Klinische Dokumentation war noch nie eine neutrale Handlung. Die Struktur einer medizinischen Akte spiegelt die zugrunde liegende klinische Logik wider. Für Tierärztinnen und Tierärzte, die 2026 KI-Dokumentationstools evaluieren, hat dieses Prinzip echtes Gewicht. Viele der derzeit für tierärztliche Praxen vermarkteten KI-Assistenten wurden auf Grundlagen entwickelt, die für die Humanmedizin geschaffen wurden: Sie sind mit humanmedizinischen klinischen Notizen trainiert, für Einzelpatientenkontakte konzipiert und anhand von klinischen Codes wie ICD-10 (Internationale statistische Klassifikation der Krankheiten und verwandter Gesundheitsprobleme, zehnte Revision) oder SNOMED CT (Systematisierte Nomenklatur der Medizin, Klinische Begriffe), wie sie in der Humanmedizin verwendet werden, kalibriert. Die strukturellen Unterschiede zwischen humanmedizinischen und tierärztlichen klinischen Aufzeichnungen sind nicht bloß kosmetischer Natur. Sie durchdringen die Logik, wie eine Konsultation dokumentiert wird, welche regulatorischen Felder erfasst werden müssen und wie speziesspezifische klinische Bedeutung kodiert oder verloren gehen kann.

Wie klinische Aufzeichnungen in der Humanmedizin strukturiert sind

Die Dokumentation in der Humanmedizin hat sich über mehrere Jahrzehnte hinweg auf eine Reihe gemeinsamer Infrastrukturkomponenten ausgerichtet. Patientenkontakte werden in Praxisverwaltungssystemen erfasst, die zunehmend interoperabel sind. In vielen europäischen Ländern fördern regulatorische Vorgaben und Erstattungsanreize diese Entwicklung. Die klinische Kodierung unter Verwendung von ICD-10 für Diagnosen und SNOMED CT für klinische Befunde ist in Abrechnungsworkflows eingebettet. Das schafft einen strukturellen Anreiz, kodierte, strukturierte Daten direkt am Point of Care zu erfassen.

Das Ergebnis ist ein Dokumentationsökosystem mit starker Standardisierung im Kern: ein Patient pro Kontakt, ein definierter Satz von Feldern (Hauptbeschwerde, Anamnese, Untersuchung, Beurteilung, Plan) und kodierte Ausgaben, die aggregiert, geprüft und in Pharmakovigilanzsysteme eingespeist werden können, die von Institutionen wie der Europäischen Arzneimittel-Agentur überwacht werden. KI-Dokumentationstools, die für die Humanmedizin entwickelt wurden, sind auf diese Architektur trainiert. Sie erwarten einen einzelnen Behandler, einen einzelnen Patienten, eine Konsultationsnotiz in einem erkennbaren Format und eine nachgelagerte Kodierungsanforderung, die etablierten Taxonomien zugeordnet werden kann.

Wie tierärztliche klinische Aufzeichnungen anders strukturiert sind

Tierärztliche klinische Aufzeichnungen müssen eine Ebene kontextueller Informationen enthalten, die kein direktes Äquivalent in der Humanmedizin hat: Spezies, Rasse, Altersklasse, Geschlecht und Fortpflanzungsstatus sind keine demografischen Metadaten, sondern klinisch bestimmende Variablen. Eine Ruheherzfrequenz von 180 Schlägen pro Minute bedeutet bei einer Katze etwas völlig anderes als bei einem Hund und bei einem Kaninchen wiederum etwas anderes. Arzneimitteldosierungen, Referenzbereiche, Differentialdiagnosen und sogar die anatomische Terminologie, die in Untersuchungsbefunden verwendet wird, ändern sich je nach untersuchtem Tier.

