{"id":2782,"date":"2026-03-14T22:01:50","date_gmt":"2026-03-14T22:01:50","guid":{"rendered":"https:\/\/rigenerai.com\/nicht-kategorisiert\/prioritaetensetzung-in-der-notaufnahme-mit-llm\/"},"modified":"2026-03-17T20:52:52","modified_gmt":"2026-03-17T20:52:52","slug":"prioritaetensetzung-in-der-notaufnahme-mit-llm","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/rigenerai.com\/de\/fallstudien\/prioritaetensetzung-in-der-notaufnahme-mit-llm\/","title":{"rendered":"Priorit\u00e4tensetzung in der Notaufnahme mit LLM"},"content":{"rendered":"\n<p>In Notaufnahmen identifiziert die Triage Patienten mit unmittelbarem Risiko gut, reduziert aber die starke klinische Heterogenit\u00e4t in einigen wenigen Notfallklassen. Innerhalb ein und derselben Klasse werden sehr unterschiedliche Patienten (in Bezug auf den akuten physiologischen Schweregrad oder die klinische\/medizinische Komplexit\u00e4t) oft so behandelt, als w\u00e4ren sie operativ gleichwertig.<\/p>\n\n<p>Diese schlechte Strukturierung der klasseninternen Priorit\u00e4t f\u00fchrt dazu:<\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>hohe Entscheidungsfreudigkeit<\/li>\n\n\n\n<li>Variabilit\u00e4t zwischen Betreibern<\/li>\n\n\n\n<li>ineffiziente Abl\u00e4ufe, insbesondere bei \u00dcberlastung, und l\u00e4ngere Wartezeiten f\u00fcr besonders schutzbed\u00fcrftige Patienten<\/li>\n<\/ul>\n\n<p>Dar\u00fcber hinaus sind viele relevante Informationen in unstrukturierten Texten enthalten (kurze Anamnese, Notizen aus der Krankenpflege) und lassen sich nur schwer mit herk\u00f6mmlichen Tools nutzen. Was wir brauchen, ist eine Entscheidungshilfe, die die bereits bei der Triage verf\u00fcgbaren Informationen strukturiert und erweitert, um operative Entscheidungen zu verbessern, ohne das klinische Urteilsverm\u00f6gen zu ersetzen. Die Implementierung wurde in einer mittelgro\u00dfen bis gro\u00dfen Notaufnahme mit t\u00e4glichen Zug\u00e4ngen von fast 150 Patienten entwickelt.<\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Methodischer Ansatz<\/h2>\n\n<p><strong>Schritt 1: &#8218;Dom\u00e4nenangepasste&#8216; LLM-Pipeline mit klinischer Validierung<\/strong><\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Integration von strukturierten Daten (Vitalparameter, Alter, Geschlecht) und Triagetexten.<\/li>\n\n\n\n<li>Standardisierung von klinischen Texten (Korrekturen, Erweiterung von Akronymen, semantische Standardisierung).<\/li>\n\n\n\n<li>LLM-Inferenz kalibriert mit Prompts, die mit PS-\u00c4rzten entwickelt und validiert wurden.<\/li>\n\n\n\n<li>Ausgabe: zwei ordinale Bewertungen pro Patient:\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Intensit\u00e4t (akuter physiologischer Schweregrad)<\/li>\n\n\n\n<li>Komplexit\u00e4t (Anf\u00e4lligkeit und Verwaltungsaufwand)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n\n<p>Wenn die Triage unver\u00e4ndert bleibt: Das Modell f\u00fcgt eine zweite Entscheidungsebene hinzu.<\/p>\n\n<p><strong>Schritt 2: &#8218;Agent&#8216;-Priorisierungsalgorithmus + Betriebssimulation<\/strong><\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Die LLM-Ma\u00dfe flie\u00dfen in einen Algorithmus ein, der eine klasseninterne Priorisierung \u00fcber einen zusammengesetzten Index (Gewichtung zwischen Intensit\u00e4t und Komplexit\u00e4t) vorschl\u00e4gt.<\/li>\n\n\n\n<li>Bewertung durch eine ereignisdiskrete Simulation, die die Auswirkungen der Priorisierungsregel bei konstanter Nachfrage\/Kapazit\u00e4t isoliert.<\/li>\n\n\n\n<li>Das System dient als Echtzeit-Entscheidungshilfe: Es erzeugt interpretierbare operative Signale und verbessert die Leistung, ohne die klinischen Protokolle zu \u00e4ndern.