Validierung und Qualitätssicherung KI-generierter Entlassbriefe im Spitalzentrum Biel

Validex untersucht, welche automatischen Qualitätsmetriken mit Expertenfeedback zu KI-generierten Entlassbriefen im Spitalzentrum Biel übereinstimmen.

Steckbrief

Laufzeit (geplant) 01.09.2026 - 31.03.2027
Projektleitung Prof. Daniel Reichenpfader
Projektmitarbeitende Albnora Seljmani, Spitalzentrum Biel
François Panosetti, Spitalzentrum Biel

Ausgangslage

KI-Systeme werden zunehmend eingesetzt, um klinische Informationen zusammenzufassen und Entlassbriefe effizienter zu erstellen. Gleichzeitig fehlen bislang valide automatische Metriken, mit denen sich die Qualität solcher Zusammenfassungen zuverlässig sichern lässt. Für den klinischen Alltag ist deshalb nicht nur entscheidend, dass Metriken berechnet werden können, sondern dass sie tatsächlich mit der Einschätzung von Fachpersonen übereinstimmen.

Ziele

Das Hauptziel von Validex ist es, herauszufinden, welche automatischen Qualitätsmetriken mit dem Feedback medizinischer Expert*innen übereinstimmen. Dazu werden KI-generierte Entlassbriefe fachlich beurteilt und mit verschiedenen Metriken verglichen. Auf dieser Grundlage soll entschieden werden, welche Verfahren geeignet sind, um die Qualität klinischer KI-Zusammenfassungen im Alltag abzusichern und langfristig in klinische Prozesse integriert zu werden.

Vorgehen

Im Projekt werden KI-generierte Entlassbriefe zunächst durch klinische Fachpersonen geprüft, korrigiert und bewertet. Parallel dazu berechnet Validex unterschiedliche automatische Qualitätsmetriken. In einem zweiten Schritt wird analysiert, welche Metriken die fachliche Einschätzung am besten abbilden. Die Ergebnisse bilden die Grundlage für eine praxistaugliche Qualitätssicherung und für die spätere Implementierung im klinischen Alltag.

Lösung

Validex kombiniert eine webbasierte Annotations- und Validierungsplattform mit automatisierten Qualitätsmetriken. Die Lösung macht sichtbar, wie gut einzelne Metriken mit Expertenfeedback übereinstimmen, und unterstützt damit die Auswahl geeigneter Verfahren für eine verlässliche Qualitätssicherung. Das Ziel ist eine Anwendung, die sich in klinische Abläufe einfügt und den sicheren Einsatz von KI-basierten Zusammenfassungen unterstützt.