Künstliche Intelligenz in der Plastischen Chirurgie: Postoperative Dokumentation durch Large Language Models

Abstract

Zusammenfassung Sprachbasierte KI-Modelle bieten neue Möglichkeiten zur Optimierung klinischer Prozesse. Die postoperative Dokumentation in der Chirurgie – insbesondere die Kodierung und Festlegung des postoperativen Prozederes – stellen dabei ein potenzielles Anwendungsfeld dar. Ziel dieser Studie war die Evaluation der Leistungsfähigkeit eines KI-Modells bei der automatisierten Erstellung dieser Dokumentation. Vier standardisierte Operationsberichte häufig durchgeführter handchirurgisch bzw. plastisch-chirurgischer Eingriffe wurden ChatGPT o3 zur Kodierung der Prozeduren sowie zur Formulierung eines postoperativen Prozederes vorgelegt. Die Kodierung wurde anhand der Korrektheit und Vollständigkeit beurteilt. Das postoperative Prozedere wurde von drei Fachärzten für Plastische und Ästhetische Chirurgie anhand der Kriterien Korrektheit, Vollständigkeit und Gesamtbewertung auf einer Likert-Skala von 1 (sehr schlecht) bis 10 (sehr gut) bewertet. Zusätzlich wurde der Zeitaufwand in Sekunden erfasst. Das KI-Modell erreichte eine durchschnittliche Kodierkorrektheit von 92,86±14,29% und eine Vollständigkeit von 90,28±11,45%. Die Bewertung des postoperativen Prozederes ergab eine durchschnittliche Vollständigkeit von 7,33±2,10, Korrektheit von 8,66±0,98 und eine Gesamtbewertung von 7,83±1,53. Die mittlere Bearbeitungsdauer betrug 143,75±46,61 Sekunden für die Kodierung und 24,25±11,35 Sekunden für die Erstellung des postoperativen Prozederes. KI-Modelle zeigen vielversprechende Ergebnisse in der automatisierten postoperativen Dokumentation handchirurgischer und plastisch-chirurgischer Eingriffe. Insbesondere bei standardisierten Eingriffen kann das Modell durch hohe Genauigkeit, klinisch relevante Empfehlungen und schnelle Bearbeitung überzeugen. Eine fachliche Kontrolle ist jedoch weiterhin immer erforderlich.

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