Dies ist keine Frage des Hinzufügens eines Speziesfeldes zu einem ansonsten identischen Formular. Die klinische Logik der Aufzeichnung ändert sich grundlegend. Tierärztliche klinische Notizen verwenden andere Stile, Vokabular und diagnostische Terminologie als humanmedizinische Aufzeichnungen – ein Befund, der durch Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache bestätigt wurde, die versuchte, humanmedizinische Kodierungsalgorithmen auf tierärztliche Texte anzuwenden. Die Freitextnarrative, die den Großteil der tierärztlichen Konsultationsaufzeichnungen ausmachen, haben ihre eigene lexikalische Struktur, die ein spezifisches Verständnis erfordert, bevor Informationen zuverlässig extrahiert werden können.

Über die einzelne Konsultation hinaus müssen tierärztliche Aufzeichnungen auch Dokumentation auf Populationsebene berücksichtigen, einschließlich Herdengesundheitsplänen, Herdenbehandlungsaufzeichnungen und Wurfbeurteilungen, die kein strukturelles Äquivalent in der Humanmedizin haben. Ein einzelner Hofbesuch kann Aufzeichnungen generieren, die Dutzende oder Hunderte einzelner Tiere abdecken, oder einen einzigen Eintrag auf Populationsebene, der eine definierte Gruppe umfasst. Das Ein-Behandler-zu-einem-Patienten-Modell, das dem Design von Praxisverwaltungssystemen in der Humanmedizin zugrunde liegt, gilt hier schlichtweg nicht.

Das Fehlen eines einheitlichen europäischen tierärztlichen Kodierungsstandards

Einer der bedeutendsten strukturellen Unterschiede zwischen humanmedizinischen und tierärztlichen Aufzeichnungen ist das Fehlen eines obligatorischen, harmonisierten klinischen Kodierungsstandards in der europäischen tierärztlichen Praxis. Die Humanmedizin arbeitet mit ICD-10 als nahezu universellem diagnostischen Kodierungsrahmen, wobei SNOMED CT zunehmend in Praxisverwaltungssysteme für klinische Befunde eingebettet wird. Die Veterinärmedizin hat kein entsprechendes Mandat.

Europäische Tierkliniken können VeNom-Codes, SNOMED-Veterinary-Erweiterungen oder die proprietären Kodierungssysteme verwenden, die in ihre Praxisverwaltungssoftware integriert sind. Diese existieren ohne Harmonisierung über Kliniken, Länder oder Spezies hinweg nebeneinander. Ein Hauptgrund für diese Fragmentierung ist struktureller Natur: In der Humanmedizin schafft das Abrechnungs- und Erstattungssystem einen direkten finanziellen Anreiz zur Erstellung standardisierter kodierter Aufzeichnungen. In der Veterinärmedizin fehlt dieser Treiber aufgrund der vergleichsweise niedrigen Abdeckungsraten durch Haustierversicherungen. Abrechnungscodes existieren in tierärztlichen Aufzeichnungen, sind aber nicht über Krankenhäuser oder Praxen hinweg standardisiert.

Die praktische Konsequenz ist, dass die meisten tierärztlichen Besuche in Freitextnotizen ohne standardisierte Diagnosecodes erfasst werden – im Gegensatz zu humanmedizinischen Entlassbriefen, die routinemäßig mit ICD-10 kodiert werden. Dies spiegelt einen anderen wirtschaftlichen und regulatorischen Kontext wider und ist kein Versagen der tierärztlichen Praxis. Es bedeutet jedoch, dass KI-Tools, die für die Arbeit mit strukturierten, kodierten Eingaben konzipiert sind, in tierärztlichen Umgebungen auf eine grundlegend andere Datenlandschaft treffen.

