{"id":1069,"date":"2026-02-13T09:34:33","date_gmt":"2026-02-13T08:34:33","guid":{"rendered":"https:\/\/hub.hslu.ch\/ta-blog\/?p=1069"},"modified":"2026-02-13T09:41:07","modified_gmt":"2026-02-13T08:41:07","slug":"ki-macht-telemedizin-fuenf-mal-schneller","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hub.hslu.ch\/ta-blog\/ki-macht-telemedizin-fuenf-mal-schneller\/","title":{"rendered":"KI macht Telemedizin f\u00fcnf Mal schneller"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"wp-block-columns is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-9d6595d7 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\">\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Die Ausgangslage<\/h2>\n\n\n\n<p>Telemedizinische Leistungen sind zunehmend nachgefragt. Patientinnen und Patienten erwarten rasche, verst\u00e4ndliche und medizinisch fundierte Antworten auf ihre Anfragen. F\u00fcr \u00c4rztinnen und \u00c4rzte bedeutet dies einen hohen administrativen Aufwand: Das Formulieren pr\u00e4ziser schriftlicher Stellungnahmen dauert im Durchschnitt eine knappe Viertelstunde pro Fall.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\">\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Die Idee<\/h2>\n\n\n\n<p>Masterstudent Dmitriy An hat in einer Vertiefungsarbeit gemeinsam mit der Telemedizin-Anbieterin alcare AG untersucht, wie sich dieser Prozess mithilfe von K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) effizienter gestalten l\u00e4sst. Ziel war es, Antwortentw\u00fcrfe automatisiert zu generieren, ohne dabei Abstriche bei Qualit\u00e4t, Sicherheit oder Datenschutz zu machen.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-columns is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-9d6595d7 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\">\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Das Problem<\/h2>\n\n\n\n<p>Large Language Models (LLMs) werden international bereits als medizinische Assistenzsysteme erprobt. Viele L\u00f6sungen basieren jedoch auf Cloud-Diensten. Damit entstehen Herausforderungen in Bezug auf Datenschutz, regulatorische Anforderungen und Datenhoheit. Zudem sind sogenannte \u00abHalluzinationen\u00bb \u2013 also faktisch falsche oder unvollst\u00e4ndige Aussagen \u2013 ein bekanntes Risiko.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\">\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Die L\u00f6sung<\/h2>\n\n\n\n<p>Dmitriy An entwickelte mit der Unterst\u00fctzung der Forschenden am Institut f\u00fcr Elektrotechnik einen vollst\u00e4ndig lokal betriebenen KI-Assistenten \u2013 ein sogenanntes Retrieval-Augmented-Generation-System (RAG). Dieses RAG-System arbeitet grob in zwei Phasen: Zuerst sucht es in einer grossen Datenbank mit 10 Millionen gepr\u00fcften PubMed-Artikeln gezielt nach passenden Fachinformationen (\u00abRetrieval\u00bb). Anschliessend formuliert ein Sprachmodell auf dieser Basis eine verst\u00e4ndliche Antwort (\u00abGeneration\u00bb). Zudem erf\u00fcllt das System hohe Anforderungen an Datenschutz und Datensicherheit \u2013 ein entscheidender Faktor im Gesundheitswesen.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-9-16 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe loading=\"lazy\" title=\"KI in der Telemedizin \u260e\" width=\"540\" height=\"960\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/1PwA4WPo2OU?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n<div class=\"blue-box\">\n\t<div class=\"row\">\n\t\t<div class=\"col-md-12\">\n\t\t\t<p>Dmitriy an hat seinen <a href=\"https:\/\/www.hslu.ch\/de-ch\/technik-architektur\/studium\/bachelor\/digital-engineering\/\">Bachelor of Science in Digital Engineering<\/a> an der HSLU \u2013 T&amp;A gemacht und schliesst seinen <a href=\"https:\/\/www.hslu.ch\/de-ch\/technik-architektur\/studium\/master\/engineering\/\">Master of Science in Engineering<\/a> im Fr\u00fchjahr 2026 ab.<\/p>\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">So funktioniert das KI-System im Detail<\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Automatische Teilfragen:<\/strong> Die KI zerlegt eine Patientenanfrage in mehrere medizinisch relevante Unterfragen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Gezielte Literatursuche:<\/strong> F\u00fcr jede Teilfrage werden passende Fachartikel aus einer lokalen Datenbank gesucht. (In der Arbeit beschr\u00e4nkt auf Abstracts der PubMed-Datenbank).<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Kombinierte Suche: <\/strong>Das System verbindet semantische Suche (Bedeutung) mit Schlagwortsuche.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Rangordnung der Quellen:<\/strong> Besonders relevante Artikel werden priorisiert.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Antwortgenerierung:<\/strong> Das Sprachmodell erstellt auf Basis dieser Quellen einen Entwurf (mehrsprachige Nutzung bei englischsprachiger Wissensbasis).<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Transparenz:<\/strong> Die verwendeten PubMed-Referenzen werden dokumentiert.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>On-Premise-Betrieb:<\/strong> Vollst\u00e4ndig lokale Infrastruktur ohne Cloud-Anbindung; keine \u00dcbertragung sensibler Patientendaten an Dritte; Betrieb auf eigener Hardware; vollst\u00e4ndige Datenkontrolle und hohe Datensicherheit.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p>\u00abMein Hauptproblem war es, ein relativ kleines, aber trotzdem zuverl\u00e4ssiges LLM zu verwenden, dass lokal auf \u00fcblicher Benutzerhardware laufen kann.