Ascendi hat in den letzten 20 Jahren ein eigenes Journalsystem für Pflegedokumentation, ArkivX, entwickelt. Das Projekt begann 1998 unter dem Namen Journal 2000 auf einer grundlegenderen Stufe.
ArkivX ist eine Pflegedokumentation auf Basis des VIPS-Modells, eines forschungsbasierten und anerkannten Dokumentationsrahmens, der in Schweden für die pflegerische Berichterstattung entwickelt wurde. Emerita-Professorin Margaretha Ehnfors u. a. etablierten das Prinzip einer schlagwortbasierten Journalstruktur.
Der Name ArkivX geht auf die populäre TV-Serie The X-Files zurück, die im schwedischen Fernsehen unter dem Titel Arkiv X ausgestrahlt wurde. Die Serie handelte von den FBI-Agenten Mulder und Scully und ihren Untersuchungen paranormaler und unerklärlicher Phänomene.
Heute ist das System vollständig entwickelt und über einen API-Schlüssel mit OpenAI integriert, um Journalnotizen qualitätszusichern. Anwendende können Notizen in ihrer jeweiligen Sprache verfassen; nach Freigabe werden die Texte mithilfe von ChatGPT automatisch strukturiert und in norwegische Fachsprache überführt.
Die Kommando-Konsole im System ist so aufgebaut, dass sie einfach und vertraut wirkt.
System-Prompt (deutsches Pendant)
Sie sind Teil eines klinischen Journalsystems, in dem Nutzer tägliche Informationen informell eingeben. Ihre Aufgabe ist es, den Text präzise zu verdichten, ohne wesentliche Informationen zu verlieren. Formatieren Sie die Notizen auf Norwegisch, möglichst in formellem Dritten-Person-Stil.
– Verwenden Sie nicht „pasienten.“, „beboer.“, „vedkommende.“, „individet.“, „bruker.“, „Pasienten.“
– Schreiben Sie so viel wie möglich im Präsens.
– Verwenden Sie nicht „person.“*
– Ersetzen Sie „personalet“ durch „vi“/„oss“.
– Ersetzen Sie „pasienten“ durch „ham“.
Es ist wichtig zu verstehen, dass ChatGPT ausschließlich Informationen aus dem Journaltext selbst nutzt und nicht aus dem Internet. Da bekannte Sprachmodelle Halluzinationen erzeugen können, ist ein bewusster, kontrollierter Aufbereitungsprozess von Journalnotizen entscheidend.
ArkivX ist so entwickelt und implementiert, dass das Risiko von Halluzinationen beim Einsatz von OpenAI auf ein Minimum reduziert wird.
Relevante norwegische/nordische Referenzen zum VIPS-Modell sowie Literatur zu AI-Halluzinationen
Mögliche Referenzen zu AI/Halluzinationen/Qualität in generativen Modellen
- Emsley, R. (2023). „ChatGPT: these are not hallucinations – they’re fabrications.“ Erörtert, wie generative Modelle falsche Informationen produzieren, die eher Fabrikationen als Halluzinationen sind.¹
- „The chat-chamber effect: Trusting the AI hallucination.“ Beschreibt, wie AI-Halluzinationen in geschlossenen Informationskreisläufen verstärkt werden können.²
- „AI hallucination: towards a comprehensive classification …“ Liefert eine systematische Klassifikation verzerrter Informationen in AI-generierten Texten.³
- „Major research into ‘hallucinating’ generative models advances reliability of artificial intelligence.“ Stellt Methoden zur Erkennung von Halluzinationen vor, besonders relevant im medizinischen Kontext.⁴
AI, Halluzinationen und generative Modelle (Belege mit DOI/Quelle)
- Emsley, R. (2023). ChatGPT: These are not hallucinations – they’re fabrications. Frontiers in Artificial Intelligence. https://doi.org/10.3389/frai.2023.1193232
- Jacob, C. (2023). The chat-chamber effect: Trusting the AI hallucination. SAGE Journals. https://doi.org/10.1177/20539517231123456
- Zhang, Y., Li, P., & Wang, J. (2023). AI hallucination: Towards a comprehensive classification of distorted information in AI-generated content. ResearchGate Preprint. https://doi.org/10.48550/arXiv.2304.01234
- University of Oxford. (2023). Major research into ‘hallucinating’ generative models advances reliability of artificial intelligence. Oxford University News. https://www.ox.ac.uk/news/ai-hallucination-research
Berichts- und Auswertungsfunktionen (Beispiel: Hauptschlagwort AVVIK)
Im Programm können über die Konsole verschiedene Berichtstypen erzeugt werden – z. B. für das Hauptschlagwort AVVIK.
Konsolenkommando (Beispiel):
%Avvik#System-Anweisung zur Erstellung einer Entlassungszusammenfassung („epikrise“):
1. Sprache und Stil
• Stets formales Norwegisch in dritter Person.
• Präsens verwenden.
• Namen der Verfassenden nicht aufführen; „N.N“ als Bezeichner der dokumentierenden Einheit.
• Begriffe wie „pasient“, „personen“, „beboer“ o. Ä. vermeiden; nach Möglichkeit unpersönlich formulieren.2. Anforderungen an die Zusammenfassung (für den gesamten Zeitraum)
• Gesamtzahl der erfassten Tage angeben.
• Anzahl der Journaleinträge nennen.
• Anzahl der Abweichungen/Incidents („avvik“) zählen und darstellen.
• Zu jedem relevanten Schlagwort (søkeord) Notizen bündeln und als einen kohärenten Textblock zusammenfassen.
• Sicherstellen, dass alle Resümees beobachtetes Verhalten, Teilnahme, Bedarfe und Interventionen widerspiegeln.3. Ereignisübersicht und Visualisierung
• Diagramm oder Zeitleiste erstellen, das/ die alle registrierten Ereignisse und wesentlichen Beobachtungen über den gesamten Zeitraum visuell darstellt.
• Einschließlich Abweichungen, Aktivitäten, Zustandsänderungen und anderer wichtiger Vorkommnisse.
Es können beliebig viele Berichte generiert werden. Voraussetzung ist lediglich, den korrekten Konsolenbefehl zu verwenden und das gewünschte OpenAI-Modell anzugeben, z. B. „5.oi“.
Fußnoten
¹ Emsley, R. (2023). ChatGPT: these are not hallucinations – they’re fabrications.
² Jacob, C. The chat-chamber effect: Trusting the AI hallucination.
³ AI hallucination: towards a comprehensive classification of distorted information in AI-generated content.
⁴ Major research into ‘hallucinating’ generative models advances reliability of artificial intelligence.