatisiert zu beantworten. Ich stelle mir vor, die Anfrage, die Arztbriefe unsere Diagnosen und Laborwerte, die Anzahl der AU, Heilmittel, Medikationsplan etc einzuspeisen und dann eine formal und inhaltlich korrekte Zusammenfassung zu bekommen. Ist das realistisch möglich ? Noch besser wäre natürlich ein LLM Server in der Praxis, damit alle Kolleginnnen die Anfragen von ihren Arbeitsplätzen automatisiert beantworten können. Am besten gleich mit dem Rechnungsformular.
Jan-Ole Finkeisen
Hallo,
ich kann mir gut vorstellen, dass man das erfolgreich selber bauen kann.
Knackpunkt wird aber sehr wahrscheinlich die Modellgröße / die benötigte Rechenleistung.
Gerade bei großen Datenmengen kommen die kleineren Modelle noch häufiger durcheinander und halluzinieren.
Falls Sie sich ran wagen, wäre ich aber sehr an Ihren Erkenntnissen interessiert.
Gibt es denn einen Grund, warum sie sich lieber etwas selber bauen, anstatt den Kartei-Chat zu verwenden?
Viele Güße
Jan-Ole Finkeisen
StephanE
So wie ich das beurteilen kann: Der Kartei Chat kann die medizinischen Dokumente / Arztbriefe nicht auslesen und verarbeiten. Er funktioniert nur bei banalen prompts mit geringer Komplexität. Meine Testläufe (erfundene Daten) mit zB Chat GPT und Perplexity waren da meilenweit besser. Mann kann die Anfragen laden , die med Dokumente, Daten und das Ergebnis ist sozialrechtlich relevent. Das LLM wäre dann DSGVO konform. Ich würde mir dafur einen Macbook Pro m5 32 GG 1TBB SSD leisten für 3000 Euro leisten, weil die Arbeit enorm erleichtert wäre und die Qualität sehr gut.
Raphael Weißgerber
Hallo! Ich habe das auch schon versucht. Ich bin gescheitert und versuche es nicht mehr . Die Abfrage über die lokale KI (ollama) war nicht gut. Ich habe es nicht geschafft, zum Beispiel Facharzt Befunde aus tomedo direkt verarbeiten zu lassen. Ich musste sie immer erst aus tomedo heraus kopieren und dann in einem Ordner auf dem Mac weiterverarbeiten. Ich habe dann die PDF automatisch als Text konvertiert und in Ollama mit differenziertem Prompt eingegeben. Es kamen meistens schöne Texte, allerdings wurden die immer gleichen Fragen des Versorgungsamtes so nicht konkret und gut beantwortet. Das konnte ich irgendwie dann nicht mehr verbessern, weshalb ich es verlassen habe. Ich bin dazu übergegangen, alle Anfragen des Versorgungsamt zu katalogisieren und habe sie als .dict gespeichert. Ich habe mir einen Textbaustein daraus gebaut, in dem ich vorgefertigte Antworten und Briefkommandos eingebaut habe- zum Beispiel Letzter hba1c. Somit kann ich auf die immer gleichen Fragen des Versorgungsamt besser antworten . Anschließend hänge ich die Facharzt Befunde der letzten zwei Jahre als Dokument an diesen Arztbrief. Mich kostet eine Versorgungsamt Frage etwa 2 Minuten.
Jan-Ole Finkeisen
Wenn Sie Interesse haben, können wir gerne gemeinsam mal gucken, wie weit man mit dem Kartei-Chat kommen kann. Buchen Sie dazu gerne einen Termin bei mir: https://calendar.app.google/muvW3NQ5AMDknKEa8
Der Kartei-Chat ist sowohl in der Lage mit PDF Dokumenten umzugehen, als auch Texte zu verfassen.
Dazu kommt, dass der Kartei-Chat bald auch Formulare direkt ausfüllen können wird.
Angefangen mit Custom Formularen und dann stürck für Stück ausgewählte tomedo Formulare (z.B. das S0051 mit als erstes)
Ich kann mir nur schwer vorstellen (wäre aber sehr gespannt) ob eigene, lokale Modelle wirklich bessere Ergebnisse liefern können. Ich freue mich, wenn Sie dazu Rückmeldung geben könnten.
StephanE
Chapeau !Dann lasse ich es auch.
Christian Schacht
Lieber Herr Finkeisen,
auch ich arbeite gerade an einer Lösung, mit der Inhalte aus oder für tomedo mit einer lokalen KI bearbeitet werden können.
Der wichtigste Grund für die Nutzung einer lokalen KI ist, wie so häufig, der Datenschutz. Tomedo verwendet für den Karteichat eine Cloudlösung, die mit Gemini arbeitet. Für die Bearbeitung von Patientendaten in einer Cloud, auch mit Zero-Retention, benötige ich zwingend die Zustimmung des Patienten. Habe ich sie nicht, nützt mir auch der Karteichat wenig. Meine wiederholten Anfragen zum Thema Datenschutz bei der Verwendung von KI durch tomedo blieben, trotz versicherter Weiterleitung an die zuständigen Stellen, leider bislang unbeantwortet.
So bleibt mir leider nur der Ausweg, eine lokale KI zu etablieren, um langfristig und datenschutzkonform KI in der Praxis zu nutzen. Das bedeutet viel Zeit und viel Aufwand, aber keine echten Schnittstellen, um diese Ergebnisse auch automatisiert zu tomedo zu übertragen. Eine zur Bearbeitung geöffnete Patientenakte, in der ich Inhalte aus der Zwischenablage manuell in Karteieinträge oder Briefe kopieren muss, ist nicht wirklich eine Arbeitserleichterung.
