Liebe Tomedo Anwender,seit nunmehr vier Jahren nutze ich die Tomedo-Software und habe mich im laufe der Zeit mit deren Funktionalität vertraut gemacht. Nun ist es mir gelungen, Tomedo mit Künstlicher Intelligenz (KI) zu verknüpfen, was den Praxisworkflow optimiert.Das Thema nimmt rasant Fahrt auf, in den USA werden wie der Artikel zeigt, auch schon Roboter mit entsprechender KI eingesetzt.https://www.coliquio.de/wissen/dermatologie-102/-was-wenn-KI-besser-als-aerztInnen?ab_title=1&uac=422081AX&ecd=wnl_all_240608_coliquio_dn&sso=true&ab_flow=dnv3&utm_medium=email&utm_source=ta&utm_campaign=dn Durch geschickte Kombination von Aktionskettenauslösern und intelligenten, kaskadenartig ineinandergreifenden Aktionsketten ist es bereits jetzt schon mit Tomedo möglich, eigene und importierte Inhalte wie E-Mails, Faxe und Papierdokumente automatisiert im Kontext auszuwerten und direkt in Tomedo zu integrieren. Der Datenimport ist sogar bei Bearbeitung der Vidierliste möglich, ich habe mir dafür entsprechende Sripts gebaut. Datenimport : https://www.dropbox.com/scl/fi/ix0hgotoyxvsb5hj3batn/Datenimport-2024-06-01.mov?rlkey=zfpttyl7rv4mmo7uh3nu1wm1n&st=0qlqppg6&dl=0Auch der Export in die KI mit entsprechender Datenrecherche funktioniert reibungslos und entspricht den DSGVO-Richtlinien, da keine personenbezogenen Daten außerhalb von Tomedo gelangen, wenn entsprechende Skripte diese Aufgabe der Anonymisierung übernehmen. Die Vorschau APP anaonymisiert bereits beim Scannen die personenbezogenen Daten wie Namen und Adresse.Datenexport: https://www.dropbox.com/scl/fi/aq0ywe2utlzfzamqemwbp/Datenexport-2024-06-01-um.mov?rlkey=4xp69wmlgssdudc8ff60knrgo&st=9n4z8p9m&dl=0Tomedo sollte durch Implementierung dieser Funktionen eine führende Position auf dem Markt der Praxissoftware einnehmen. Ich zeige mit den verlinkten Videos welche Möglichkeiten sich schon jetzt für jeden Tomedo Anwender damit bieten. Viele Nutzer wünschen sich eine solche Anwendung als Arbeitserleichterung. Die Integration in Tomedo durch jeden einzelnen Kollegen wäre aufgrund der anspruchsvollen Konfigurationsarbeit nicht praktikabel; sondern sollte vielmehr als Template von Zollsoft zur Verfügung gestellt werden. Ich bin sehr zuversichtlich, dass Tomedo dafür in absehbarer Zeit eine praktikable Lösung anbieten wird.Neben dem Vorteil für Zollsoft hätten alle Anwender eine immense Zeitersparnis und Effizienzsteigerung. Sämtliche Fremdbefunde können in kompakter Form ausgewertet und übersichtlich in die Patientenkartei integriert werden, bevor der eigentliche Arzt-Patienten-Kontakt stattfindet. In Verbindung mit den eigenen Befunden lassen sich auch Recherchen effizient durchführen. Sowohl nicht-ärztliche als auch ärztliche Mitarbeiter können ihre Fähigkeiten ausbauen und einander effektiv zuarbeiten.KI wird in naher Zukunft viele Arbeiten für uns verrichten aber auch manchen Arbeitsplatz überflüssig machen. Zudem besteht die Gefahr der Verdummung der breiten Masse. Die Überwachung unserer Arbeit durch Fachfremde wird erleichtert, denen damit das Gefühl gegeben wird etwas von der Sache zu verstehen und ihre Macht missbrauchen können und wir Gefahr laufen uns ständig für unser Handeln rechtfertigen zu müssen, weil die KI was anderes vorgibt. Deshalb grosse Vorsicht, welche Daten man weitergibt.

das sieht ja wahnsinnig gut aus! Ich bewundere sowieso Ihre Effizienz und Ihr Können im Bezug auf Aktionsketten, CKE und KI. Gefühlt schaffe ich es da nur, herumzustolpern. Ein Tutorial seitens tomedo wäre da toll!

Moin Herr Klaproth, sehr beeindruckend. Ich arbeite selbst mit vielen CKE und Aktionsketten. Bislang kopiere ich die Befunde händisch- sehr zeitaufwendig. Nach Import starten dann Aktionsketten, in denen nach bestimmten Schlagwörtern, z.B. Diabetes, etc. gesuchtund dann automatisiert geziffert wird. Aber wie haben sie den anonymisierten Datentransfer zu Chat GPT umgesetzt? LG Mario Koopmann

Habe dafür eine Apple Skript: set findNachname to "$[pn]$" set findVorname to "$[pv]$" set inputString to the clipboard as text on applySedPattern(inputString, pattern) return do shell script "echo " & quoted form of inputString & " | sed " & quoted form of pattern end applySedPattern set regexPattern to "s/" & "\$" & findNachname & "\$/\\$[bisZeichen 1 pn]$./Ig" set inputString to applySedPattern(inputString, regexPattern) set regexPattern to "s/" & "\$" & findVorname & "\$/\\$[bisZeichen 1 pv]$./Ig" set inputString to applySedPattern(inputString, regexPattern) set response to result as text set the clipboard to response as text

