Einsatz hybrider KI-Sprachtechnologien zur Qualitätssteigerung in der medizinischen Versorgung (HYKIST)

Ziele und Vorgehen

Ziel des HYKIST Projektes ist die Entwicklung eines hybriden Gesamtsystems, das die menschliche Übersetzungsleistung mit einer KI-basierten Übersetzungslösung kombiniert, um die medizinische Versorgung von nichtdeutschsprachigen Patientinnen und Patienten durch verbesserte Kommunikation zu erhöhen. HYKIST soll Sprachmittlerinnen und Sprachmittlern bei der Übersetzung von komplexen medizinischen Sachverhalten und Fachtermini während des Arzt-Patienten-Gespräches unterstützen. Technologien aus der automatischen Spracherkennung und maschinellen Übersetzung sollen hierzu angewandt werden, die mit einem Dialogsystem zur Erstanamnese gekoppelt und in eine Telekonferenzplattform zur Unterstützung im Übersetzungsprozess integriert sind. Nahezu in Echtzeit soll dann ein Übersetzungsvorschlag präsentiert werden. Dazu wird das System im Klinikalltag getestet, um die Chancen und Herausforderungen einer Mensch-Maschine-Interaktion zu identifizieren und mögliche Fallstricke im Praxiseinsatz zu beheben.

Perspektiven für die Praxis

Eine fehlerbehaftete Kommunikation in der medizinischen Versorgung kann zu Unter- und Fehlversorgung, geringerer Versorgungsqualität, erhöhter Rate an Behandlungsfehlern und ineffektiveren Präventionsmaßnahmen führen. Zudem erzeugt sie bei allen Beteiligten Unzufriedenheit. Vor dem Hintergrund dieser sprachlich bedingten Herausforderungen  können  bedarfsgerechte, jederzeit verfügbare und hochqualitative Dolmetschdienstleistungen von zentraler Bedeutung sein und zu einer Verbesserung der Versorgungssituation beitragen. Über die in dem Projekt adressierten Zielsprachen Vietnamesisch und Arabisch hinaus wird die Erweiterbarkeit der HYKIST-Plattform um neue Sprachen wie z. B. Türkisch, Polnisch oder Russisch angestrebt. Auch Anwendungen in der Intensivmedizin oder Katastrophenmedizin sind denkbar.

Ergebnisse

Für die Durchführung der klinischen Studie wurde ein stabiles Gesamtsystem entwickelt und den Anwendungspartnern bereitgestellt. Das HYKIST-System - von der Datenquelle, über die automatische Spracherkennung und maschinelle Übersetzung bis hin zur Benutzerschnittelle der HYKIST-App – wurde erfolgreich erarbeitet und getestet. Insgesamt konnten mit dem HYKIST-System 170 Trialoge durchgeführt werden (davon 111 im Sana Klinikum Lichtenberg und 59 im Universitätsklinikum Köln). Die Erkennungsrate für die drei in HYKIST bearbeiteten Sprachen Arabisch, Ukrainisch und Vietnamesisch betrug ca. 75%. In zukünftigen Arbeiten könnte durch die Optimierung der Sprachmodelle und maschinellen Übersetzung die Fehlerquote auf ca. 10% reduziert werden. Die Herausforderung für die maschinelle Übersetzung im HYKIST-Projekt war, Systeme zu trainieren, die direkt zwischen den relevanten Sprachen übersetzen ohne die Verwendung einer Pivot-Sprache, das heißt ohne aus der Originalsprache eine „Brückensprache“ zu erzeugen, die dann erst in einem zweiten Schritt in die Zielsprache übersetzt wird. Insbesondere Sprachdialekte waren in den Trainingsdaten des Spracherkennungssystems deutlich unterrepräsentiert. Wichtig für die Zukunft ist auch, die automatische Erkennung wichtiger Gesprächsinhalte für die Sprachmittlerinnen und Sprachmittler direkt und leicht erfassbar darzustellen, damit diese für die Vermittlung im Arzt-Patient-Gespräch hervorgehoben werden kann.

Verwertung

Die im HYKIST-Projekt entwickelten Komponenten von Fraunhofer FOKUS können für eine Vielzahl weiterer Anwendungsfälle nutzbar gemacht werden, z.B. in der Katastrophenmedizin oder für multilinguale Erste-Hilfe-Informationen im Alltag. Ein Folgeprojekt zur psychiatrisch-psychosozialen Unterstützung von Geflüchteten wurde bereits als Skizze formuliert. Ebenso bieten sich Anschlussprojekte auf dem Gebiet der echtzeitbasierten Sprachverarbeitung in der medizinischen Versorgung an. Vor dem Hintergrund dieser sprachlich bedingten Herausforderungen können bedarfsgerechte, jederzeit verfügbare und hochqualitative Übersetzungsdienstleistungen von zentraler Bedeutung sein und zu einer Verbesserung der Versorgungssituation beitragen. Es wird nachhaltig an der Weiterentwicklung und Nutzung von Sprachassistenzsystemen gearbeitet. Der Erkenntnisgewinn aus dem Projekt wird mittels Öffentlichkeitsarbeit aber auch Mitarbeit in unterschiedlichen Gremien, z. B. im Rahmen der Arbeits-gruppe „KI-basierte Sprachassistenz“ bestehend aus mehreren Fraunhofer-Instituten, an Dritte weitervermittelt. Durch das Mitwirken der Firma AppTek im Projekt können die entwickelten Komponenten auch durch andere Interessierte weiterverwendet werden.