<\/li>\n<\/ul>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Ergebnisse<\/h2>\n\n<figure class=\"wp-block-gallery has-nested-images columns-default is-cropped wp-block-gallery-1 is-layout-flex wp-block-gallery-is-layout-flex\">\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"495\" height=\"401\" data-id=\"2436\" src=\"https:\/\/rigenerai.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/Supporto-decisionale-PS.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2436\" srcset=\"https:\/\/rigenerai.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/Supporto-decisionale-PS.png 495w, https:\/\/rigenerai.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/Supporto-decisionale-PS-300x243.png 300w\" sizes=\"(max-width: 495px) 100vw, 495px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" width=\"529\" height=\"468\" data-id=\"2435\" src=\"https:\/\/rigenerai.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/CDF-tempo-servizio-PS.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2435\" srcset=\"https:\/\/rigenerai.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/CDF-tempo-servizio-PS.png 529w, https:\/\/rigenerai.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/CDF-tempo-servizio-PS-300x265.png 300w\" sizes=\"(max-width: 529px) 100vw, 529px\" \/><\/figure>\n<\/figure>\n\n<p><strong>\u00dcbereinstimmung mit dem klinischen Urteil<\/strong><br\/>Die Einsch\u00e4tzungen des Modells stimmen mit den unabh\u00e4ngigen medizinischen Einsch\u00e4tzungen \u00fcberein, insbesondere bei der Dimension Komplexit\u00e4t.<\/p>\n\n<p><strong>Verringerung der Wartezeit bei Staus<\/strong><br\/>Die sekund\u00e4re Priorisierung auf der Grundlage von Intensit\u00e4t+Komplexit\u00e4t verringert die durchschnittliche Wartezeit in der analysierten Klasse um ca. 19-29 Minuten pro Patient, mit indirekten Vorteilen auch f\u00fcr die anderen Klassen.<\/p>\n\n<p><strong>Verbesserung des Gesamtflusses<\/strong><br\/>Eine strukturiertere Umverteilung der Wartezeiten reduziert die systemische \u00dcberlastung, indem sie auf die Patienten abzielt, die am meisten auf Verz\u00f6gerungen reagieren, und die Inflation der Servicezeiten begrenzt.<\/p>\n\n<p><strong>Transparentere und kontrollierbarere Entscheidungen<\/strong><br\/>Macht die heutige informelle Logik explizit und verbessert so die Transparenz, Reproduzierbarkeit und Kontrolle des Prozesses.<\/p>\n\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In der Notaufnahme wird die klinische Dringlichkeit richtig eingestuft, aber innerhalb derselben Klasse gibt es nach wie vor sehr unterschiedliche Patienten in Bezug auf Schweregrad und Pflegekomplexit\u00e4t. 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Der Ansatz verbessert das klasseninterne Priorit\u00e4tenmanagement, verk\u00fcrzt die Wartezeiten und macht die Entscheidungsfindung transparenter und kontrollierbarer, ohne das klinische Urteilsverm\u00f6gen zu ersetzen.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":2950,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[36,19],"tags":[],"class_list":["post-2782","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-fallstudien","category-nicht-kategorisiert"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.4 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Priorit\u00e4tensetzung in der Notaufnahme mit LLM - RigenerAI | AI per la sanit\u00e0<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/rigenerai.com\/de\/fallstudien\/prioritaetensetzung-in-der-notaufnahme-mit-llm\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Priorit\u00e4tensetzung in der Notaufnahme mit LLM - RigenerAI | AI per la sanit\u00e0\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"In der Notaufnahme wird die klinische Dringlichkeit richtig eingestuft, aber innerhalb derselben Klasse gibt es nach wie vor sehr unterschiedliche Patienten in Bezug auf Schweregrad und Pflegekomplexit\u00e4t. 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