Speziesspezifische Komplexität: Warum eine Vorlage nicht für alle passt

Die Tiefe der speziesspezifischen Dokumentationsanforderungen geht weit über Referenzbereiche hinaus. Die anatomische Terminologie unterscheidet sich zwischen den Spezies. Die Strukturen, die bei einer gastrointestinalen Untersuchung eines Kaninchens, einer Lahmheitsuntersuchung bei Pferden und einer orthopädischen Untersuchung bei Hunden untersucht werden, sind nicht einfach Variationen einer gemeinsamen Vorlage. Speziesgerechte Arzneimittelprotokolle, Wartezeiten für lebensmittelliefernde Tiere und die für eine Vorstellungsbeschwerde relevanten Differentialdiagnosen erfordern alle eine speziesbewusste klinische Logik, um korrekt dokumentiert zu werden.

Eine Kleintierkonsultation, ein Pferdebesuch und ein Nutztier-Einsatz können völlig unterschiedliche Felder, Eingabeaufforderungen und strukturierte Abschnitte erfordern. Das Whitepaper des Veterinary Innovation Council von 2025 zu KI-Schreibassistenten identifiziert tierärztlichen Fachjargon, spezies- und zustandsspezifische Terminologie sowie pharmakologische Nomenklatur als zentrale Genauigkeitsherausforderungen für die KI-Transkription – Herausforderungen, die in dieser Form bei humanmedizinischen KI-Tools nicht auftreten.

Forschung, die maschinelles Lernen auf umfangreiche tierärztliche klinische Notizen anwendet, hat gezeigt, dass Rasse-, Alters- und Geschlechtsprädispositionen für Krankheiten in die Struktur tierärztlicher Aufzeichnungen eingebettet sind – auf eine Weise, die speziesbewusste Modellierung erfordert, um zuverlässig erfasst zu werden. Ein Sprachmodell, das auf humanmedizinischem klinischen Text vortrainiert wurde, wird diese Beziehungen nicht verinnerlicht haben. PetBERT, ein Sprachmodell, das speziell auf tierärztlichen Datensätzen vortrainiert wurde, hat ein messbar stärkeres Verständnis der tierärztlichen klinischen Nomenklatur im Vergleich zu Allzweckmodellen gezeigt. Dies beweist, dass domänenspezifisches Vortraining für zuverlässige Leistung notwendig ist – nicht optional.

Termine mit mehreren Patienten sowie Herden- und Gruppenaufzeichnungen

Die Dokumentation von Terminen mit mehreren Patienten stellt eine strukturelle Herausforderung dar, für die humanmedizinische KI-Tools keine fertige Lösung bieten. Ein Tierarzt, der einen Milchviehbetrieb besucht, kann eine Kohorte von Tieren im Rahmen eines Herdengesundheitsplans beurteilen, Behandlungsentscheidungen auf Populationsebene dokumentieren und individuelle Aufzeichnungen nur für Tiere erstellen, die spezifische Interventionen erhalten. Eine Kleintierpraxis kann einen Wurf zur Erstimpfung sehen und mehrere verknüpfte Aufzeichnungen aus einem einzigen Terminslot generieren.

Diese Workflows erfordern eine Dokumentationslogik, die sich grundlegend vom Ein-Behandler-zu-einem-Patienten-Kontaktmodell unterscheidet. Tierärztliche Praxisverwaltungssysteme sind in Praxisinformationsmanagementsysteme (PIMS) eingebettet, anstatt als eigenständige Produkte zu existieren. Dies spiegelt die operative Realität der tierärztlichen Praxis wider, in der Terminplanung, Abgabe, Bestandsverwaltung und klinische Aufzeichnungen integrierte Funktionen sind. KI-Tools, die Notizen für einen einzelnen Kontakt generieren und sie an eine einzelne Patientenakte senden, sind ohne erhebliche Anpassung nicht für diese Umgebung konzipiert.