ChatGPT mit streng formuliertem Prompt in Kombination mit regex-befüllten CKE erlaubt es, sehr konkrete Informationen aus unstrukturiertem Text zu extrahieren. Ich demonstriere das mal am Beispiel eines Schlaflaborbriefes, von denen ich viele bekomme. Ich extrahiere daraus Diagnosen, Befund, CPAP-Geräteparameter und das empfohlene Procedere.Brief als PDF wird ähnlich wie bei Herrn Klaproth per AppleScript an ChatGPT geschickt. Hier die Quelle:Der Prompt muss sehr detaillierte Vorgaben machen, damit ChatGPT nicht zu sehr "fabuliert". Das Ergebnis wird per AppleScript in die Zwischenablage gegeben und dann in einen Karteieintrag der Wahl geschrieben:Mittels Regex kann man dann die in strukturierter Form von ChatGPT ausgegebene Information einsammeln und in die passenden CKE-Felder verteilen.Die Informationen kommen so mit wenigen Klicks aus dem Brief in das CKE, wo sie dann für weitere Zwecke gezielt abgefragt werden können.Auch das strukturierte Auswerten von CT-Befunden, die ja oftmals unübersichtlicher Fließtext sind, geht so wunderbar. Hier ein Ergebnis, welches nach obigen Schema einen CT-Befund nach den eigenen Anforderungen auswertet. Nebenbei korrigiert ChatGPT dabei noch Tippfehler der Radiologen und korrigiert Buchstabensalat (wie er manchmal beim Übertragen von Text aus PDF per CMD-A/CMD-C entsteht, aus "CTd e sThorax" wird dann korrekt "Thorax-CT"):Ergebnis im CKE:

Hallo Hans Jörg, prima Beispiel, wenn man Informationen gefiltert in bestimmte Karteieinträge übernehmen möchte um die weiter zu verarbeiten. Ich tue mich mit Regex etwas schwer. Ich habe keine Sonderzeichen zur Identifikation der jeweiligen Textextrakte gemacht. Mit folgendem Befehl $[regex (?

Wenn der Karteieintrag MRT so aussieht: 05.06.2024: MRT Hier steht der MRT-Befundergibt der regex:$[regex MRT\s+(.+) x N 1 _ _ NJ NJ2N NJNN _ U _]$diesen TextHier steht der MRT-Befund

Komisch, bei mir klappt es nicht. Der Karteieintrag heiß FBK$[regex MRT\s+(.+) x FBK 1 _ _ NJ NJ2N NJNN _ U _]$ damit hätte es auch klappen müssen:$[regex (?

Hallo Christian, was klappt denn genau nicht? Wie sieht der Text exakt aus?

Trotz angelegtem Karteieintrag wird kein Text ausgeworfen.

Hi, habe mir die Videos angeschaut, sehr coole Sache! Und maximalen Respekt vor dem Aufwand und der Programmierung! Ich hoffe sehr, dass Zollsoft so ein feature von Zollsoft niedrigschwellig zu Verfügung gestellt wird. Diese Lösung ist ja nicht einfach zu übernehmen, da sie so individuell auf die eigenen Abläufe zugeschnitten ist... Für die Zukunft sollte eine Export von Karteieinträgen (Text/Bild/Video) an externe Programme sowie der Import so leicht wie möglich gemacht werden, damit man sich das Gefrickel mit Appleskript etc. sparen kann. Das sind ja am Ende alles Workarounds... Und super wären auch ausfürhliche Tutorials (CKE, CF, AK) in Tomedo campus, am besten mit Beipsielen von Nutzern, um auch Ideen für eigene Arbeitserleicherung zu sammeln. Die technische Umsetzung ist ein Aspekt, aber das wichtigste ist der Austausch mit anderen Nutzern, um auf Ideen zu kommen... -js

Tomedo und Künstliche Intelligenz - ist bereits jetzt schon möglich - wann kommt das in Tomedo

Christian Klaproth

# Hans Jörg

Omg,

Der dauert ja mehr als eine Stunde und fängt schon extrem langatmig an.

Hans Jörg Baumann

Ja, ist wirklich schwere Kost. Am Ende ist man, da alle Fragen offen bleiben, auch dank der Orientierungshilfe orientierungslos.

Jan Smid

Hi,

noch ein andere Aspekt: Datenschutz kann Menschen ja auch schädigen. Gerade im medizinischen Kontext: das _Verhindern_ von dem Einsatz von moderner IT-Technologien am Patienten durch den Datenschutz bzw. deren Interpretation durch die Datenschützer kann sicherlich auch zum Schaden führen. Dieser Aspekt wird aber bei der Abwägung gar nicht berücksichtigt. Es wird seitens der Datenschützer erst mal unterstellt, dass mit den Daten Unfug getrieben wird.

Am Ende wird es auf meiner Meinung nach einen Betrieb eines lokalen LLM hinauslaufen. Die Hardwareanforderungen sind bei einer niedrigen Nutzerzahl gar nicht so gewaltigt, wir werden uns dafür kein NVIDIA-Chip kaufen müssen :-)

Jan Smid

Hallo,

Nach ich die WWDC Keynote gesehen habe, bin ich wirklich gespannt, was Zollsoft da möglich machen wird...ein Großteil soll ja on device laufen, damit wäre das Datenschutzproblem gelöst. Auch wird die Positionierung der Datenschützer interessant, was die Apple eigenen cloudbasierte KI angeht, die sich mit besonderen "privacy" Eigenschaften von den anderen Anbietern abheben will....

StephanE

Enorm. Impressing. Das möchte ich lernen.

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