Medizinische Spracherkennung im stationären und ambulanten Einsatz – Eine systematische Übersicht

Zusammenfassung Einleitung Die medizinische Dokumentation dient neben der Sicherung einer ordnungsgemäßen Behandlung auch der umfänglichen Aufklärung des Patienten. Gleichsam nimmt sie einen großen Anteil der Arbeitszeit von Gesundheitsprofessionen in Anspruch. Häufig ist die zeitnahe Fertigstellung der Dokumentation durch den zunehmenden Zeitdruck im klinischen Alltag zusätzlich erschwert. Um den Zeitaufwand für die medizinische Dokumentation zu reduzieren, werden auch im ärztlichen Dienst immer häufiger Spracherkennungstechnologien in Einsatz gebracht. Dennoch sind die Auswirkungen dieser medizinischen Spracherkennung auf Bearbeitungszeit und Qualität der Dokumentation zum aktuellen Zeitpunkt noch wenig erforscht. Die bestehende Literatur erfasst bis dato nicht in ausreichendem Maße alle Möglichkeiten des aktuellen technologischen Standes. Ziel dieser Übersichtsarbeit ist daher, den aktuellen Forschungsstand zu den Auswirkungen und Folgen des Einsatzes von digitaler Spracherkennung auf Arbeitsprozesse der Gesundheitsprofessionen zu analysieren. Dazu wurden alle seit dem Jahr 2000 veröffentlichten Studien der jeweiligen medizinischen Fachbereiche berücksichtigt. Methode Die Autoren führten eine Literaturrecherche unter Verwendung der Datenbanken Medline via PubMed und Google Scholar durch. Die Datenbanken wurden nach den folgenden Stichwörtern durchsucht: „speech recognition“, „voice recognition“, „medical“ und „healthcare“. Unter der Annahme, dass sich erst die ab dem Jahr 2000 entwickelten Spracherkennungstechnologien bezüglich ihrer Genauigkeit für den medizinischen Bereich eignen, wurden Studien erst ab diesem Zeitpunkt in der vorliegenden Übersichtsarbeit berücksichtigt. Ergebnisse Insgesamt lieferten die 29 für diese Analyse herangezogenen Studien sehr differente Ergebnisse. Im Vergleich zu alternativen Diktatserviceleistungen, konnte sich die Spracherkennungstechnologie als zeit- und kosteneffizienter erweisen. Im Vergleich zur Texteingabe zeigte sich die Spracherkennung in den betrachteten Studien jedoch nicht überlegen, was mehrheitlich an der geringeren beobachteten Genauigkeit der Spracherkennung lag. Schlussfolgerung Der Einsatz von digitaler Spracherkennung im klinischen Betrieb bietet einige Vorteile bezüglich der reinen Dokumentationszeit. Die vorhandenen qualitativen Probleme in der genauen semantischen Umsetzung führen jedoch in den vorliegenden Studien noch nicht zu einer eindeutigen Evidenz der Vorteilhaftigkeit dieser Technologie. Aus diesem Grund besteht darüber hinaus Bedarf an weiteren Untersuchungen auf diesem Forschungsfeld.

Analyse der Kodierungsqualität der Leichenschauscheine und Obduktionsraten in Chemnitz, 2010–2013

Zusammenfassung Hintergrund Die Leichenschau als der letzte Dienst des Arztes am Patienten ist in den letzten Jahren zunehmend in die Kritik geraten. Das Ziel dieser Arbeit ist es anhand der Daten aus Chemnitz zu untersuchen, welchen Einfluss der Sterbeort, der leichenschauende Arzt, das Alter und Geschlecht der Verstorbenen auf die Kodierungsvollständigkeit und Kodierungsqualität der Todesursachen in den Todesbescheinigungen hat. Methoden Es wurden insgesamt 15 612 Todesbescheinigungen und 353 Obduktionsscheine des Gesundheitsamts Chemnitz aus den Sterbebuchjahren 2010–2013 ausgewertet. Es wurden die Merkmale Alter, Geschlecht, Todesursache nach Erstleichenschau sowie nach evtl. erfolgter Obduktion, Todesart und eventuelle Komplikationen im Rahmen der zweiten Leichenschau erfasst. Zusätzlich wurde die Sterbeort- und Leichenschauarzt-Kategorie erhoben. Außerdem wurden mangelhaft oder falsch kodierte Todesbescheinigungen berichtigt und eine Übereinstimmungsanalyse durchgeführt. Die Auswertung erfolgte hierbei gemäß den formalen Kriterien des Deutschen Instituts für Medizinische Dokumentation und Information für das grundsätzliche Ausfüllen von Todesbescheinigungen. Ergebnisse Die Obduktionsrate betrug 2,3%. Das Grundleiden wurde in 34,1% nicht dokumentiert. Die Übereinstimmung zwischen qualitätsgesicherter Nachkodierung und der primären 3-stelligen ICD-10 Kodierung war hoch (96,5%). Hohes Alter und Sterben außerhalb des Krankenhauses sowie die Durchführung der Leichenschau durch einen Arzt, der nicht im Krankenhaus die Leichenschau durchführt, waren mit einer höheren Wahrscheinlichkeit einer ICD-10 Fehlkodierung assoziiert. Die beobachtete Übereinstimmung des 3-stelligen ICD-10 kodierten Grundleidens des Leichenschauscheins und Obduktionsscheins betrug 26,3%. In 24,2% enthielt das Grundleiden sogenannte Garbage Codes, die für eine Todesursachenstatistik ungeeignet sind. Schlussfolgerungen Ärzte müssen dafür sensibilisiert werden, Leichenschauscheine ordnungsgemäß auszufüllen. Die Obduktion führt sehr häufig zu einer Änderung des Grundleidens, weswegen die Obduktion eine wichtige Qualitätskontrolle der Todesursachenfeststellung bleibt. Das ICD-10 Kodieren ist keine primär ärztliche Tätigkeit und sollte nicht gesetzlich von Ärzten eingefordert werden.