Regulatorische und rechtliche Dokumentationsanforderungen, die für die tierärztliche Praxis einzigartig sind

Tierärztliche klinische Aufzeichnungen in Europa tragen eine Compliance-Ebene, die kein Pendant in der humanmedizinischen Dokumentation hat. Zu den wichtigsten regulatorischen Verpflichtungen gehören:

• Aufzeichnungen über antimikrobielle Verschreibungen gemäß EU-Verordnung 2019/6, die von Tierärzten verlangt, Aufzeichnungen über alle Antibiotikaverschreibungen zu führen, einschließlich Spezies, Indikation und Menge. Diese Aufzeichnungen fließen in die nationale und EU-weite Überwachung der Antibiotikaresistenz ein.

• Dokumentation der Kaskadenverschreibung, erforderlich, wenn ein zugelassenes Tierarzneimittel nicht verfügbar ist und stattdessen ein Humanarzneimittel oder eine nicht zugelassene Zubereitung verwendet wird. Die klinische Begründung und die Verschreibungsentscheidung müssen dokumentiert werden.

• Lebensmittelkettenerklärungen für Nutztiere, die Wartezeiten dokumentieren und bestätigen, dass Tiere nach der Behandlung für den Eintritt in die Lebensmittelkette geeignet sind.

• Betäubungsmittelprotokolle, die gemäß nationaler Gesetzgebung zur Umsetzung von EU-Richtlinien über Betäubungsmittel und psychotrope Substanzen geführt werden.

Europäische Regulierungsbehörden, einschließlich der Europäischen Arzneimittel-Agentur und der britischen Veterinary Medicines Directorate, analysieren zunehmend tierärztliche Praxisverwaltungssystemdaten für Pharmakovigilanzzwecke – eine Entwicklung, die die Anforderungen an eine genaue, strukturierte Aufzeichnung von Arzneimittelexpositionsdaten erhöht. Ein KI-Dokumentationstool, das diese Felder nicht anzeigt oder regulatorische Daten in unstrukturiertem Freitext vergräbt, schafft Compliance-Risiken, statt sie zu reduzieren.

Worauf Sie bei der Evaluierung von KI-Dokumentationstools als Tierarzt achten sollten

Tierärzte, die KI-Dokumentationstools bewerten, sollten tierärztespezifische Evaluierungskriterien anwenden, anstatt sich auf Evidenz aus humanmedizinischen Implementierungen zu verlassen. Relevante Fragen umfassen:

• Speziesabdeckung: Unterstützt das Tool die Spezies, die Sie behandeln, einschließlich angemessener Referenzbereiche, anatomischer Terminologie und Arzneimittelprotokolle? Ein Tool, das hauptsächlich auf Hunde- und Katzenaufzeichnungen trainiert wurde, kann bei Pferde-, Exoten- oder Nutztierkonsultationen schlecht abschneiden.

• Kodierungskompatibilität: Gibt das Tool Codes aus, die mit Ihrem Praxisverwaltungssystem kompatibel sind? Unterstützt es VeNom, SNOMED Veterinary oder das Kodierungsframework, das Ihr Praxisinformationsmanagementsystem verwendet, oder generiert es Codes, die eine manuelle Anpassung erfordern?

• Handhabung von Aufzeichnungen mehrerer Patienten: Kann das Tool verknüpfte Aufzeichnungen für mehrere Tiere erstellen, die in einem einzigen Termin gesehen werden? Unterstützt es Dokumentation auf Populationsebene für Herden- oder Herdengesundheitspläne?

• Regulatorische Compliance-Felder: Fordert das Tool zur Eingabe von Daten über antimikrobielle Verschreibungen, Begründungen für Kaskadenverschreibungen und Lebensmittelkettenerklärungen auf, wo relevant? Sind diese Felder für Prüfungszwecke strukturiert oder nur als Freitext erfasst?

• Integration mit Ihrem Praxisinformationsmanagementsystem: Die Integration von maschinellen Lernklassifikatoren mit bestehenden tierärztlichen Praxisverwaltungssystemen wird oft durch die Starrheit von Altsystemen und begrenzte IT-Ressourcen erschwert. Es ist wesentlich zu verstehen, wie ein Tool sich mit Ihrer bestehenden Infrastruktur verbindet und welche manuellen Schritte verbleiben.