\u00bb<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Das KI-System macht (noch) Fehler, aber&#8230;<\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"687\" src=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/ta-blog\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2026\/02\/Gemini_Generated_Image_1mz5zw1mz5zw1mz5-1024x687.png\" alt=\"Dmitriy An, Masterassistent an der HSLU \u2013 T&amp;A testet sein KI-System f\u00fcr die Telemedizin im iHomeLab.\" class=\"wp-image-1072\" srcset=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/ta-blog\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2026\/02\/Gemini_Generated_Image_1mz5zw1mz5zw1mz5-1024x687.png 1024w, https:\/\/hub.hslu.ch\/ta-blog\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2026\/02\/Gemini_Generated_Image_1mz5zw1mz5zw1mz5-300x201.png 300w, https:\/\/hub.hslu.ch\/ta-blog\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2026\/02\/Gemini_Generated_Image_1mz5zw1mz5zw1mz5-768x515.png 768w, https:\/\/hub.hslu.ch\/ta-blog\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2026\/02\/Gemini_Generated_Image_1mz5zw1mz5zw1mz5-1536x1031.png 1536w, https:\/\/hub.hslu.ch\/ta-blog\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2026\/02\/Gemini_Generated_Image_1mz5zw1mz5zw1mz5-928x623.png 928w, https:\/\/hub.hslu.ch\/ta-blog\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2026\/02\/Gemini_Generated_Image_1mz5zw1mz5zw1mz5.png 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Dmitriy An hat die Leistungsf\u00e4higkeit des Systems \u00fcberpr\u00fcft. In der Retrieval-Phase (10 Millionen Fachartikel durchsuchen) zeigte sich: <strong>Das System findet in vielen F\u00e4llen passende und relevante Quellen. <\/strong>Ein wichtiger Schritt dabei ist das sogenannte \u00abRe-Ranking\u00bb. Das bedeutet: Nachdem das System eine erste Liste mit passenden Artikeln gefunden hat, ordnet es diese nochmals neu nach festgelegten Kriterien. Die relevantesten Quellen werden strategisch so positioniert, dass sich die Qualit\u00e4t der Ergebnisse erh\u00f6ht.<\/p>\n\n\n\n<p>In der Generation-Phase ist die praktische Wirkung entscheidend. Daf\u00fcr haben erfahrenen Telemedizin-Fachpersonen 39 reale Patientenanfragen beurteilt. <strong>36 der automatisch generierten Antworten wurden als fachlich korrekt eingestuft. Drei Antworten enthielten Fehler<\/strong>, davon zwei mit Gefahrenpotenzial. Aber: Alle problematischen Stellen wurden im Review-Prozess schnell erkannt. Das System ist also ausdr\u00fccklich als Assistenzwerkzeug konzipiert \u2013 die medizinische Verantwortung bleibt bei der Fachperson.<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p>\u00abIch habe gelernt: KI-Systeme immer zusammen mit den Benutzenden entwickeln, damit das System in einem iterativen Feedback-Loop st\u00e4ndig verbessert werden kann.\u00bb<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00dcber zehn Minuten Zeitersparnis pro Fall<\/h2>\n\n\n\n<p>Die Studie zeigt, dass ein lokal betriebenes RAG-System einen substanziellen Beitrag zur Effizienzsteigerung in der Telemedizin leisten kann. Die durchschnittliche Bearbeitungszeit von Patientenanfragen lag bei der alcare AG vorher bei 13.46 Minuten. Die Bearbeitungszeit mit dem neu entwickelten KI-System betrug 2.82 Minuten. Das ist eine Zeitersparnis von 10.64 Minuten pro Fall \u2013 <strong>eine Effizienzsteigerung von rund 79 Prozent<\/strong>. Gerade vor dem Hintergrund des Fachkr\u00e4ftemangels im Gesundheitswesen er\u00f6ffnet dies relevantes Entlastungspotenzial.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>\u00abMeine Hoffnung war es, mit einem KI-System die \u00c4rztinnen und \u00c4rzte zu entlasten\u00bb, sagt Dmitriy An. <\/strong>Sie h\u00e4tten so mehr Zeit f\u00fcr Ihre Patient:innen, was die Qualit\u00e4t der Behandlungen erh\u00f6hen sollte. Ausserdem m\u00fcssten Patient:innen jetzt weniger lang auf ihre Telemedizin-Antwort warten. Nach dem Masterabschluss will Dmitriy An auch in anderen Berufsfeldern f\u00fcr mehr Effizienz durch KI sorgen. \u00abIch will mit meiner Arbeit ausgelastete Positionen entlasten, um ihren Job angenehmer und attraktiver zu machen.\u00bb<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ein lokal betriebenes KI-Recherche- und Antwortsystem der Hochschule Luzern \u2013 Technik &amp; Architektur reduziert den Aufwand in der schriftlichen Telemedizin um rund 80 Prozent \u2013 bei voller Datenhoheit und \u00e4rztlicher Kontrolle.<\/p>\n","protected":false},"author":189,"featured_media":1070,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"_relevanssi_hide_post":"","_relevanssi_hide_content":"","_relevanssi_pin_for_all":"","_relevanssi_pin_keywords":"","_relevanssi_unpin_keywords":"","_relevanssi_related_keywords":"","_relevanssi_related_include_ids":"","_relevanssi_related_exclude_ids":"","_relevanssi_related_no_append":"","_relevanssi_related_not_related":"","_relevanssi_related_posts":"1020,897,698,657,889,799","_relevanssi_noindex_reason":"","footnotes":"","_links_to":"","_links_to_target":""},"categories":[21,88,17],"tags":[82,97,78,63],"class_list":["post-1069","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-daten","category-forschung-und-entwicklung","category-gesundheit","tag-automatisierung","tag-gesundheit","tag-innovation","tag-kuenstliche-intelligenz"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.3 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>KI macht Telemedizin f\u00fcnf Mal schneller - Technik &amp; 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