Verbesserung Large Language Models mit SNOMED CT für die Zusammenfassung mehrerer Patient:innen-Akten
Auf einen Blick
- Projektleiter/in : Dr. Ahmad Aghaebrahimian
- Projektteam : Dr. Jan Bartussek
- Projektstatus : laufend
- Drittmittelgeber : Interne Förderung (ZHAW digital / Digital Futures Fund)
- Kontaktperson : Ahmad Aghaebrahimian
Beschreibung
Klinikärzt:innen verbringen etwa 40 % ihrer Arbeitszeit mit dem Lesen und Schreiben von Patient:innen-Dokumentationen. Wir werden NLP, SNOMED CT und Large Language Models (LLM) einsetzen, um prägnante, genaue und interoperable Zusammenfassungen der Patient:innen-Akten zu erstellen und so Zeit, Aufwand und Ressourcen zu sparen.