Laut einer kommerziellen Umfrage von Purina berichten 65 Prozent der Tierärzte in Europa, dass sich ihre Verwaltungsaufgaben verdoppelt haben. Datenschutz wird durchweg als führende Sorge unter Tierärzten genannt, die KI-Tools einführen. Jedes Tool, das klinische Aufzeichnungen verarbeitet, muss auf Compliance mit der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und Datenhaltungsanforderungen bewertet werden, insbesondere für Praxen, die in EU-Mitgliedstaaten tätig sind.

Wie eine gute, für die Tiermedizin angepasste KI-Dokumentation aussehen sollte

Von einem KI-Dokumentationstool, das wirklich für die tierärztliche Nutzung angepasst ist, anstatt nur oberflächlich von einem humanmedizinischen Produkt umbenannt zu werden, würde man erwarten, dass es mehrere Merkmale aufweist:

• Speziesbewusste Vorlagen und Eingabeaufforderungen, die die angezeigten Felder, die Terminologie und die klinische Logik basierend auf der dokumentierten Spezies anpassen. Eine Kaninchenkonsultation sollte nicht die gleichen Standardfelder präsentieren wie ein Rindergesundheitsbesuch.

• Unterstützung für Aufzeichnungen auf Populationsebene, die die Dokumentation von Herden- und Herdengesundheitsplänen, Chargenbehandlungen und Terminen mit mehreren Tieren ermöglicht, ohne dass für jedes Tier eine separate Kontaktaufzeichnung erforderlich ist.

• Kompatibilität mit europäischen tierärztlichen Praxisverwaltungssystemen, einschließlich der Kodierungsframeworks, die diese Systeme verwenden, anstatt von Tierärzten zu verlangen, Ausgaben manuell zu übertragen.

• Strukturierte Erfassung regulatorischer Felder, einschließlich Daten über antimikrobielle Verschreibungen gemäß EU-Verordnung 2019/6, Begründungen für Kaskadenverschreibungen und Lebensmittelkettenerklärungen. Diese Felder sollten automatisch abgefragt werden, wo klinisch relevant.

• Vortraining oder Feinabstimmung auf tierärztlichem klinischen Text. Feinabgestimmte Sprachmodelle, die auf tierärztliche Freitextaufzeichnungen angewendet werden, haben bedeutende Verbesserungen in der diagnostischen Kodierungsgenauigkeit gegenüber Allzweckmodellen gezeigt. Ein Modell, das nicht auf tierärztlichen klinischen Narrativen trainiert wurde, wird Ausgaben produzieren, die mehr Korrektur erfordern, nicht weniger.

Selbst speziell entwickelte tierärztliche KI-Tools stoßen auf echte Einschränkungen. Die unstrukturierte, freitextbasierte Natur der meisten tierärztlichen klinischen Aufzeichnungen bedeutet, dass die Qualität der Trainingsdaten erheblich über Praxen und Systeme hinweg variiert. Tools, die bei Hunde- und Katzenaufzeichnungen gut abschneiden, generalisieren möglicherweise nicht auf weniger vertretene Spezies. Laut einer Marktanalyse von Grand View Research ergab eine Umfrage von 2019, dass nur 44 Prozent der europäischen Tierkliniken überhaupt Praxisverwaltungssysteme verwendeten – was bedeutet, dass ein erheblicher Teil der Profession noch die digitale Infrastruktur aufbaut, die KI-Tools benötigen.

