ePA: Warum eine Volltextsuche scheitern wird und KI die bessere Lösung ist

Die elektronische Patientenakte ist extrem unübersichtlich. Eine Volltextsuche wird dennoch keinen Mehrwert bieten. Nur eine integrierte KI würde Ärzt:innen und Patient:innen wirklich helfen.

Seit die elektronische Patientenakte (ePA) breit verfügbar ist, lautet einer der zentralen Kritikpunkte: zu unübersichtlich, zu zeitraubend, zu wenig Nutzwert. Derzeit ist die ePA lediglich eine Dokumentenablage, vergleichbar einem überquellenden Ordner auf dem Computer. Wer sich ein Bild seiner eigenen Gesundheit oder der Verfassung des vor ihm sitzenden Patient:innen machen will, muss sich durch unzählige Dokumente klicken. Das Problem ist erkannt, und jedem Beteiligten ist klar: Erst wenn Informationen in der ePA übersichtlich und rasch erfassbar zur Verfügung, wird die Digitalakte zu einem gewinnbringenden Werkzeug für alle im Gesundheitssystem.

Als Lösung ist nun eine Volltextsuche geplant, Ende 2026 könnte sie zur Verfügung stehen. In der Theorie soll sie Ärzt:innen und Patient:innen in die Lage versetzen, medizinische Informationen schnell aufzufinden. In der Praxis jedoch wird diese Funktion weder Übersicht schaffen noch Zeit sparen. Man denke nur an die Suchfunktion auf dem eigenen Computer: Sie hilft nur, wenn man recht genau weiss wonach man sucht – und auch dann ist oft einiges an Aufwand nötig.

Das Problem der Volltextsuche in der ePA

Eine Volltextsuche funktioniert nach rein syntaktischen Prinzipien. Mit ihr lässt sich zwar gut nach bestimmten Zeichenfolgen suchen, nicht aber nach der Semantik, also der Bedeutung von Wörtern oder Sätzen. Das hat eine Reihe negativer Auswirkungen:

●  Finden lassen sich nur genau die Begriffe, die abgefragt wurden, nicht aber Synonyme. Doch so einheitlich ist die medizinische Dokumentation für gewöhnlich nicht. In einem Arztbrief steht „Myokardinfarkt“, in einem anderen „Herzinfarkt“, in einem dritten vielleicht nur die Abkürzung MI. Kaum ein Mediziner oder eine Medizinerin wird alle möglichen Suchbegriffe eingeben, damit ihm oder ihr wirklich nichts entgeht.

●  Nach der Suche fängt die zeitfressende Arbeit erst an: Medizinische Informationen sind komplex und kontextabhängig. Die Volltextsuche erkennt diese Zusammenhänge nicht zuverlässig. Gehen Mediziner:innen also alle gefundenen Dokumente durch, werden sie feststellen, dass ein Großteil von ihnen keinerlei Relevanz für die jetzige Situation seiner Patient:innen hat.

●  Die enorme Heterogenität der Dokumente innerhalb der ePA tut ihr Übriges: Eine Volltextsuche über eingescannte PDFs, Freitexte, strukturierte Laborbefunde, annotierte Röntgenbilder erzeugt zwangsläufig Rauschen. Ärzt:innen müssen sich mühsam durch Trefferlisten arbeiten, Dokumente öffnen, scrollen und interpretieren.

●  Für Patient:innen ist die Situation sogar noch komplizierter: Sie können oft gar nicht beurteilen, ob ein entsprechendes Dokument für ihre aktuelle Situation wichtig ist oder nicht. Die Suche liefert Daten, aber keine Erkenntnis.

Die Volltextsuche in der ePA wird also keines der Versprechen halten können, die mit ihr verbunden werden: Sie wird weder Zeit sparen noch Ärzt:innen ein besseres Bild ihres Patienten vermitteln. Sie kann sogar zum Nachteil werden. Schon jetzt fürchten Ärzt:innen mehr Klagen auf Behandlungsfehler, weil mit der ePA alle Informationen zu einem Patienten fehlen – und theoretisch einbezogen werden könnten. Die Praxis sieht jedoch anders aus. In den durchschnittlich sieben Minuten, die Ärzt:innen für jeden Patienten und jede Patientin haben, lassen sich die vorliegenden Daten kaum durchgehen. Die Volltextsuche könnte die Furcht vor Haftungsklagen weiter erhöhen, weil sie eine bessere Übersicht verspricht – aber nicht einhält.

Wie eine integrierte KI die ePA verbessern kann

Aus diesen Gründen ist generative KI die deutlich bessere Lösung. Eine solche KI arbeitet semantisch, nicht nur lexikalisch. Sie versteht Fragen, ordnet sie in einen Kontext ein und kann Informationen zusammenfassen, priorisieren und erklären. Nutzer:innen, seien es nun Fachexpert:innen oder medizinische Laien, können sie per Chat um Auskunft bitten. Mediziner:innen können fragen: „Welche relevanten Vorerkrankungen liegen für diesen Patienten vor?“ „Gab es in den letzten zwei Jahren Auffälligkeiten bei den Leberwerten?“  Die KI würde eine strukturierte, verständliche Antwort liefern – inklusive Quellenverweisen innerhalb der ePA.

Patient:innen können sich erkundigen: “Wann war meine letzte Röntgenuntersuchung”? “Wie oft am Tag muss ich nochmal meine Blutdrucksenker nehmen?” Die KI kann diese Informationen verständlich erklären. Das stärkt Gesundheitskompetenz und Selbstbestimmung – Ziele, die mit einer bloßen Volltextsuche unerreichbar bleiben.

Averbis liefert Beispiele für den Praxis-Einsatz

Eine solche Interaktion mit persönlichen Gesundheitsinformationen ist keineswegs Zukunftsmusik. In ersten Kliniken hat Averbis ein vergleichbares System bereits im Einsatz. Die KI-Anwendung “Medical Summary” greift dabei auf alle Daten zurück, die innerhalb des Krankenhauses von einem Patienten vorliegen. Mit Hilfe der Technologie lassen sie sich so ordnen, dass die Krankheitsgeschichte in einer einheitlichen Datenbasis zur Verfügung steht. Aus dieser Datenbasis lässt sich dann eine Zusammenfassung erstellen und dialogfähig machen. Nutzer:innen können Rückfragen stellen oder tiefer gehende Auskünfte einholen. Ergebnisse aus dem Bosch Health Campus haben gezeigt, dass Mediziner:innen auf diese Weise fünfmal schneller die für ihre Diagnose- oder Therapieentscheidung relevanten Daten sichten können.

Zusammenfassend lässt sich festhalten: Die Volltextsuche in der ePA liefert keinen substantiellen Mehrwert. Sie ist inhaltlich beschränkt und ineffizient. Sie kostet Zeit, ohne Verständnis zu schaffen. Statt Ressourcen dafür zu verwenden, sie in die elektronische Patientenakte zu integrieren, sollte man gleich den Schritt Richtung KI wagen. Die Technologie erkennt Kontexte, lässt sich als Chatbot nutzen und kann Informationen in Wissen verwandeln – für Ärzt:innen wie für Patient:innen. Nur so wird die ePA ihr erhofftes Potenzial entfalten und die medizinische Versorgung verbessern. Praxisbeispiele in verschiedenen Kliniken zeigen, dass genau dies mit der “Medical Summary” von Averbis heute schon möglich ist.