Die klinische Entlassdokumentation stellt ein kritisches Bindeglied zwischen stationärer Behandlung und ambulanter Weiterversorgung dar. Angesichts zunehmender administrativer Belastung und Fachkräftemangels im stationären Sektor bietet die Automatisierung mittels Large Language Models (LLMs) erhebliche Potenziale zur Effizienzsteigerung. Der vorliegende Beitrag untersucht, wie diese technologischen Potenziale mit den hohen Anforderungen an Informationssicherheit und Datenschutz in Einklang gebracht werden können.
Auf Basis einer systematischen Literaturanalyse (PRISMA 2020) werden die Chancen, insbesondere in der Entlastung des ärztlichen Personals und der Standardisierung der Dokumentation, den spezifischen Risiken, wie KI-Halluzinationen, Datenabfluss und Prozessstörungen, gegenübergestellt. Die Arbeit entwickelt hierfür ein Governance-Modell, das auf den IT-Grundschutz-Standards des BSI (200-1 bis 200-3) basiert. Ein zentrales Ergebnis ist, dass der Einsatz generativer KI im klinischen Umfeld zwingend ein „Human-in-the-Loop“-Prinzip erfordert, bei dem die ärztliche Letztverantwortung durch prozessuale und technische Kontrollen, wie die Nutzung von Reverse Proxys und strikte Container-Segmentierung flankiert wird. Die Analyse kommt zu dem Schluss, dass KI-gestützte Dokumentation nur dann als sicher und patientenzentriert eingestuft werden kann, wenn sie in ein revisionssicheres, auditierbares Sicherheitsmanagementsystem eingebettet ist.
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- Dirk Meyer (Author), 2026, KI‑Automatisierung der Entlassdokumentation in einer Klinik, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1744990