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ZumThema Mia, habe ich mir etwas gebastelt

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ZumThema Mia, habe ich mir etwas gebastelt

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man könnte es auch in die Datenschutzvereinbarung mit reinnehmen. Über die digitalen Frägebogen von TerMed kann man es auch direkt in MO übernehmen und markieren, wenn ein Patient nein antwortet. So machen wir es bereits mit E-Mail-Kommunikation und Terminerinnerung.

Technisch tolles tool. Leider ist die Texterkennung von windows total unbrauchbar bei mir. Hat da jemand eine andere Lösung? Übernahme in die Akte und Strukturierung ist aber wirklich toll. Krass was da kostenlos möglich ist. vielen Dank für die Mühe.

z.B. whisper flow, chatgpt über chrome, immer auf Datenschutz achten.

Ich bastele gerade an einer komplett oflline arbeitenden Lösung: Mit Whisper, Ollama, Tesseract…

… hört Rezeptbestellungen (Emails mit mp3-Dateianhang) ab, schreibt den Text und interpretiert ihn.
… macht das Gleiche mit anderen Parametern auch für die Diktier-Anrufe der Ärzte beim Hausbesuch.
… macht bei Bedarf eingehende Faxe (Emails mit PDF-Anhang) und Bilder in Emails massiv kleiner.
… dreht pdf seitenweise und auch Bilder so, dass die Schrift aufrecht steht (nur 90°-Schritte)
… unterstützt beim Aufruf des korrekten Patienten.
… legt Dokumente mitsamt Beschreibung in die Patientenakte.
… Fasst Arzt-Patient-Gespräche zusammen und bereitet die Dokumentation vor.

… Und das läuft schon halbwegs brauchbar. Ich optimiere noch ein paar Kleinigkeiten.

… benötigt: In der Praxis einen Windows-11-Rechner mit einer potenten Grafikkarte. Der ist dann der „KI-Server“. Verwendet wird ausschließlich kostenlose Software, die offline arbeitet.

Das Ganze programmiert ChatGPT in Python für mich. Eine Programmiersprache, die ich nur rudimentär kenne. Dies ist auch der Grund, weshalb ich sehr zurückhaltend damit bin, dieses Produkt zu vermarkten: Ich kann es ehrlicherweise nicht supporten, da ich zwar erfunden habe, aber nicht kenne. Verrückte Welt. Läuft aber trotzdem schon jetzt phantastisch, halt mit genau den Daten, die unsere Praxis hat.

Ich vermute sehr stark, dass eine Software, die nicht Ollama, sondern z. Beispiel ChatGPT verwendet, deutlich bessere Ergebnisse erzielen kann. Der Haupt-Kostenpunkt dürfte dabei die Datensicherheit der Patientendaten sein.

Whisper, Ollama, Tesseract…

das hat mir claude auch vorgeschlagen, war mir zu umständlich, ich suche das mal raus.

 

Wie gesagt, verworfen

Hochgeladene Dateien:

Ich beobachte einen interessanten Unterscheid: Bei meinem System stehen die MFAs und deren Aufgaben im Vordergrund.  Das sind die Personen, die am Computer einen Großteil der Arbeit erledigen. Die Ärzte im Sprechzimmer leisten tolle Arbeit, aber eben nicht am Computer. Da sind es nur wenige Einträge, die da entstehen. Klar kann auch da optimiert und automatisiert werden, aber das ist -zumindest in unserer Hausarztpraxis viel weniger als im Workflow der MFAs.

Richtig gut angekommen sind in der Folge die eher simplen Tools: verkleinern und drehen der Fax-Seiten, das lesen der gesprochenen Nachrichten, das ist toll. Weniger wichtig, weil viel störanfälliger ist dann die Interpretation der gesprochenen Nachricht. Auch eine Interpretation und KI-Zusammenfassung der Faxe war eingebaut.  Das hat aber nichts gebaracht: Entweder hat es gut funktioniert, dann war das aber ein Computer-Fax und nicht nötig, oder es hat versagt, bei genau den Faxen, bei denen die Menschen auch Probleme mit der Erkennung haben. 

Thomas Schössow hat auf diesen Beitrag reagiert.
Thomas Schössow
Zitat von Marc Allef am 13. Juli 2026, 14:52 Uhr

Ich beobachte einen interessanten Unterscheid: Bei meinem System stehen die MFAs und deren Aufgaben im Vordergrund

Schade, es gibt hier nur einen „Daumen hoch“, sonst hätte ich zehn gedrückt !!. Mir ist hier in den letzten Wochen „gefühlt“ kein Tool, noch nicht einmal die Idee eines Tools, untergekommen, welches ich im Bereich MFA ansiedeln könnte bzw. welches wirklich Arbeit sparen könnte.

Zitat von Marc Allef am 13. Juli 2026, 14:52 Uhr

Ich beobachte einen interessanten Unterscheid: Bei meinem System stehen die MFAs und deren Aufgaben im Vordergrund.  Das sind die Personen, die am Computer einen Großteil der Arbeit erledigen. Die Ärzte im Sprechzimmer leisten tolle Arbeit, aber eben nicht am Computer. Da sind es nur wenige Einträge, die da entstehen. Klar kann auch da optimiert und automatisiert werden, aber das ist -zumindest in unserer Hausarztpraxis viel weniger als im Workflow der MFAs.

Richtig gut angekommen sind in der Folge die eher simplen Tools: verkleinern und drehen der Fax-Seiten, das lesen der gesprochenen Nachrichten, das ist toll. Weniger wichtig, weil viel störanfälliger ist dann die Interpretation der gesprochenen Nachricht. Auch eine Interpretation und KI-Zusammenfassung der Faxe war eingebaut.  Das hat aber nichts gebaracht: Entweder hat es gut funktioniert, dann war das aber ein Computer-Fax und nicht nötig, oder es hat versagt, bei genau den Faxen, bei denen die Menschen auch Probleme mit der Erkennung haben. 

Welche Faxe machen denn Probleme? Die Schrifterkennung von Mistral AI ist sehr gut, auch bei Handschrift…

Mein Doccelerate Nachbau macht das mittlerweile recht. Gut. Die MFA „werfen“ die Faxe in den Input-Ordner, es wird gedreht, texterkannt, dem Patienten zugeordnet (so irgendwie möglich) und auch interpretiert… ja, ich könnte statt Mac Mini etwas mehr Power für die KI haben, aber es wird schon recht gut…

Das sind schnell-Faxe vom Altenheim. Die Faxe sind schief eingelegt, unleserlich geschrieben, Name des Patienten auch mit Fehlern. Da muß man einfach oft wissen, dass heute bei Frau Meier ein Notfall-Hausbesuch war und es ihr jetzt wieder besser geht. Dass die KI das nicht hinkriegt, ist real nachvollziehbar.

Schief wäre nicht schlimm. Aber unleserliche Handschrift und falsche Patienten-Namen sind ein echtes NoGo.

ganz ehrlich: das würde ich so auf Dauer nicht akzeptieren

Das Heim möchte doch auch, daß wir korrekt arbeiten, also keine falschen Namen auf Rezepten, leserliche Anweisungen usw. …

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