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DokPro - ein modulares KI-System zur Unterstützung der Notaufnahme

Philipps-Universität Marburg

Dr. Martin Hirsch, Gunter Kräling, Dr. Peter Michael Mross, Nadine Schlicker, Fabian Lechner
#wettbewerb #2024
Philipps-Universität Marburg

Die zentralen Notaufnahmen in Krankenhäusern sind überlastet: zu viele Patienten, zu wenig Personal. Sobald ein Patient die Notaufnahme betritt, beginnt ein hektischer Prozess. Innerhalb weniger Minuten muss das medizinische Personal entscheiden, wie dringend die Behandlung ist, eine kurze Anamnese durchführen und situative Messungen wie Herzfrequenz, Blutsauerstoff und Temperatur vornehmen. Danach kehren die Patienten oft in den Wartebereich zurück und warten auf den Arztkontakt für eine vollständige Anamnese, Untersuchung und Diagnose um gegebenenfalls an eine Fachklinik weitergeleitet zu werden. Der gesamte Prozess muss dabei aufwändig und zeitintensiv von allen Beteiligten im Krankenhausinformationssystem (KIS) dokumentiert werden. Hier setzt DokPro an und übernimmt, sobald ein kritischer Zustand ausgeschlossen wurde: Die Patienten setzen sich in eine Kabine, werden an ein Pulsoximeter angeschlossen und kommunizieren mit einem freundlichen Avatar. Das System stellt alle wichtigen Fragen, misst Vitalparameter und erstellt schließlich einen strukturierten PDF-Report, welcher weit tiefer geht als die oft unter Zeitdruck stehenden Anamnesen. Alle relevanten Patienteninformationen, die Gesamteinschätzung sowie Weiterleitungsempfehlung werden schließlich vollautomatisch ins KIS übertragen. Mit DokPro durchlaufen alle Patienten einen automatisierten Prozess. DokPro arbeitet dem medizinischen Personal flexibel zu und stellt sicher, dass alle PatientInnen eine gleichbleibend hohe Qualität der Anamnese erhalten. Frei werdende Ressourcen des Klinkpersonals kommen den besonders kritischen Fällen zugute. Obendrein optimiert DokPro den Patientenfluss, reduziert die individuelle Arbeitsbelastung und erhöht die Patientensicherheit. Somit erhalten alle PatientInnen zu jeder Zeit die nötige und bestmögliche Versorgung.

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