Projekt-ReferenzIndividuelle Fachanwendung

Individuelles Assistenzsystem · Psychologie · Patientenbefunde

KI-gestützte Befundgenerierung für psychologische Patientenbefunde

Ein kundenspezifisches Assistenzsystem, das unterschiedliche Testdaten in nachvollziehbare, bearbeitbare Word-Befundentwürfe überführt. Die fachliche Entscheidung bleibt bei der behandelnden Person.

Schematische Demo mit fiktiven DatenFachliche Freigabe durch den Menschen
Fiktive Demo der Testdatenprüfung
Schematische Demo mit fiktiven Daten · Datenprüfung und Testzuordnung
Der Nutzen im Praxisalltag

Stunden für das Schreiben sparen. Zeit für die fachliche Prüfung gewinnen.

Das System übernimmt das Ordnen der Testangaben, die regelgebundene Textformulierung und die Übertragung in einen bearbeitbaren Word-Entwurf. So kann ein großer Teil der wiederkehrenden manuellen Schreibarbeit entfallen. Der Psychologe kontrolliert Quellen und Aussagen, korrigiert bei Bedarf und nimmt den Befund fachlich ab.

Was das wirtschaftlich bedeuten kann100 Stunden pro Monat

Rechenbeispiel: 40 Befunde im Monat × durchschnittlich 2,5 Stunden weniger Schreibarbeit je Befund = 100 frei werdende Stunden. Bei intern angesetzten 90 € je Stunde entspricht das rechnerisch 9.000 € Arbeitskapazität im Monat.

Beispielrechnung. Der tatsächliche Nutzen hängt von Fallzahl, bisherigem Aufwand und Prüfbedarf ab.
Im Überblick

Vom Testwert zum prüfbaren Entwurf.

Der Workflow verbindet aktuelle Quellen, Regeln und menschliche Kontrolle. Die folgenden Ansichten zeigen den Ablauf schematisch mit frei erfundenen Daten.

01 / AusgangslageViele Quellen

Unterschiedliche Testexporte, Wertarten und Perspektiven müssen sorgfältig zusammengeführt werden.

02 / UmsetzungGeordneter Entwurf

Ein quellengebundener Inhaltsplan führt zu einem bearbeitbaren Word-Befundentwurf.

03 / VerantwortungFachliche Prüfung

Automatische Prüfungen unterstützen. Die Freigabe liegt bei der zuständigen Fachperson.

Die Rolle der KI

Die Texte werden mit KI formuliert. Was sie schreiben soll, wird vorher geregelt.

Die Anwendung gibt dem Schreibmodell nicht einfach eine unsortierte Patientenakte. Zuerst werden aktuelle Ergebnisse erfasst und zugeordnet. Daraus entsteht ein Inhaltsplan mit Quellenbezug, Pflichtinhalten und passenden Fach- und Stilregeln. Auf dieser Grundlage erzeugt die OpenAI-API bearbeitbare Textabschnitte.

  1. 01
    Quellen ordnen

    Parser und manuelle Eingaben halten Test, Skala, Wertart, Messzeitpunkt und Beurteilerperspektive zusammen. Unklare Zuordnungen bleiben zur Prüfung offen.

  2. 02
    Inhalt planen

    Der quellengebundene Plan legt fest, was einzeln berichtet, gebündelt, tabellarisch gezeigt oder begründet ausgelassen wird. Konfigurierte Norm- und Stilregeln geben den Rahmen vor.

  3. 03
    Mit KI formulieren

    Ein externer Modellaufruf schreibt aus ausgewählten, lokal pseudonymisierten Messbelegen und dem Plan einen Entwurf. Historische Befunde werden dafür nicht als Textvorlage kopiert; abstrakte Stilregeln beeinflussen Auswahl und Formulierung.

  4. 04
    Prüfen und korrigieren

    Lokale Routinen prüfen unter anderem Zahlen, Perspektiven und Pflichtinhalte. Eine getrennte modellgestützte Prüfung vergleicht Abschnitte mit Quellen und Plan. Beanstandete Abschnitte können gezielt neu formuliert werden.

