Aktive Informationsversorgung statt Dokumentensuche
Aus unstrukturierten Dokumenten wird nutzbares Wissen
Unternehmen und Organisationen verfügen über große Mengen wertvoller Informationen in Berichten, PDFs, Protokollen, Befunden und anderen historisch gewachsenen Dokumentenbeständen. Das Problem: Diese Inhalte sind häufig unstrukturiert, unterschiedlich benannt und über viele einzelne Dokumente verteilt.
Unser KI-basierter Ansatz erschließt dieses Wissen systematisch. Relevante Informationen werden aus den Dokumenten erkannt, extrahiert, vereinheitlicht und über einen längeren Zeitraum hinweg miteinander verknüpft. So entsteht aus einem heterogenen Dokumentenbestand eine strukturierte, semantisch angereicherte Wissensbasis.
Anwender greifen anschließend nicht einfach auf einzelne Dokumente zu, sondern auf die darin enthaltenen Informationen und Zusammenhänge – über eine natürlichsprachige, auf den jeweiligen Anwendungsfall zugeschnittene Rechercheoberfläche.
Beispiel: Die intelligente Patientenakte
Wie KI medizinische Informationen aus vielen Dokumenten strukturiert, verknüpft und im Zeitverlauf nutzbar macht
- Über Jahre entstehen zu einem Patienten zahlreiche Arztberichte, Befunde, Laborberichte und weitere Dokumente. In klassischen Informationssystemen liegen diese Informationen häufig als einzelne PDFs oder andere unstrukturierte Dokumente vor. Für einen Arzt bedeutet das: Relevante Informationen müssen im Zweifel aus einer langen Behandlungshistorie und vielen einzelnen Dokumenten zusammengesucht werden.
- Die KI erkennt deshalb zunächst zentrale medizinische Informationen in den vorhandenen Dokumenten – beispielsweise Diagnosen, Symptome, Labor- und Messwerte sowie Medikationen – und ordnet sie dem jeweiligen Zeitpunkt in der Behandlungshistorie zu. Unterschiedliche Bezeichnungen für denselben medizinischen Sachverhalt können dabei semantisch zusammengeführt werden. Aus den vielen Einzeldokumenten entsteht so eine strukturierte Langzeitperspektive auf den Patienten.
- Ein Arzt kann anschließend eine konkrete Frage in natürlicher Sprache stellen, zum Beispiel:
„Wie hat sich der Blutdruck im Zeitverlauf entwickelt?“
Das System erkennt die Intention der Frage, greift auf die zuvor strukturierten Informationen zurück und stellt die relevante Entwicklung übersichtlich als Zeitreihe, Tabelle oder andere geeignete Darstellung bereit. Gleichzeitig bleibt nachvollziehbar, aus welchen Dokumenten die einzelnen Werte stammen.
Auch komplexere Fragestellungen lassen sich unterstützen. Bei einem Symptom wie Kopfschmerzen kann das System beispielsweise relevante Vorerkrankungen, Messwerte oder Medikamente identifizieren, die für die ärztliche Recherche von Bedeutung sein könnten.
Entscheidend ist dabei: Die KI soll nicht eigenständig eine medizinische Diagnose stellen. Sie fungiert als Rechercheassistent und führt den Arzt gezielt zu den Informationen und Originalquellen, die er für seine eigene fachliche Bewertung benötigt.
Der Arzt nutzt hier keinen klassischen Chatbot, sondern eine UI, die aus natürlichsprachlicher Eingabe wie bei einem Chatbot besteht, die aber auch gleich die aggregierten Daten z.B. in Form einer grafischen Visualisierung oder Zeitreihe zusammen mit den aggregierten Metadaten für einen schnellen Überblick darstellt.
Der besondere Mehrwert für den Arzt
Gerade im medizinischen Alltag ist Zeit ein kritischer Faktor. Ein Arzt betreut viele Patienten und kann sich nicht an jede einzelne Diagnose, Medikation oder Entwicklung über Jahre hinweg erinnern.
Die intelligente Patientenakte verdichtet deshalb eine umfangreiche Behandlungshistorie auf die Informationen, die für die konkrete Fragestellung gerade relevant sind.
Vom Dokumentenbestand zur aktiven Informationsversorgung
Der entscheidende Unterschied:
Eine klassische Suche findet Dokumente.
Eine generative KI formuliert Antworten.
Unser Ansatz erschließt und strukturiert das Wissen, das in den Dokumenten steckt – und macht es anwendungsspezifisch nutzbar.
So wird aus Dokumenten eine intelligente Wissensbasis – mit 3 Schritten
Erkennen und strukturieren:
Relevante Informationen werden automatisch aus unstrukturierten Quellen extrahiert und semantisch vereinheitlicht
Aggregieren und verknüpfen:
Informationen aus vielen einzelnen Dokumenten werden zu einem konsistenten Gesamtbild zusammengeführt – beispielsweise über die gesamte Historie eines Patienten.
Situativ bereitstellen:
Eine natürlichsprachige und anwendungsspezifische Rechercheoberfläche stellt genau die Informationen bereit, die der Nutzer für seine aktuelle Aufgabe benötigt.
Aus unstrukturierten Daten wird nutzbares Wissen
So entsteht weit mehr als eine bessere Dokumentensuche: Aus unstrukturierten Daten wird eine intelligente Wissensbasis, die fachliche Anwender schnell, gezielt und nachvollziehbar mit relevanten Informationen versorgt.
Machen Sie das Wissen in Dokumenten gezielt nutzbar
Wir beraten Sie gerne.