Zweckmäßigkeit ist wichtiger als Funktionsumfang

Die Unterschiede zwischen tierärztlichen und humanmedizinischen klinischen Aufzeichnungen sind keine geringfügigen Variationen, die durch Hinzufügen eines Spezies-Dropdown-Menüs zu einem bestehenden Tool behoben werden können. Sie spiegeln grundlegend unterschiedliche klinische Realitäten wider: Multi-Spezies-Patientenpopulationen mit divergierenden physiologischen Normen, Dokumentationsworkflows, die einzelne Tiere und ganze Herden umfassen, regulatorische Verpflichtungen, die spezifisch für tierärztliche Verschreibungen und Lebensmittelsicherheit sind, und eine Kodierungslandschaft ohne die harmonisierten Standards, gegen die humanmedizinische KI-Tools entwickelt werden.

Ein Tool mit einer beeindruckenden Funktionsliste, das für die hausärztliche Versorgung entwickelt wurde, kann dennoch daran scheitern, eine Kaskadenverschreibungsbegründung zu erfassen, einen Hofbesuch mit mehreren Patienten korrekt abzubilden oder anatomisch inkorrekte Notizen für eine Spezies zu generieren, auf die es nie trainiert wurde. Für Tierärzte, die KI-Dokumentationstools evaluieren, ist der relevante Maßstab nicht, ob ein Tool in einer Hausarztpraxis oder auf einer Krankenhausstation gut funktioniert, sondern ob es für die spezifischen Dokumentationsanforderungen der tierärztlichen Praxis entwickelt, trainiert und validiert wurde.

Häufig gestellte Fragen

▶ Warum kann ein humanmedizinisches KI-Dokumentationstool nicht in der tierärztlichen Praxis verwendet werden?

KI-Dokumentationstools, die für die Humanmedizin entwickelt wurden, sind auf humanmedizinischen klinischen Notizen trainiert, für Einzelpatientenkontakte konzipiert und anhand von Kodierungsstandards wie ICD-10 (Internationale statistische Klassifikation der Krankheiten und verwandter Gesundheitsprobleme, zehnte Revision) und SNOMED CT (Systematisierte Nomenklatur der Medizin, Klinische Begriffe) kalibriert. Tierärztliche klinische Aufzeichnungen haben eine grundlegend andere Struktur: Spezies, Rasse, Altersklasse, Geschlecht und Fortpflanzungsstatus sind klinisch bestimmende Variablen, keine demografischen Metadaten. Ein Sprachmodell, das auf humanmedizinischem klinischen Text vortrainiert wurde, wird die speziesspezifischen physiologischen Normen, die anatomische Terminologie oder Arzneimittelprotokolle, die die tierärztliche Dokumentation erfordert, nicht verinnerlicht haben.

▶ Wie unterscheiden sich tierärztliche klinische Aufzeichnungen strukturell von humanmedizinischen Aufzeichnungen?

Tierärztliche Aufzeichnungen müssen speziesspezifische klinische Logik, Dokumentation auf Populationsebene wie Herdengesundheitspläne und Herdenbehandlungsaufzeichnungen sowie regulatorische Felder berücksichtigen, die kein Äquivalent in der Humanmedizin haben. Ein einzelner Hofbesuch kann Aufzeichnungen generieren, die Dutzende einzelner Tiere abdecken, oder einen einzelnen Eintrag auf Populationsebene für eine definierte Gruppe. Das Ein-Behandler-zu-einem-Patienten-Modell, das dem Design von Praxisverwaltungssystemen in der Humanmedizin zugrunde liegt, gilt in der tierärztlichen Praxis nicht.

▶ Gibt es einen einheitlichen klinischen Kodierungsstandard für die tierärztliche Praxis in Europa?

Nein. Im Gegensatz zur Humanmedizin, die ICD-10 als nahezu universellen diagnostischen Kodierungsrahmen verwendet, hat die Veterinärmedizin keinen obligatorischen, harmonisierten Kodierungsstandard in europäischen Praxen. Kliniken können VeNom-Codes, SNOMED-Veterinary-Erweiterungen oder proprietäre Kodierungssysteme verwenden, die in ihre Praxisverwaltungssoftware integriert sind. Diese existieren ohne Harmonisierung über Kliniken, Länder oder Spezies hinweg nebeneinander. Forschung bestätigt, dass die meisten tierärztlichen Besuche in Freitextnotizen ohne standardisierte Diagnosecodes erfasst werden, was eine grundlegend andere Datenumgebung für KI-Tools schafft, die für die Arbeit mit strukturierten, kodierten Eingaben konzipiert sind.

