Mit AgaBot präsentieren die Timetoact Group und Agaplesion eine KI-Lösung für den professionellen Einsatz im Gesundheitswesen. Der interne Chatbot beantwortet Fachfragen, durchsucht freigegebene Dokumente und unterstützt Mitarbeitende aus Medizin, Pflege und Verwaltung bei administrativen Aufgaben. Technologisch basiert die Lösung auf Retrieval Augmented Generation, wodurch ausschliesslich validierte interne Informationen für Antworten genutzt werden. Das reduziert Halluzinationen generativer KI und erhöht die Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse. Die Plattform wurde auf Basis von IBM watsonx Orchestrate entwickelt und ist direkt über das Intranet verfügbar. Erste Erfahrungen zeigen deutliche Zeitersparnisse bei Recherche, Dokumentation und Verwaltungsprozessen sowie Potenzial zur Entlastung des Klinikbetriebs.
Die Timetoact Group meldet einen Durchbruch für den Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) im Gesundheitswesen und in der Pflege. Unter dem Namen «AgaBot» hat die IT-Dienstleistungsgruppe gemeinsam mit Agaplesion einen KI-Chatbot entwickelt und in Betrieb genommen. Agaplesion zählt mit über 100 Einrichtungen, darunter 18 Krankenhäuser, 29 Medizinische Versorgungszentren, 40 Wohn- und Pflegeeinrichtungen sowie mehr als 22.000 Mitarbeitenden zu den größten Gesundheitsunternehmen Deutschlands.
AgaBot ist ein intelligenter firmeninterner Chatbot, der Mitarbeitenden Antworten auf Fachfragen im Berufsalltag liefert und relevante Dokumente gezielt auffindbar macht. Statt Informationen in unterschiedlichen Dokumenten, Portalen oder Verzeichnissen suchen zu müssen, können Mitarbeitende ihre Fragen in natürlicher Sprache stellen – ähnlich wie in einem Gespräch mit Kolleginnen und Kollegen.
«AgaBot ist leicht zu bedienen wie bekannte KI-Chatbots, greift jedoch ausschließlich auf geprüfte interne Quellen zu. Dadurch entstehen Antworten, die auf die Einrichtungen und die Anforderungen der medizinischen Versorgung zugeschnitten sind», erklärt Heinz-Peter Steiner, Leiter Öffentlicher Sektor bei der Timetoact Group.
Für Ärzteschaft, Pflegepersonal und Verwaltung
AgaBot ist bereits das zweite vergleichbare KI-Projekt der Timetoact Group im Gesundheitswesen. Erst Anfang des Jahres hatte die IT-Dienstleistungsgruppe unter dem Namen «MediBot» eine ähnliche KI-Assistenzsoftware für Krankenhäuser vorgestellt. In beiden Fällen können Ärzteschaft, Pflegekräfte und Klinikverwaltung die KI für Informationsrecherchen und administrative Abläufe nutzen.
«Statt zeitaufwendiger Dokumentensuchen oder manueller Antragsverfahren erhalten Mitarbeitende innerhalb weniger Sekunden präzise Antworten», erklärt Heinz-Peter Steiner. Dadurch lassen sich Abläufe beschleunigen und Beschäftigte im Arbeitsalltag entlasten. Erste Praxiserfahrungen deuteten zudem auf eine erhebliche Verringerung des Aufwands für Verwaltung, Recherche und Dokumentation hin. «Das schafft mehr Freiräume für die Patientenversorgung und kann zugleich das Klinikbudget entlasten», so Steiner.
Technologisch basiert AgaBot auf dem Konzept des Retrieval Augmented Generation (RAG), einer KI-Variante, bei der falsche Antworten und sogenannte «Halluzinationen» deutlich reduziert werden. Nicht abgesicherte generative KI-Modelle sind für sensible betriebliche Einsatzszenarien nur eingeschränkt geeignet, weil sie in Einzelfällen falsche oder nicht belegte Antworten überzeugend formulieren können. «Gerade im medizinischen Umfeld müssen Antworten nachvollziehbar, quellenbasiert und fachlich belastbar sein», gibt Steiner zu bedenken.
Beim RAG-Verfahren, wie es in AgaBot und MediBot zum Einsatz kommt, greift die KI auf zuvor geprüfte Dokumente, Datenbanken und weitere Informationsquellen zurück. Alle relevanten Dokumente werden analysiert, indexiert und in die KI-Umgebung integriert, sodass Antworten auf Basis fachlich geprüfter Informationen erstellt werden können.
Findet das System keine schlüssige Antwort auf Basis der hinterlegten Quellen, weist es darauf hin, statt eine nicht belegbare Antwort zu erzeugen.
Der neue KI-Assistent steht den Beschäftigten über das Intranet «Aganet» direkt am Arbeitsplatz zur Verfügung. Damit können sie den KI-Assistenten an jedem Rechner nutzen. Das System begrüßt die Nutzerinnen und Nutzer mit «Hallo, ich bin AgaBot. Wie kann ich heute helfen?» Anschließend können sie ihre Fachfrage in natürlicher Sprache stellen.
Für den Einstieg stellt AGAPLESION den Mitarbeitenden praxisnahe Nutzungshinweise zur Verfügung. Dazu gehört, Fragen möglichst konkret und mit ausreichend Kontext zu formulieren. Zudem wird transparent gemacht, dass AgaBot ausschließlich auf den hinterlegten Roxtra-Dokumentenbestand zugreift und in seinen Antworten auf die zugrunde liegenden Dokumente verweist.
Neben der einfachen Bedienbarkeit und der Einbindung in die bestehende Agaplesion-Umgebung wurde großer Wert auf einen verständlichen Sprachstil gelegt. Maßgeblich ist die in den Einrichtungen übliche Alltagssprache. Spezifische Begriffe und interne Bezeichnungen wurden für das System berücksichtigt.
Das Projekt wurde von der Timetoact Group gemeinsam mit IBM und in enger Zusammenarbeit mit Agaplesion umgesetzt. In einer Reihe von Workshops wurden zunächst Ziele, Strategien und konkrete Anwendungsfälle definiert, bevor eine Projektarchitektur entwickelt wurde. Technische Grundlage ist IBM watsonx Orchestrate, eine Plattform für sogenannte agentische KI (Agentic AI). Damit wurde eine Basis gelegt, um Mitarbeitende künftig mit Informationen zu versorgen und im Zuge der Weiterentwicklung auch Arbeitsabläufe zu automatisieren.
«KI-Chatbots als intuitive Benutzeroberfläche werden weit über das Gesundheitswesen hinaus an Bedeutung gewinnen»
prognostiziert Heinz-Peter Steiner, Leiter Öffentlicher Sektor bei der Timetoact Group. Als weitere Einsatzgebiete in der öffentlichen Verwaltung nennt er Bürgerdienste, Antragsverfahren, Auskunfts- und Beratungsangebote, interne Verwaltungsprozesse sowie die Unterstützung von Mitarbeitenden bei Recherche, Dokumentation und Wissensmanagement. Er betont: «In allen Fällen darf es nicht darum gehen, Technologie um ihrer selbst willen einzuführen, nur weil KI derzeit besonders präsent ist. Entscheidend ist, konkrete Anwendungsszenarien zu identifizieren und Systeme zu entwickeln, die in der jeweiligen Zielgruppe echten Nutzen stiften und breite Akzeptanz finden.»
