In vielen Versorgungspfaden, insbesondere bei komplexen Krankheitsbildern wie dem Schlaganfall, zeigt sich eine zentrale Schwachstelle im deutschen Gesundheitswesen: 

Informationen zu Patienten verlaufen fragmentiert, werden unstrukturiert übergeben oder sind für weiterbehandelnde Akteure nicht verfügbar. Für medizinisches Personal ist es im klinischen Alltag oftmals unmöglich, Daten zu erfassen, die für eine spätere Behandlung, z.B. beim Hausarzt, hilfreich wären.

Im Forschungsprojekt DaDriv arbeiten wir bei Actimi gezielt an Lösungen, die genau diese Lücke schließen sollen.

Herausforderung: Heterogene Dokumentation und fehlende Standards

Schlaganfallpatienten durchlaufen in kurzer Zeit mehrere Versorgungsstationen – von der Akutklinik über die Reha bis zur ambulanten Nachsorge. Dabei entstehen eine Vielzahl von Informationen: Pflegeberichte, Arztbriefe, Therapieverläufe, Medikationspläne. In der Praxis sind diese jedoch:

• nicht standardisiert,

• häufig papierbasiert oder mündlich übergeben

• und für den weiterbehandelnden Hausarzt oft nur eingeschränkt oder spät zugänglich.

Die Folge: relevante Informationen fehlen – mit potenziellen Risiken für die Versorgungsqualität.

Potenziale der ePA und die Notwendigkeit ergänzender Infrastruktur

Mit der elektronischen Patientenakte (ePA) wurde ein richtiger Schritt getan, um sektorenübergreifende Kommunikation zu ermöglichen. Doch die ePA allein reicht nicht:
Es braucht Systeme, die Inhalte strukturiert erfassen, sinnvoll zusammenführen und zur richtigen Zeit am richtigen Ort verfügbar machen – idealerweise entlang des tatsächlichen Krankheitsverlaufs und angepasst an individuelle Patientenbedarfe.

Modularer Aufbau als Antwort auf komplexe Krankheitsbilder

Wir verfolgen deshalb einen modularen Ansatz, um unterschiedlichen Anforderungen und Krankheitsbildern gerecht zu werden. Unsere Plattform basiert auf dem internationalen Standard HL7 FHIR und ist darauf ausgelegt, heterogene Datenquellen strukturiert zu integrieren – ob Klinikdaten, Pflegeinformationen oder patienteneigene Eingaben.

KI und LLMs als Assistenzsysteme – mit Bedacht

Ein zukunftsweisender Baustein ist der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und Large Language Models (LLMs), um unstrukturierte Inhalte wie Arztbriefe oder Pflegeprotokolle zu analysieren und in strukturierte Therapieübersichten zu überführen.
Die Chancen sind groß, etwa bei der automatisierten Erstellung interaktiver Therapiepläne, doch bestehen auch regulatorische und vertrauensbezogene Hürden. Daher verfolgen wir derzeit einen „Human-in-the-Loop“-Ansatz, bei dem medizinisches Personal die KI-Ergebnisse validiert.

Anwendungsbeispiel: Interaktive Therapiepläne im Projekt DaDriv

Im Rahmen des vom BMBF geförderten Projekts DaDriv setzen wir diese Prinzipien bereits praktisch um:
Für Schlaganfallpatienten entwickeln wir interaktive, digitale Therapiepläne, die Akteure aus Klinik, Reha, ambulanter Versorgung und Pflege vernetzen. Die Grundlage bildet dabei die modulare Architektur von Actimi – ergänzt durch KI-gestützte Tools zur Verlaufserkennung und Informationskondensation.

Fazit

Eine strukturierte, digitale Übersicht über Patientendaten ist keine Vision, sondern eine notwendige Voraussetzung für qualitativ hochwertige, sektorenübergreifende Versorgung. Projekte wie DaDriv zeigen, wie modulare Plattformen mit intelligenten Assistenzsystemen diesen Weg ebnen können – immer mit dem Ziel, Patient besser und lückenlos zu versorgen.