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Ausgabe: 02/2019

Sprachassistenten für Krankenhäuser

Ob Patientenversorgung oder effizientere Abläufe und Kommunikationsprozesse: Im Klinikalltag bietet die Nutzung digitaler Technik viele Chancen zur Verbesserung. Aber die Arbeit im Krankenhaus ist kein Bürojob – jedenfalls nicht nur. Die Digitalisierung der Arbeitsorganisation steht daher vor besonderen Herausforderungen.

Bei einem Gespräch, einer Operation oder Therapie muss die volle Aufmerksamkeit des Klinikpersonals den Patienten gelten. Um aber digitale Daten zu Patienten, Terminen oder Ressourcen abzufragen, benötigen die Mitarbeiter noch immer einen klassischen Bildschirmarbeitsplatz. Wenn die Aufmerksamkeit vom Patienten zum Bildschirm wandert, wird jedes Mal der Arbeitsablauf unterbrochen. Die Konzentration leidet, die Effizienz sinkt. Besser wäre daher ein sprachgesteuertes Dialogsystem, das nicht von der eigentlichen Aufgabe ablenkt.

Trotz großer Fortschritte können aktuelle Dialogsysteme mit der organisatorischen Komplexität des Klinikalltags nicht umgehen. Daher haben sich Wissenschaftler am L3S zum Ziel gesetzt, in enger Kooperation mit der Magrathea Informatik GmbH eine sprachgesteuerte Kommunikation zwischen Personal und der von Magrathea entwickelten Klinikdatenbank zu ermöglichen. Die Mitarbeiter sollen intuitiv Anfragen stellen können und situationsbezogen angemessene Antworten erhalten. Dafür ist es notwendig, die Klinikdatenbank in das Dialogsystem einzubinden. Das System nutzt die Datenbank, um die Anfragen zu beantworten und in einen Kontext zu stellen. So sind auch kompexe Dialoge möglich. 

Die Klinikdatenbank enthält sensible Patientendaten. Bei der Entwicklung des Dialogsystems gilt dem Datenschutz also ein besonderes Augenmerk. Daher ist es unumgänglich, die Anfragen vollständig lokal zu verarbeiten - von der Spracherkennung bis zur Generierung der Antwort.

Kontakt
Lars Rumberg, M.Sc.

Lars Rumberg ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am L3S und am Institut für Informationsverarbeitung der Leibniz Universität Hannover. Er beschäftigt sich mit Machine-Learning für Spracherkennung und Sprachverarbeitung.