  5. 05
    Fachlich freigeben

    Der Text bleibt editierbar. Ein bestandenes Modellreview ist keine unabhängige fachliche Wahrheit; die behandelnde Person prüft den Entwurf und entscheidet über die Freigabe.

Fach- und Stilregeln

Welche Entscheidungen nicht der KI überlassen werden.

Der Inhaltsplan bereitet fachlich relevante Angaben vor, bevor ein Text entsteht. Die Regeln sollen verhindern, dass gut klingende Sätze falsche Werte oder unpassende Schlussfolgerungen verdecken.

Wertart und Norm

Ein T-Wert, Prozentrang, IQ und Rohwert sind verschiedene Angaben. Testversion, Normgruppe und passende Regel müssen zur Quelle passen; andernfalls bleibt die Einordnung offen.

Perspektive und Zeitpunkt

Selbst- und Fremdbeurteilung sowie Messungen an unterschiedlichen Terminen werden nicht allein wegen gleicher Skalenbezeichnungen zusammengeführt.

Auswahl mit Beleg

Der Plan entscheidet, welche Kennwerte im Text erscheinen, gebündelt oder tabellarisch gezeigt werden und welche Angaben wegen eines Quellenkonflikts offenbleiben.

Stil ohne Kopie

Abstrakte Stilprofile können Reihenfolge, Gewichtung und Formulierungsweise beeinflussen. Ein historischer Originalbefund wird nicht als Antwortvorlage an das Modell gegeben.

Optional geprüfte Anamneseantworten werden getrennt verarbeitet. Fehlende Antworten, Diagnosen oder klinische Gesamtbeurteilungen werden nicht aus Testwerten ergänzt.

Das Projekt

Ein Ablauf, der Quellen und Entscheidungen nachvollziehbar hält.

01

Ausgangslage

Psychologische Befunde müssen Ergebnisse aus unterschiedlichen Testexporten, Wertarten und Perspektiven zusammenführen. Die Quellenprüfung, Textauswahl und Übertragung in Word-Vorlagen erfordern sorgfältige manuelle Arbeit.

02

Umsetzung

Wir haben einen lokal installierbaren Workflow für Dokument-Upload und manuelle Werte entwickelt. Er ordnet aktuelle Ergebnisse strukturiert zu, erstellt einen quellengebundenen Inhaltsplan und formuliert daraus einen bearbeitbaren Entwurf.

Konfigurierbare Fach- und Stilregeln, automatische Prüfungen, begrenzte gezielte Korrekturen und ein erneuter Abgleich des Word-Exports unterstützen die menschliche Kontrolle.

03

Unser Beitrag

Konzeption des Daten- und Prüfwegs, Import/Parser, Regel- und Inhaltsplanung, KI-Integration, Qualitätsstatus, Word-Export und lokal installierbarer Bedienweg.

Verarbeitung und Verantwortung

Lokal vorbereitet. Extern formuliert. Fachlich geprüft.

Identifizierende Angaben werden vor externen Modellaufrufen lokal pseudonymisiert. Die übertragenen Testinhalte können dennoch sensible Gesundheitsdaten bleiben.

Ein erprobter, fachlich zu kontrollierender Befund-Workflow: Automatische Prüfungen und ein erzeugter Entwurf sind keine klinische Freigabe. Die letzte fachliche Prüfung und Freigabe liegt bei der zuständigen Fachperson.

Sicherheit und Datenschutz

Welche Daten die KI verwendet – und wie sie geschützt werden.

Die KI erhält für einen Befundentwurf nur ausgewählte, aktuelle und zugeordnete Testangaben. Die vollständige Patientenakte wird nicht an sie übergeben. Erkannte identifizierende Angaben werden vor der Übertragung lokal entfernt oder ersetzt.

01 / Lokale Akte

Originale bleiben im lokalen Arbeitsbereich

Die Windows-Anwendung speichert Originaldateien, Zuordnungen, Datenbank und Word-Exporte lokal. Die KI bekommt weder die gesamte Patientenakte noch das namentliche Word-Dokument als Schreibkontext.