▶ Welche regulatorischen Dokumentationsverpflichtungen sind für die tierärztliche Praxis in Europa einzigartig?

Europäische tierärztliche Praxen tragen Compliance-Verpflichtungen, die kein Äquivalent in der humanmedizinischen Dokumentation haben. Dazu gehören Aufzeichnungen über antimikrobielle Verschreibungen gemäß EU-Verordnung 2019/6, die Aufzeichnungen über alle Antibiotikaverschreibungen einschließlich Spezies, Indikation und Menge erfordert. Tierärzte müssen auch Kaskadenverschreibungsentscheidungen dokumentieren, wenn ein zugelassenes Tierarzneimittel nicht verfügbar ist und stattdessen ein Humanarzneimittel verwendet wird. Für Nutztiere müssen Lebensmittelkettenerklärungen, die Wartezeiten bestätigen, aufgezeichnet werden. Betäubungsmittelprotokolle sind ebenfalls gemäß nationaler Gesetzgebung erforderlich. Ein KI-Dokumentationstool, das diese Felder nicht als strukturierte Daten anzeigt, schafft Compliance-Risiken, statt sie zu reduzieren.

▶ Warum ist speziesspezifische Terminologie für die Genauigkeit der KI-Dokumentation wichtig?

Tierärztliche klinische Notizen verwenden andere Stile, Vokabular und diagnostische Terminologie als humanmedizinische Aufzeichnungen – ein Befund, der durch Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache bestätigt wurde. Eine Ruheherzfrequenz von 180 Schlägen pro Minute bedeutet bei einer Katze etwas völlig anderes als bei einem Hund und bei einem Kaninchen wiederum etwas anderes. Arzneimitteldosierungen, Referenzbereiche, Differentialdiagnosen und anatomische Terminologie ändern sich alle abhängig von der untersuchten Spezies. Das Whitepaper des Veterinary Innovation Council von 2025 zu KI-Schreibassistenten identifiziert tierärztlichen Fachjargon sowie spezies- und zustandsspezifische Terminologie als zentrale Genauigkeitsherausforderungen, die in dieser Form bei humanmedizinischen KI-Tools nicht auftreten.

▶ Verbessert domänenspezifisches Vortraining auf tierärztlichen Daten die Leistung der KI-Dokumentation?

Ja. PetBERT, ein Sprachmodell, das speziell auf tierärztlichen Datensätzen vortrainiert wurde, hat ein messbar stärkeres Verständnis der tierärztlichen klinischen Nomenklatur im Vergleich zu Allzweckmodellen gezeigt. Forschung, die feinabgestimmte Sprachmodelle auf tierärztliche Freitextaufzeichnungen anwendet, hat ebenfalls bedeutende Verbesserungen in der diagnostischen Kodierungsgenauigkeit gegenüber Allzweckmodellen gezeigt. Ein Modell, das nicht auf tierärztlichen klinischen Narrativen trainiert wurde, wird Ausgaben produzieren, die mehr Korrektur erfordern, nicht weniger.

▶ Wie sollten KI-Dokumentationstools Aufzeichnungen für mehrere Patienten sowie Herden- oder Gruppenaufzeichnungen handhaben?

