01.03.2026 | Mareike Weberink
Von Arztbrief bis KI-Analyse
Wie NLP und LLMS im Krankenhaus sicher nutzbar werden
Transparenz, Governance und Datensouveränität als Schlüssel für den Einsatz von KI in klinischen Dokumenten
Ob Arztbrief, Befund oder Entlassbericht: Ein Großteil der klinisch relevanten Informationen liegt in unstrukturierter, natürlicher Sprache vor. Gleichzeitig wächst der Druck, diese Informationen sicher, nachvollziehbar und interoperabel nutzbar zu machen – für Kodierung, Abrechnung, Versorgungssteuerung oder neue KI-gestützte Anwendungen. Hier setzt ein zentrales Thema der digitalen Transformation im Krankenhaus an: die kontrollierte Nutzung sprachbasierter KI bei sensiblen Gesundheitsdaten.
Für die Analyse medizinischer Texte haben sich zwei Ansätze etabliert: klassische Verfahren des Natural Language Processing (NLP) und Large Language Models (LLMs) als leistungsfähige Weiterentwicklung. Beide eröffnen neue Potenziale – unterscheiden sich jedoch deutlich in Transparenz, Datenbedarf, Steuerbarkeit und regulatorischer Einbettung. Gerade in einem Umfeld, in dem Datensouveränität, Compliance und Nachvollziehbarkeit nicht verhandelbar sind, braucht KI mehr als nur Rechenleistung. Sie braucht einen verlässlichen Betriebs- und Governance-Rahmen. Mit dem XQT-Modell (Trust. Connect. Apply.) schafft DMI hierfür die Grundlage: qualifizierte Daten, kontrollierte Integration und verantwortungsvolle Nutzung.
Für die Analyse medizinischer Texte haben sich zwei Ansätze etabliert: klassische Verfahren des Natural Language Processing (NLP) und Large Language Models (LLMs) als leistungsfähige Weiterentwicklung. Beide eröffnen neue Potenziale – unterscheiden sich jedoch deutlich in Transparenz, Datenbedarf, Steuerbarkeit und regulatorischer Einbettung. Gerade in einem Umfeld, in dem Datensouveränität, Compliance und Nachvollziehbarkeit nicht verhandelbar sind, braucht KI mehr als nur Rechenleistung. Sie braucht einen verlässlichen Betriebs- und Governance-Rahmen. Mit dem XQT-Modell (Trust. Connect. Apply.) schafft DMI hierfür die Grundlage: qualifizierte Daten, kontrollierte Integration und verantwortungsvolle Nutzung.
Sechs Fragen an Annett Müller, Geschäftsleitung Clinical Document & Data Services, DMI:
Wie funktionieren NLP und LLM grundsätzlich?
NLP – Natural Language Processing oder natürliche Sprachverarbeitung – arbeitet häufig mit regelbasierten Verfahren oder kleineren, aufgabenspezifischen Machine-Learning-Modellen. Ziel ist es, Texte gezielt zu analysieren, zu klassifizieren oder in strukturierte Informationen zu überführen.
LLMs, also große Sprachmodelle, nutzen hingegen sehr große neuronale Netze, um Sprache in ihrem Kontext zu erfassen und selbst Texte zu generieren. Sie werden daher oft der generativen KI zugeordnet.
Wie hoch ist der Datenbedarf – und warum ist das kritisch?
NLP kommt in der Regel mit vergleichsweise wenig, dafür hochqualitativen und domänenspezifischen Daten aus – etwa auf Basis etablierter medizinischer Standards wie ICD-10 oder OPS. LLMs benötigen für ihr Basistraining enorme Datenmengen. Das erhöht nicht nur den Rechenaufwand, sondern auch die Risiken: Halluzinationen, Bias und insbesondere Fragen des Datenschutzes und der Nachvollziehbarkeit.
Wo liegen typische Einsatzbereiche in der Gesundheits-IT?
NLP bewährt sich überall dort, wo es auf klare Zuordnung, Struktur und Regelkonformität ankommt – zum Beispiel bei Kodierung, semantischer Suche oder Terminologie-Mapping. LLMs spielen ihre Stärken eher aus, wenn Sprache freier formuliert ist oder komplexe Zusammenhänge verarbeitet werden sollen, etwa in der Patientenkommunikation oder bei assistierenden Dialogsystemen.
NLP – Natural Language Processing oder natürliche Sprachverarbeitung – arbeitet häufig mit regelbasierten Verfahren oder kleineren, aufgabenspezifischen Machine-Learning-Modellen. Ziel ist es, Texte gezielt zu analysieren, zu klassifizieren oder in strukturierte Informationen zu überführen.
LLMs, also große Sprachmodelle, nutzen hingegen sehr große neuronale Netze, um Sprache in ihrem Kontext zu erfassen und selbst Texte zu generieren. Sie werden daher oft der generativen KI zugeordnet.
Wie hoch ist der Datenbedarf – und warum ist das kritisch?