Beste Grüße aus Augsburg
Christian Schacht
Christian Wanzar
Hallo Herr Schacht, haben Sie schon probiert sich ein Skript zu erstellen, dass die pID an die KI übergibt? Ähnlich aufgebaut wie das von Herr Smid gepostete Programm ist es auch möglich per Skript die Patienten ID zu übergeben, sich über die Vorschau das Dokument anzeigen zu lassen und direkt ins Verarbeitungsprogramm zu übergeben. Hinterher das Ergebnis in einen Lauschordner und der Karteieintrag wird so auch direkt zurückgeschrieben. Das klappt prinzipiell vollautomatisch und lässt sich über Claude oder ChatGPT problemlos bauen. Bei mir scheitern die lokalen LLM nur an der schlechteren OCR - da gehen zuviele Daten verloren, da Stempel, Handschriften oder Bilder mit Informationen nicht ausgelesen werden, die der Karteichat schafft. Das hat dazu geführt dass ich die lokalen KIs derzeit nicht mehr nutze.
Ansonsten gerne PM - dann schicke ich Ihnen mein Skript.
Jan-Ole Finkeisen
Hallo Herr Schacht,
die Datenschutzbedenken kann ich auf jeden Fall gut nachvollziehen und damit kommt eben nur die lokale KI in Frage.
Dass Sie noch keine Antwort bekommen haben, tut mir leid. Ich frage nochmal nach.
Viele Grüße
Jan-Ole Finkeisen
StephanE
Lieber Herr Finkeisen, vielen Dank für die Rückmeldung. Ich werde auf jeden Fall einen Termin buchen. Ich habe jetzt soweit realisiert, dass ein LLM ein Bastlermodell ist. Lieber investiere ich dann in etwas Vernünftiges. Damit will ich sagen: Wenn es möglich wäre, bei tomedo eine leistungsfähige KI im Kartei-Chat zu buchen, würde ich es sofort tun. Ich würde sofort auch einen Server kaufen dafür, wenn das erforderlich wäre, die Arbeitserleichterung ist evident und das ist das, was wir brauchen. Mit freundlichen Gruessen, S.Eisfeld
Christian Schacht
Lieber Herr Wanzar,
der lokalen KI die Patienten-ID zu übermitteln ist kein Problem.
Ich habe ziemlich viele Fragebögen, die ich vor dem ersten Patientenbesuch gerne ausgewertet haben möchte. Diese Fragebögen kommen aus externen Quellen, größtenteils werden sie per GDT zur Verfügung gestellt, Bei Hogrefe muss ich dies leider manuell machen, da mir einerseits die Kosten für einen einzelnen Fragebogen mit der tomedo-Integration bzw. die Nutzungsgebühr für eine API-Schnittstelle bei Hogrefe zu hoch sind. Der manuelle Download lässt sich hier verschmerzen.
Über GDT kann ich die Fragebögen zeitgenau in die Patientenakte übernehmen, auch Inhalte, die per GDT kommen, lassen sich in die Patientenakte einfügen. Ich schalte mich derzeit einfach zwischen die Anwedungen und lese mit der KI das PDF aus, mache ggf. auch OCR, und lasse dann über definierte Prompts die Auswertung durchführen. Ich schreibe eine neue GDT-Datei für tomedo und führe dann den Import in tomedo durch. Das funktioniert schon ziemlich stabil. Momentan beschäftigt mich eher die Speicherung der Daten in tomedo.
Da ich die Auswertungen gerne in einem (automatisierten) Bericht weiter nutzen möchte, experimentiere ich viel mit der Speicherung der Daten in tomedo. PDF und Auswertung in einem Karteieintrag (wäre schön, da hätte ich alles beisammen) oder PDF und Auswertung getrennt. Momentan generiere ich einen zusammenhängenden Text, für den späteren Bericht. Dieser Text soll Überschrift, Tabellen und Text enthalten. Leider klappt das mit den Textformatierungen in tomedo nur suboptimal, weswegen ich daher Markdown-Formatierungen nutze. Sieht im Karteieintrag unschön aus, werden anschließend in Libreoffice durch ein Makro aber wieder ansehnlich (funktioniert auch mit den Tabellen)
Probleme bereiten derzeit die unterschiedlichen Wege, auf denen ich Unterlagen von Patienten erhalte. Laborberichte bringen viele Patienten beispielsweise mit in die Praxis und werden dann erst eingescannt. Dies erfordert einen anderen Ablauf. Habe ich das Dokument durch den Lauschordner ohne Auswertung in tomedo, möchte ich gerne in diesen Karteieintrag zurückschreiben. Das ist derzeit automatisiert aber nicht möglich. Ich muss stattdessen die Akte und den Eintrag öffnen und den Text manuell über die Zwischenablage einfügen
Derzeit spiele ich mit diversen Ollama-Modellen und eigene RAGs für jeden Anwendungsfall. So hoffe ich, meine Antwortqualität deutlich steigern zu können ohne Unsummen in exorbitante Hardware stecken zu müssen.
@Herrn Finkeisen: Vielen Dank für Ihre Unterstützung!
Beste Grüße aus Augsburg
Christian Schacht
