Strukturierte Spracherkennung in der Pflege

Die Dokumentation gehört zu den zeitaufwendigsten Aufgaben in der Pflege. Pflegekräfte verbringen täglich einen erheblichen Teil ihrer Arbeitszeit mit der schriftlichen Erfassung von PatientInnendaten, sei es für die Pflegeplanung, Verlaufsdokumentation oder Wundbeurteilung. Dies geht nicht nur zulasten der direkten PatientInnenversorgung, sondern kann auch zu Fehlern führen. Care Solutions GmbH hat einen Prototypen entwickelt, um die Pflege dahingehend zu entlasten.

Was versteht man unter strukturierter Spracherkennung?

Strukturierte Spracherkennung wird zunehmend als Lösung für die Herausforderungen in der Dokumentation betrachtet. Im Gegensatz zur klassischen Spracherkennung, die gesprochene Sprache lediglich in Text umwandelt, transformiert sie diese in eine strukturierte Form. Das bedeutet, dass erfasste Informationen automatisch kategorisiert, in vordefinierte Datenfelder eingetragen und für weiterführende Anwendungen nutzbar gemacht werden. Durch die Integration in bestehende Systeme können Daten effizient genutzt und die Versorgungsqualität verbessert werden.

Use Cases und Nutzen in der Pflege

In der Pflege gibt es zahlreiche Anwendungsfälle für strukturierte Spracherkennung. Einer der wichtigsten Bereiche ist die Pflegedokumentation. Pflegekräfte verbringen oft einen erheblichen Teil ihrer Arbeitszeit mit der schriftlichen Erfassung von PatientInnendaten. Durch die Nutzung der Spracherkennung können Pflegekräfte ihre Berichte direkt per Spracheingabe dokumentieren. Die gesprochene Information wird in Echtzeit in strukturierte Daten umgewandelt und direkt in das Krankenhausinformationssystem (KIS) übertragen. Dies reduziert die Dokumentationslast erheblich und ermöglicht eine effizientere Arbeitsweise.

Ein weiteres Anwendungsgebiet ist die Wunddokumentation. Haut- und Gewebeschädigungen müssen regelmäßig bewertet, dokumentiert und überwacht werden. Mit Hilfe der strukturierten Spracherkennung kann die Pflegekraft mündlich die Wundbeschreibung, Größe, Heilungsfortschritt oder Komplikationen erfassen. Das System analysiert die Eingaben, strukturiert sie und speichert die relevanten Informationen direkt im Wunddokumentationssystem ab. Dies verbessert die Datenqualität und ermöglicht eine genauere Nachverfolgbarkeit des Heilungsverlaufs.

Auch das pflegerische Basisassessment sowie alle möglichen Fokusassessments profitieren von dieser Technologie. Assessment-Daten, wie Mobilitätsstatus, Ernährungszustand oder Schmerzempfinden, können durch Spracheingabe erfasst und automatisch in entsprechende Formulare überführt werden. Die strukturierte Erfassung erleichtert den Zugriff auf diese Daten und verbessert die Entscheidungsfindung.

Der Einsatz strukturierter Spracherkennung in der Pflege bietet eine Vielzahl von Vorteilen. Einer der größten Vorteile ist die Zeitersparnis. Pflegekräfte verbringen weniger Zeit mit Dokumentationsaufgaben und können sich stärker auf die direkte PatientInnenversorgung konzentrieren. Dies trägt zur Entlastung des Personals bei und erhöht die Effizienz im Arbeitsalltag.

Ein weiterer entscheidender Vorteil ist die Standardisierung von Daten und damit einhergehende Verbesserung der Datenqualität. Durch die strukturierte Erfassung werden Informationen einheitlich dokumentiert, was die Vergleichbarkeit und Nachvollziehbarkeit von Daten verbessert. Dies ist besonders wichtig für die Qualitätssicherung und für weiterführende Analysen.

Zudem trägt die Technologie zur Fehlerminimierung bei. Automatisierte Prozesse verringern das Risiko von Fehleingaben oder unvollständiger Dokumentation. Dies erhöht die Sicherheit der PatientInnendaten und verbessert die Versorgung.

Herausforderungen bei der Implementierung

Trotz der vielen Vorteile gibt es auch Herausforderungen bei der Einführung strukturierter Spracherkennung in der Pflege. Eine der größten technischen Hürden ist die Erkennung und Verarbeitung von Fachsprache und Dialekten. Die Systeme müssen so trainiert werden, dass sie die spezifische Terminologie der Pflege und Medizin korrekt interpretieren und in eine strukturierte Form bringen können.

Ein weiteres zentrales Thema ist der Datenschutz und die IT-Sicherheit. Da die Spracherkennung sensible PatientInnendaten verarbeitet, müssen höchste Sicherheitsstandards eingehalten werden. Datenschutzkonforme Lösungen sind essenziell, um die Vertraulichkeit und Integrität der Daten zu gewährleisten.

Auch die Akzeptanz der AnwenderInnen spielt eine entscheidende Rolle. Pflegekräfte müssen von den Vorteilen der Technologie überzeugt werden und eine entsprechende Schulung erhalten. Nur wenn die Userfreundlichkeit und die Integration in bestehende Arbeitsabläufe gut durchdacht sind, wird die Technologie langfristig erfolgreich eingesetzt.

Ein weiterer wichtiger Punkt ist die Interoperabilität mit bestehenden Systemen. Strukturierte Spracherkennung muss sich nahtlos in die vorhandene IT-Infrastruktur einfügen, um einen effizienten Arbeitsablauf zu gewährleisten. Eine mangelnde Kompatibilität kann zu Frustration bei den AnwenderInnen führen und den Nutzen der Technologie einschränken.

Prototyp einer strukturierten Spracherkennung in der Wunddokumentation

Es gibt bereits einige Anbieter am Markt, welche die Kombination der strukturierten Spracherkennung mit der digitalen Pflegedokumentation realisiert haben. Aber auch Care Solutions GmbH hat einen Prototyp für den Einsatz strukturierter Spracherkennung in der Wunddokumentation entwickelt. Dabei arbeiten verschiedene Technologien zusammen:

• Die Pflegekraft nutzt die mobile Anwendung AppCaSol der Care Solutions zur Fotodokumentation.
• Die gesprochene Wunddokumentation wird über Nuance (Spracherkennung) in Text umgewandelt.
• Averbis übernimmt die Analyse des Textes und wandelt ihn in eine strukturierte Form um.
• Die aufbereiteten Daten werden in die Wunddokumentation WCaSol integriert und direkt bei den jeweiligen PatientInnen im KIS zugeordnet.

Der Prototyp wurde bereits bei Kunden vorgestellt und wird auf Basis von Kundenanforderungen und dessen Priorisierungen weiterentwickelt. Dabei stehen insbesondere die Optimierung der Erkennungsgenauigkeit, die Verbesserung der Userfreundlichkeit und die Erweiterung der Anwendungsmöglichkeiten im Fokus.

beispielhafte Darstellung der strukturierten Spracheingabe, Prototyp, AppCaSol, Care Solutions GmbH

Fazit

Strukturierte Spracherkennung bietet großes Potenzial für die Pflege, insbesondere im Bereich der Dokumentation und Datenverarbeitung. Sie kann dazu beitragen, Prozesse zu optimieren, die Datenqualität zu verbessern und die Arbeitsbelastung für Pflegekräfte zu reduzieren.