KI für Videosprechstundenanmeldung nutzen/Einwählen vereinfachen

Question

10-20% unsere Pat. haben Schwierigkeiten sich richtig in die Videosprechstunde einzuwählen. Entweder sie vergessen die Karte in die Kamera zu halten oder geben recht häufig das Geburtsdatum falsch ein, manchmal auch den Namen.

Eine Idee um das Anmelden noch simpler zu machen:

1. Fensterrahmen in welchem die Pat. beim Foto die Karte halten sollen

2. Autmatisches Auslesen der Kartendaten (Name, Bday, Adresse, Versichertenummer etc.) von einem Kartenfoto/Ausweisfoto

3. Erkennung der Kartenart (GKV Chipkarte/ Ausweis Privat)

dann müssten wir hier nicht so viel im Datensatz nacharbeiten und die Anmeldung für die Pat. wäre noch simpler...

(auch für Heime etc. dann interresanten)

Answer 1

Sehr geehrter Herr Lipp,

vielen Dank für ihre Anfrage und ihre Ideen. So wie ich Sie verstehe haben Sie zwei Anforderungen:

1. Bilder richtig aufnehmen

2. weniger Fehler bei der Dateneingabe

Ihren ersten Vorschlag Rahmen für die Karte und ggf. für das Gesicht würde ich einmal mitnehmen, wir haben dafür auch schon ein Ticket und optimieren da auch die Beschreibungen. Aktuell kriegen die Kunden allerdings schon angezeigt:

Auch wir können in diesem Schritt nicht unterbinden, dass falsche Karten oder fehlerhafte Karten genutzt werden.

Um zu entscheiden, ob das eine gültige karte oder schlicht stark gebrauchte Karte ist, muss die Erkennung und die Aufnahme der Daten sehr aufwändig betrieben werden.

Zum einen müssen die Kunden deutlich mehr Fotos machen (sich selbst, Vorder- und Rückseite der Karte) um überhaupt alle Daten zu erfassen und zum anderen steigt dadurch die Dauer und Komplexität eine VSS zu erreichen. Hinzukommt, dass auch eine Automatische Erkennung der Daten auf der Karte nicht etwa die Adresse ermitteln kann (diese wäre nur auf einem Personalausweis zu erkennen, was bei GKV als auch Privatpatienten fraglich ist, inwieweit man das zusätzlich verlangen kann, ohne das Nutzungserlebnis nicht noch weiter zu schmälern).

Gleichzeitig gibt es auch keine Bild-OCR-Erkennung, die diese Angaben zu 100% bei allen Lichtverhältnissen, Hintergründen und über 120 GKV/PKV Kartentypen erfassen kann. Ein entsprechendes Datenset zum Erlernen der KI aufzubauen, würde hunderte Stunden dauern und auch hier wäre noch nicht klar ob wir am Ende bei 100% Erkennung landen oder nur 95% erreichen. Das würde ja dann trotzdem Kontrolle/Korrektur benötigen.

Aus unserer Sicht ist eine Fehlerquote bei 10-20% immer noch tolerabel und steht in einem gesunden Kosten-Nutzen-Verhältnis. Ihren Wunsch bessere Datenqualität zu erhalten verstehe ich voll und Ganz allerdings ist das Ziel in dem Maße, dass es keine Kontrolle mehr erfordern würde, schlicht unrealistisch und nicht erreichbar.