Ein Tierarzt, der einen Milchviehbetrieb besucht, kann eine Kohorte von Tieren im Rahmen eines Herdengesundheitsplans beurteilen, Behandlungsentscheidungen auf Populationsebene dokumentieren und individuelle Aufzeichnungen nur für Tiere erstellen, die spezifische Interventionen erhalten. Eine Kleintierpraxis kann einen Wurf zur Erstimpfung sehen und mehrere verknüpfte Aufzeichnungen aus einem einzigen Termin generieren. KI-Tools, die Notizen für einen einzelnen Kontakt generieren und sie an eine einzelne Patientenakte senden, sind ohne erhebliche Anpassung nicht für diese Umgebung konzipiert. Ein wirklich für die Tiermedizin angepasstes Tool sollte Dokumentation auf Populationsebene unterstützen und verknüpfte Aufzeichnungen für mehrere Tiere ermöglichen, die in einem einzigen Termin gesehen werden.

▶ Was sollten Tierärzte bei der Evaluierung eines KI-Dokumentationstools überprüfen?

Tierärzte sollten tierärztespezifische Evaluierungskriterien anwenden, anstatt sich auf Evidenz aus humanmedizinischen Implementierungen zu verlassen. Zu den wichtigsten Fragen gehören: Unterstützt das Tool die Spezies, die Sie behandeln, mit angemessenen Referenzbereichen und Arzneimittelprotokollen? Gibt es Codes aus, die mit Ihrem Praxisinformationsmanagementsystem (PIMS) kompatibel sind? Kann es verknüpfte Aufzeichnungen für mehrere Tiere in einem einzigen Termin erstellen? Fordert es zur Eingabe von Daten über antimikrobielle Verschreibungen, Begründungen für Kaskadenverschreibungen und Lebensmittelkettenerklärungen als strukturierte Felder auf? Und wie verbindet es sich mit Ihrer bestehenden Infrastruktur? Jedes Tool, das klinische Aufzeichnungen verarbeitet, muss auch auf Compliance mit der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und Datenhaltungsanforderungen bewertet werden.

▶ Was sind die Einschränkungen selbst speziell entwickelter tierärztlicher KI-Dokumentationstools?

Selbst speziell entwickelte tierärztliche KI-Tools stoßen auf echte Einschränkungen. Die unstrukturierte, freitextbasierte Natur der meisten tierärztlichen klinischen Aufzeichnungen bedeutet, dass die Qualität der Trainingsdaten erheblich über Praxen und Systeme hinweg variiert. Tools, die bei Hunde- und Katzenaufzeichnungen gut abschneiden, generalisieren möglicherweise nicht auf weniger vertretene Spezies. Eine Umfrage von 2019, die in einer Marktanalyse von Grand View Research zitiert wird, ergab, dass nur 44 Prozent der europäischen Tierkliniken überhaupt Praxisverwaltungssysteme verwendeten – was bedeutet, dass ein erheblicher Teil der Profession noch die digitale Infrastruktur aufbaut, die KI-Tools benötigen. Die Integration von maschinellen Lernklassifikatoren mit bestehenden tierärztlichen Praxisverwaltungssystemen wird zudem oft durch die Starrheit von Altsystemen und begrenzte IT-Ressourcen erschwert.

▶ Wie sieht ein wirklich für die Tiermedizin angepasstes KI-Dokumentationstool aus?

Ein wirklich für die Tiermedizin angepasstes Tool passt seine Felder, Terminologie und klinische Logik basierend auf der dokumentierten Spezies an, sodass eine Kaninchenkonsultation nicht die gleichen Standardfelder präsentiert wie ein Rindergesundheitsbesuch. Es unterstützt Aufzeichnungen auf Populationsebene für Herden- und Herdengesundheitspläne. Es ist kompatibel mit europäischen Praxisinformationsmanagementsystemen und den Kodierungsframeworks, die diese Systeme verwenden. Es fordert automatisch regulatorische Felder ab, einschließlich Daten über antimikrobielle Verschreibungen gemäß EU-Verordnung 2019/6, Begründungen für Kaskadenverschreibungen und Lebensmittelkettenerklärungen. Und es wurde auf tierärztlichem klinischen Text vortrainiert oder feinabgestimmt, nicht einfach von einem humanmedizinischen Produkt umfunktioniert.