Das ELMTEX-Projekt liefert spezialisierte KI-Lösungen, die auf das europäische Gesundheitswesen zugeschnitten sind und unter anderem auch in den Bereichen Sicherheit und E-Government Anwendung finden. Unser Ansatz optimiert kleine bis mittelgroße Sprachmodelle für domänenspezifische Aufgaben und bietet kostengünstige Alternativen zu kommerziellen KI-Lösungen von der Stange.
Unser Ansatz
ELMTEX ist aus einem Jahrzehnt der Forschung zur Integration des maschinellen Lernens in Anwendungen im Gesundheitswesen hervorgegangen. Wir haben Techniken zur effizienten Verarbeitung klinischer Dokumentation entwickelt, die sich insbesondere an die papierbasierte Realität vieler europäischer Gesundheitseinrichtungen richten. Unser dreistufiger Modellierungsansatz (Naive Prompting, Retrieval-Augmented Learning und LoRA Fine-Tuning) wandelt unstrukturierte medizinische Texte in standardisierte Formate um, wobei Datenschutz und Sicherheit gewahrt bleiben.
Unser wichtigstes Ergebnis zeigt, dass kleinere, verfeinerte Modelle größere Modelle für spezielle Aufgaben oft übertreffen, was die Hardwareanforderungen und Kosten für Gesundheitsdienstleister drastisch reduziert. Dies macht die Implementierung von KI auch für Einrichtungen mit begrenzten IT-Budgets zugänglich.