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Large Language Models und KI-gestützte Bots in der Patientenreise

In: Künstliche Intelligenz im Einsatz für die erfolgreiche Patientenreise

Author

Listed:
  • Sophie Hundertmark

    (Hochschule Luzern)

  • Massimiliano Decarli

    (Hochschule Luzern)

Abstract

Zusammenfassung Dieser Beitrag untersucht die transformative Rolle von KI-gestützten Chat- und Voicebots im Gesundheitswesen, insbesondere Large Language Model (LLM) basierte Bots. LLMs, trainiert mit umfangreichen Datensätzen, ermöglichen ein tieferes Verständnis der menschlichen Sprache und die Generierung kontextbezogener Antworten. Durch Methoden wie Retriever-Augmented Generation (RAG) können diese Bots auf unternehmensspezifische Daten zugreifen und präzise Informationen liefern. Im Fokus stehen die Unterschiede zwischen Chat- und Voicebots sowie ihre jeweiligen Vorteile und Einsatzmöglichkeiten entlang der Patientenreise – vor, während und nach dem Arztbesuch. LLM-Bots bieten Potenzial zur Verbesserung der Patientenkommunikation, Effizienzsteigerung und Personalisierung der Gesundheitsversorgung. Die Implementierung von LLM-Bots erfordert eine strukturierte Vorgehensweise, von der Bedarfsanalyse über die Datenaufbereitung und Prompt-Erstellung bis hin zur kontinuierlichen Weiterentwicklung. Dabei sind Datenschutz und Datensicherheit von zentraler Bedeutung. Untersucht werden die Chancen und Herausforderungen des KI-Einsatzes im Gesundheitswesen sowie die Möglichkeiten, wie LLM-Bots die Patientenreise optimieren und die Gesundheitsversorgung der Zukunft gestalten können.

Suggested Citation

  • Sophie Hundertmark & Massimiliano Decarli, 2025. "Large Language Models und KI-gestützte Bots in der Patientenreise," Springer Books, in: Mario A. Pfannstiel (ed.), Künstliche Intelligenz im Einsatz für die erfolgreiche Patientenreise, chapter 41, pages 781-804, Springer.
  • Handle: RePEc:spr:sprchp:978-3-658-48573-3_41
    DOI: 10.1007/978-3-658-48573-3_41
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