NLP kommt in der Regel mit vergleichsweise wenig, dafür hochqualitativen und domänenspezifischen Daten aus – etwa auf Basis etablierter medizinischer Standards wie ICD-10 oder OPS. LLMs benötigen für ihr Basistraining enorme Datenmengen. Das erhöht nicht nur den Rechenaufwand, sondern auch die Risiken: Halluzinationen, Bias und insbesondere Fragen des Datenschutzes und der Nachvollziehbarkeit.
Wo liegen typische Einsatzbereiche in der Gesundheits-IT?
NLP bewährt sich überall dort, wo es auf klare Zuordnung, Struktur und Regelkonformität ankommt – zum Beispiel bei Kodierung, semantischer Suche oder Terminologie-Mapping. LLMs spielen ihre Stärken eher aus, wenn Sprache freier formuliert ist oder komplexe Zusammenhänge verarbeitet werden sollen, etwa in der Patientenkommunikation oder bei assistierenden Dialogsystemen.
Wie transparent sind die Modelle?
Transparenz ist ein entscheidender Faktor. NLP-Modelle sind meist gut erklärbar und damit Audit- und Compliance-fähig. Bei LLMs ist das mitunter deutlich schwieriger: Aufgrund ihrer Komplexität lässt sich oft nicht eindeutig nachvollziehen, wie eine Antwort zustande kommt. Für sensible klinische Entscheidungen ist das eine klare Herausforderung.
Wie flexibel und integrierbar sind die Ansätze?
NLP-Systeme lassen sich gezielt an medizinische Prozesse, Datenmodelle und bestehende IT-Architekturen anpassen, was ihre Integration in bestehende Strukturen erleichtert. LLMs sind zwar sehr vielseitig, benötigen jedoch aufwändiges Finetuning, klare Governance-Strukturen und eine kontrollierte Datenbasis, um sicher eingesetzt werden zu können.
Welcher Ansatz passt besser zur Gesundheits-IT?
Eine pauschale Antwort gibt es nicht. Mit Blick auf Datensicherheit, regulatorische Anforderungen und Transparenz ist NLP derzeit die tragende Säule. LLMs können eine wertvolle Ergänzung sein – wenn sie in einen klar definierten Rahmen eingebettet sind, der Datensouveränität, Nachvollziehbarkeit und Verantwortung sicherstellt. Genau hier setzt XQT an: Es schafft die Voraussetzungen, damit KI nicht nur leistungsfähig, sondern auch vertrauenswürdig eingesetzt werden kann.
Transparenz ist ein entscheidender Faktor. NLP-Modelle sind meist gut erklärbar und damit Audit- und Compliance-fähig. Bei LLMs ist das mitunter deutlich schwieriger: Aufgrund ihrer Komplexität lässt sich oft nicht eindeutig nachvollziehen, wie eine Antwort zustande kommt. Für sensible klinische Entscheidungen ist das eine klare Herausforderung.
Wie flexibel und integrierbar sind die Ansätze?
NLP-Systeme lassen sich gezielt an medizinische Prozesse, Datenmodelle und bestehende IT-Architekturen anpassen, was ihre Integration in bestehende Strukturen erleichtert. LLMs sind zwar sehr vielseitig, benötigen jedoch aufwändiges Finetuning, klare Governance-Strukturen und eine kontrollierte Datenbasis, um sicher eingesetzt werden zu können.
Welcher Ansatz passt besser zur Gesundheits-IT?
Eine pauschale Antwort gibt es nicht. Mit Blick auf Datensicherheit, regulatorische Anforderungen und Transparenz ist NLP derzeit die tragende Säule. LLMs können eine wertvolle Ergänzung sein – wenn sie in einen klar definierten Rahmen eingebettet sind, der Datensouveränität, Nachvollziehbarkeit und Verantwortung sicherstellt. Genau hier setzt XQT an: Es schafft die Voraussetzungen, damit KI nicht nur leistungsfähig, sondern auch vertrauenswürdig eingesetzt werden kann.
Was ist NLP?
NLP (Natural Language Processing) ermöglicht es IT-Systemen, menschliche Sprache strukturiert zu analysieren. In der Gesundheits-IT wird NLP eingesetzt, um medizinische Texte in qualifizierte Daten zu überführen – etwa für Kodierung, Dokumentation oder semantische Suche. Die Stärken von NLP liegen in seiner hohen Transparenz und Erklärbarkeit, seiner guten Audit- und Compliance-Tauglichkeit sowie in der engen Anbindung an medizinische Standards wie ICD-10, OPS und SNOMED CT.
Was ist ein LLM?
LLM (Large Language Models) sind sehr große Sprachmodelle, die Sprache kontextbezogen verarbeiten und generieren können.In der Gesundheits-IT finden sie Anwendung in dialogorientierten Szenarien, etwa in Chatbots oder Assistenzsystemen. Die Herausforderung bei LLMs liegt in ihrem hohen Datenbedarf, der geringeren Nachvollziehbarkeit und dem dadurch erhöhten Governance und Kontrollbedarf.
Bildnachweise: DMI GmbH & Co. KG