02 / Geprüfte Auswahl

Nur benötigte Quellen fließen in den Entwurf

Für den Text werden aktuelle, zugeordnete Testwerte, Perspektiven, ausgewählte Items, bereinigte Freitexte und der Inhaltsplan verwendet. Unklare Zuordnungen müssen vor der Verwendung geprüft werden; historische Originale dienen nicht als aktuelle Testquelle.

03 / Vor der Übertragung

Identifizierende Angaben werden maskiert

Erkannte Namen, Kontaktdaten, Adressen und Datumsangaben werden lokal entfernt oder ersetzt. Dateipfade werden zu Quellenkennungen. Namen werden erst nach dem KI-Aufruf lokal in den Word-Entwurf eingesetzt.

04 / Fachliche Verantwortung

Der Psychologe gibt den Befund frei

Die KI erstellt einen bearbeitbaren Entwurf. Der behandelnde Psychologe prüft die Quellen, Werte und Formulierungen, korrigiert den Text bei Bedarf und entscheidet selbst über die fachliche Freigabe. Die Verantwortung für den fertigen Befund bleibt bei ihm.

Was bedeutet das für den Datenschutz?

Der Ablauf begrenzt und pseudonymisiert die übermittelten Inhalte. Das ist keine vollständige Anonymisierung: Auch ausgewählte Testergebnisse können sensible personenbezogene Daten bleiben. Ob ihre Verarbeitung zulässig ist, muss vor dem produktiven Einsatz für den konkreten Fall geprüft werden.

Systemarchitektur

Der Weg vom aktuellen Testdatum zum Word-Entwurf.

Das Diagramm trennt den lokalen Arbeitsbereich, die externe Modell-API und die fachliche Freigabe. Pseudonymisierung ist keine garantierte Anonymisierung.

Schematische Architektur der lokalen Befundgenerierung mit externer Modell-API und menschlicher Freigabe
Schematische Demo mit fiktiven Daten · Architekturdiagramm
Links / lokaler Arbeitsbereich

Aktuelle Quellen und manuelle Werte werden aufbereitet. Konfigurationsregeln und geprüftes Manualwissen können den Inhaltsplan beeinflussen. Vor dem externen Aufruf werden identifizierende Angaben lokal pseudonymisiert.

Rechts / externe Modell-API

Die KI formuliert aus dem freigegebenen Plan Text und kann beanstandete Abschnitte gezielt überarbeiten. Das Modell sieht ausgewählte Testinhalte, nicht automatisch die gesamte lokale Akte.

Zurück / lokale und fachliche Prüfung

Lokale Kontrollen prüfen Werte, Text und den Word-Export. Die Fachperson beurteilt den Entwurf, korrigiert ihn bei Bedarf und entscheidet über eine Freigabe.

Häufige Fragen

Was der Assistent kann – und was nicht.

Generiert KI die Befundtexte?

Ja. Die OpenAI-API formuliert Textabschnitte aus einem quellengebundenen Inhaltsplan und passenden Fach- und Stilregeln. Sie trifft damit keine abschließende klinische Entscheidung.

Wie werden falsche Werte abgefangen?

Werte bleiben mit Skala, Wertart, Termin, Quelle und Perspektive verknüpft. Lokale Prüfungen und eine gesonderte Abschnittsprüfung suchen nach Widersprüchen. Fehler in bereits falsch gelesenen Quellen können dennoch übersehen werden; deshalb bleibt die fachliche Kontrolle notwendig.

Welche Daten erhält die externe KI?

Vor dem Modellaufruf werden erkannte Namen, Kontaktdaten, Adressen und Datumsangaben lokal maskiert; Dateipfade werden durch Quellenkennungen ersetzt. Übermittelt werden nur ausgewählte Testangaben für den Entwurf, nicht die vollständige Akte oder der namentliche Word-Export.

Ist ein erzeugter Word-Entwurf schon ein Befund?

Nein. „Entwurf erzeugt“, „automatisch geprüft“ und „fachlich freigegeben“ sind unterschiedliche Zustände. Auch nach dem Export wird das Dokument technisch geprüft; die letzte fachliche Entscheidung trifft die zuständige Person.