Automatisierte Textoptimierung für Pflegegutachten mit OpenAI-API

Die Ermittlung eines Pflegegrades ist ein komplexer und sensibler Prozess, der eine detaillierte und strukturierte Anamnese erfordert. Doch besonders am Anfang der Karriere als Pflegegutachter oder Pflegegutachterin schreibt man solche Anamnesen noch als unstrukturierte Rohtexte, die erst aufwendig überarbeitet werden müssen. Das ist für viele in den ersten Wochen noch sehr zeitaufwendig. Genau hier setzt das Python-Skript „Pflegegutachten-Anamnese Optimierer“ an, das ich auf GitHub bereitgestellt habe.

<p“>In diesem Artikel stelle ich das Projekt vor, erkläre seine Funktionsweise und zeige, wie es Pflegegutachter und Fachkräfte dabei unterstützen kann, von Beginn an effizient zu arbeiten.</p“>

Was macht der Pflegegutachten-Anamnese Optimierer?

Dieses Skript nutzt die OpenAI-API, um aus einem unstrukturierten Entwurf einer Pflegeanamnese eine klar strukturierte, sprachlich optimierte und standardisierte Anamnese zu generieren. Es ermöglicht die schnelle und professionelle Aufbereitung von Rohtexten, die sowohl Laien als auch Fachpersonen gut verstehen können.

Hauptfunktionen des Skripts

Prompt-Engineering

Das Herzstück des Projekts ist der systemische Prompt. Er definiert die Anforderungen an die Anamnese und sorgt dafür, dass die KI die Rohdaten in ein standardisiertes Format überträgt. Der Prompt berücksichtigt:

• Strukturvorgaben, wie sie für die Pflegebegutachtung gemäß SGB XI erforderlich sind.
• Die Nutzung des Konjunktivs, um Aussagen der versicherten Person präzise wiederzugeben.
• Die Integration relevanter Diagnosen und Pflegekriterien.

Textoptimierung

Die KI transformiert die Anamnese in ein professionelles, klares und dennoch leicht verständliches Format. Dadurch werden sowohl Pflegegutachter als auch Laien angesprochen, die sich ein Bild von der Situation der pflegebedürftigen Person machen möchten.

Effizienz

Durch die Automatisierung des Optimierungsprozesses spart das Skript Zeit und reduziert den manuellen Bearbeitungsaufwand erheblich. 

Wie funktioniert das Skript?

Die Funktionsweise ist einfach und effizient gestaltet:

Eingabe eines Rohtextes

Der Nutzer gibt einen unstrukturierten Entwurf der Anamnese ein, der beispielsweise Stichpunkte oder unklare Formulierungen enthalten kann.

Übermittlung an die OpenAI-API

Das Skript überträgt den Rohtext zusammen mit dem systemischen Prompt an die API.

<p“>Generierung der optimierten Anamnese</p“>

Die KI liefert eine klar strukturierte, professionelle und leserfreundliche Version der Anamnese zurück.

Warum ist das Projekt wichtig?

Pflegegutachter stehen gerade zu Beginn ihrer Gutachtertätigkeit häufig vor der Herausforderung, aus unvollständigen und unstrukturierten Texten eine verwertbare Anamnese zu erstellen. Dieser Prozess ist zeitintensiv und fehleranfällig. Der Pflegegutachten-Anamnese Optimierer übernimmt diese Aufgabe und gewährleistet:

• Qualität: Die Ergebnisse sind sprachlich einwandfrei und entsprechen den Anforderungen an Pflegegutachten.
• Zeitersparnis: Automatisierte Textoptimierung beschleunigt den Workflow.
• Standardisierung: Einheitliche Anamnesen erleichtern die Bewertung und verbessern die Nachvollziehbarkeit.

Für wen ist dieses Projekt geeignet?

Das Skript richtet sich an:

• Pflegegutachter, die regelmäßig Anamnesen erstellen und auf eine einheitliche Struktur angewiesen sind.
• Entwickler, die KI-gestützte Textverarbeitung für die Pflegebegutachtung in spezifischen Anwendungsfällen erproben möchten.

So startest du mit dem Skript

Das Projekt und der dazugehörige Code sind auf GitHub verfügbar. Hier ist die Readme-Datei des Repositories:

Pflegegutachten-Anamnese Optimierer

Beschreibung

Dieses Python-Skript nutzt die OpenAI-API, um aus einem schnell erstellten, unstrukturierten Entwurf einer Anamnese eine klar strukturierte und professionelle Anamnese für die Pflegebegutachtung zu generieren. Der Fokus des Programms liegt nicht auf der eigentlichen Programmierung, sondern auf der präzisen und detaillierten Formulierung des Prompts, der die Transformation der Anamnese ermöglicht. Das Ergebnis ist eine standardisierte Anamnese zur Ermittlung des Pflegegrades.

Funktionsweise

Das Skript liest einen Rohtext einer Anamnese, übermittelt diesen zusammen mit einem systemischen Prompt an ein KI-Modell von OpenAI und gibt eine strukturierte und sprachlich optimierte Version der Anamnese zurück.

Kernfunktionalität

• Prompt-Engineering: Der systemische Prompt ist so konzipiert, dass die KI die unstrukturierten Texte in eine klare, verständliche und strukturierte Form bringt.
• Textoptimierung: Die Anamnese wird in ein professionelles und leicht verständliches Format transformiert, das Laien und Fachpersonen gleichermaßen anspricht.

Schlusswort

Das Python-Skript „Pflegegutachten-Anamnese Optimierer“ ist ein Beispiel dafür, wie KI gezielt in der Pflegewissenschaft eingesetzt werden kann, um administrative Prozesse zu vereinfachen und zu standardisieren. Schau dir das Projekt auf GitHub an und probiere es selbst aus!

GitHub-Link: Pflegegutachten-Anamnese Optimierer