| Patient Empowerment (PE), das Konzept, Patient*innen Kompetenzen und Einfluss teil werden zu lassen, selbst ihre Gesundheit zu verbessern, hat im letzten Jahrzehnt in der Medizin stark an Bedeutung gewonnen. Da die Patient*innen immer älter werden und bereit zu sein scheinen, sich aktiv an ihren eigenen Gesundheitsfragen zu beteiligen, und die zeitlichen Anforderungen für die Ärzt*innen immer schwieriger zu bewältigen sind, steigt der Bedarf an Methoden, die Arbeitsbelastung der Ärzt*innen zu verringern und Patient*innen in ihre Therapie miteinzubeziehen. Um PE zu verbessern, müssen Wissen und Kompetenzen auf der Patient*innen-Seite aufgebaut werden, und es muss ein Dialog und eine Beteiligung auf institutioneller und politischer Ebene stattfinden. Dadurch können Zeit und Geld für das Gesundheitssystem eingespart und gleichzeitig die klinischen Ergebnisse und die Zufriedenheit der Patient*innen verbessert werden. Ein wichtiger Aspekt bei der Verbesserung der Gesundheitskompetenz der Patient*innen ist die Anpassung von aufklärenden Ressourcen an das jeweilige Niveau von Gesundheitsverständnis. Häufig enthalten Befundtexte eine Reihe von für medizinische Lai*innen kaum verständlichen Begriffen, die die Patient*innen uninformiert und entmündigt zurücklassen, da sie auf weitere Erklärungen von medizinischem Fachpersonal angewiesen sind.
Um auf dieses Problem zu reagieren, wird in dieser Arbeit das Potenzial von künstlicher Intelligenz (KI) zur Vereinfachung schwer verständlicher Befunde analysiert. Den Patient*innen wurden Befundtexte in zwei verschiedenen Formaten vorgelegt, dem üblichen Format mit medizinischer Sprache und einem vereinfachten und einheitlich strukturierten Format. Es wurden fünf verschiedene Befundtexte mit unterschiedlichen Ergebnissen und Schwierigkeitsgraden verwendet.
Der Grad des Verständnisses und der Grad der Besorgnis wurden bewertet. Der Grad des Verständnisses steigt bei allen vereinfachten Befundtexten signifikant an, der Grad der Besorgnis sinkt signifikant, wenn die unterschiedlichen Befunde zusammen analysiert werden. Einzeln ausgewertet führt die Vereinfachung bei 3 von 5 Befundtexten zu einer signifikanten Abnahme der Besorgnis.
Die Interpretation der Ergebnisse zeigt, dass die Übersetzung zu einer signifikanten Verbesserung des Verständnisses bei allen Befundtexten führt. Am besten verständlich waren kurze Befundtexte mit weniger und einfacheren Übersetzungen. Hinsichtlich der Besorgnis scheinen zwei Effekte eine Rolle zu spielen. Wenn die Patient*innen den Befund verstehen, sinkt der Grad der Besorgnis, während der Grad der Besorgnis je nach den Ergebnissen der Untersuchung, ob sie eher alarmierend oder beruhigend war, angemessener wird. Mit der Einbeziehung elektronischer Gesundheitsakten (wie zum Beispiel die ELGA) kann KI-gestützte Textvereinfachung einen wertvollen Beitrag zu Verbesserung von PE und einen Mehrwert für das Gesundheitssystem schaffen.
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