Automating Medical Report Summarization: A Generative AI Approach for Enhanced Decision Support and Workflow Efficiency in Healthcare

Dieses Kapitel untersucht das transformative Potenzial von Generativer KI im Gesundheitswesen, wobei der Schwerpunkt auf der Automatisierung der Zusammenfassung medizinischer Berichte liegt, um Entscheidungsunterstützung und Workflow-Effizienz zu verbessern. Die Autoren schlagen ein hybrides generatives Zusammenfassungs-Framework vor, das Transformer-basierte Encoder-Decoder-Architektur mit einem GAN-basierten Diskriminator kombiniert, um klinische Zusammenfassungen zu verfeinern. Das Modell wird anhand von ROUGE-1-, ROUGE-2- und ROUGE-L-Metriken ausgewertet, die im Vergleich zu Basismodellen eine überlegene Leistung zeigen. Das Kapitel diskutiert auch die praktischen Auswirkungen dieses Ansatzes und hebt sein Potenzial hervor, die Arbeitsbelastung der Ärzte zu verringern und die Ergebnisse der Patientenversorgung zu verbessern. Darüber hinaus untersuchen die Autoren die Herausforderungen und zukünftigen Richtungen der Generativen KI im Gesundheitswesen und betonen die Notwendigkeit einer sicheren API-basierten Integration und Unterstützung für mehrsprachige Texte und handschriftliche Eingaben. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass das Modell zuverlässige Zusammenfassungen generieren kann, ohne die Integrität der Quelldaten zu beeinträchtigen, was es zu einem wertvollen Werkzeug für medizinisches Fachpersonal macht.