Abschlussarbeit

Bachelor Thesis

ENTWICKLUNG EINES KI-GESTÜTZTEN SYSTEMS ZUR MEDIZINISCHEN KOMMUNIKATION MIT NLP-BASIERTER PSEUDONYMISIERUNG

Kurzfassung / Abstract: Sprachliche Verständigungsprobleme und der Schutz sensibler Gesundheitsdaten zählen zu den größten Herausforderungen in der modernen medizinischen Kommunikation. Diese Bachelorarbeit präsentiert die Entwicklung eines KI-gestützten Kommunikationssystems zur datenschutzfreundlichen Verständigung im medizinischen Kontext. Ziel war es, Sprachbarrieren zwischen Patient:innen und medizinischem Fachpersonal zu überwinden, ohne sensible Gesundheitsdaten an externe Dienste weiterzugeben. Dazu wurde ein mehrschichtiges System konzipiert, das auf lokal betriebenen NLP- und LLM-Komponenten basiert. Kernfunktionen sind die automatische Pseudonymisierung personenbezogener Daten, die Extraktion medizinischer Entitäten (z. B. Medikamente, Applikationswege) sowie eine kontext- und platzhaltersensitive Übersetzung via GPTAPI. Die prototypische Umsetzung wurde auf leistungsfähiger Hardware realisiert und im Rahmen verschiedener Testszenarien evaluiert. Die Ergebnisse zeigen eine hohe Genauigkeit bei der Pseudonymisierung und Inhaltsanalyse, sowie eine überzeugende Übersetzungsqualität. Die Arbeit belegt, dass durch die Kombination moderner Sprachverarbeitung, medizinischer Ontologien und generativer KI ein praktikabler Lösungsansatz für sichere, mehrsprachige Gesundheitskommunikation geschaffen werden kann – mit hohem Potenzial für den klinischen Alltag.

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