Medizininformatik
Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR)
Der Artikel „Reinforcement Learning for Tool-Calling Agents in Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR)“ untersucht, wie Reinforcement Learning die Zuverlässigkeit von KI-Agenten für klinische FHIR-Daten verbessert. Die Autoren zeigen, dass ein RL-post-trainiertes Qwen3-8B-Modell bei komplexen Multi-Step-Abfragen über elektronische Gesundheitsdaten 77 % Genauigkeit erreicht und damit stärkere Closed-Source-Modelle übertrifft. Im Fokus stehen CodeAct-Agenten, FHIR-Graphnavigation, Tool-Calling sowie execution-grounded Rewards für strukturierte klinische Reasoning-Aufgaben.
„Context-Dependent FHIR Serialisation Strategies for Clinical LLMDeployment: A Multi-Layer Benchmark on UK Core Data“ zeigt, dass die optimale FHIR-Serialisierung von Aufgabe und Modell abhängt. Adaptive Strategien können die klinische Qualität ohne Modelltraining verbessern.
„Data Innovation Investment Is Booming, but Insights Lag“ untersucht den Stand der Dateninnovation im Gesundheitswesen auf Basis einer Befragung von 451 Fach- und Führungskräften. Obwohl 65 % der Organisationen ihre Investitionen in Dateninnovationen erhöht haben, berichten nur 12 % der US-amerikanischen und 6 % der internationalen Befragten von signifikantem messbarem Nutzen auf Unternehmensebene. Als zentrale Herausforderungen zeigen sich insbesondere die Skalierung von Pilotprojekten, Interoperabilität, Finanzierung, Personal, Datenqualität und Governance; generative KI wird vor allem für administrative Aufgaben und Dokumentation eingesetzt.
„Early Implementation of a Nationwide Opt-Out Electronic Health Record for Outpatient Care in Germany: Qualitative Semistructured Interview Study“ untersucht die frühe Einführung der bundesweiten Opt-out-ePA in deutschen ambulanten Praxen. 49 Interviews zeigen, dass die Umsetzung vor allem durch organisatorische, technische und systemische Bedingungen geprägt wird; zentrale Barrieren sind technische Instabilität, heterogene Praxisverwaltungssysteme, begrenzte Interoperabilität und geringe Patienteninformation.
„Schneller gesund mit vernetzten Daten?“ beschreibt, wie das Projekt DISTANCE:PRO regionale Gesundheitsdienstleister in einen sicheren und interoperablen Forschungsdatenaustausch einbindet. Dadurch sollen Gesundheitsdaten aus unterschiedlichen Versorgungseinrichtungen für die medizinische Forschung nutzbar gemacht werden.
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