Use Case Healthcare
Clinical Data
Extraction
Strukturierte Daten aus unstrukturierten klinischen Dokumenten automatisch extrahiert: Arztbriefe, Laborbefunde, pathologische Berichte. Integration in KIS, Tumorboards, Register und Forschungsdatenbanken.
Warum Clinical Data Extraction ein Hebel ist
80% der klinischen Daten sind in Freitext gefangen und damit für niemanden nutzbar
Krankenhäuser erzeugen enorme Datenmengen: Arztbriefe, OP-Berichte, Laborbefunde, pathologische Berichte, Radiologie-Befunde, Pflegedokumentation.
Aber 80 % dieser Daten liegen als unstrukturierter Freitext vor: in PDFs, Diktaten, gescannten Dokumenten. Für das KIS, für klinische Register, für Forschungsdatenbanken, für Qualitätssicherung: nicht nutzbar.
In der Praxis: Eine Studienassistentin liest 200 Arztbriefe durch, um für ein Krebsregister die TNM-Klassifikation, Therapielinien und Überlebenszeiten herauszuschreiben. Ein Qualitätsmanager durchsucht OP-Berichte nach Komplikationsraten. Ein Forscher braucht Laborwertverläufe von 500 Patienten. Pro Patient: 30–90 Minuten manuelle Datenextraktion. Bei klinischen Studien mit 500+ Patienten: Monate.
Das Ergebnis: Klinische Register sind unvollständig. Qualitätsindikatoren werden geschätzt statt gemessen. Forschungsprojekte scheitern an der Datenaufbereitung. Und der Medizinische Dienst Bund fordert zunehmend strukturierte Qualitätsdaten, die nur durch manuelle Extraktion gewonnen werden können. Bis jetzt.
So verändert sich der Prozess
Vorher / Nachher
Datenextraktion für 500 Patienten (klinisches Register / Studie)
Die Lösung im Detail
Wie wir Clinical Data Extraction automatisieren
01
Klinisches NLP: Freitext → strukturierte Daten
AI liest unstrukturierte klinische Dokumente und extrahiert definierte Variablen: ICD-10-Diagnosen, TNM-Klassifikation, Therapien, Medikation mit Dosierung, Laborwerte, Vitalparameter, Prozeduren. Medizinisches Fachvokabular verstanden — Abkürzungen, Synonyme, Negationen („kein Hinweis auf…“).
Spezialisierte medizinische NLP-Modelle. Erkennung von Negation, Temporalität, Unsicherheit. SNOMED CT, LOINC, ATC-Klassifikation. Konfigurierbare Extraktionsvariablen pro Anwendungsfall. Mehrstufige Validierung.
02
Konfidenz-basierte Validierung
Jede Extraktion erhält einen Konfidenz-Score. Hochsichere Extraktionen werden automatisch übernommen. Unsichere Fälle werden einem Experten zur Prüfung vorgelegt, mit markierter Textstelle. Nur 10–15 % erfordern manuellen Review.
03
Integration: Register, KIS, Forschung
Extrahierte Daten in das Zielsystem exportiert: klinisches Krebsregister, Qualitätssicherungs-Datenbank, FHIR-Server, Forschungsdatenbank, KIS-Felder. Automatische Zuordnung zum Patienten. Datenschutz-konform, pseudonymisiert für Forschung, identifiziert für Versorgung.
FHIR R4 Export. HL7 v2 Integration. CSV/Excel für Register. Pseudonymisierung nach TMF-Konzept. Integration mit Krebsregistern (ADT/GEKID), Qualitätssicherung (IQTIG), Forschungsdatenbanken. DSGVO-konforme Verarbeitung.
04
Extraktions-Dashboard & Datenqualität
Dashboard: Verarbeitete Dokumente, Extraktionsquote, Konfidenz-Verteilung, offene Reviews. Datenqualitäts-KPIs: Vollständigkeit pro Variable, Konsistenz-Checks. Basis für kontinuierliche Verbesserung der Extraktionsmodelle.
Power BI Dashboard. KPIs: Extraktionsrate pro Variable, Konfidenz-Durchschnitt, Review-Aufwand, Dokumentverarbeitungszeit. Datenqualitäts-Trends. Modell-Performance-Monitoring.
Ergebnisse
Was Clinical Data Extraction typischerweise liefert
−90 %
Manuelle
Datenextraktion
1–2 Tage
Statt 3–6 Monate
(500 Patienten)
95 %
genauigkeit
100 %
& audit-sicher
Der größte Hebel ist die Skalierbarkeit. Manuelle Extraktion skaliert linear: 10× so viele Patienten brauchen 10× so viel Zeit. AI-Extraktion skaliert logarithmisch: Die Konfiguration ist einmalig, die Verarbeitung danach fast konstant.
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