Die Pflegdienstangaben auf der Verordnung zur häuslichen Krankenverordnung sind oft nur unvollständig ausgefüllt, allerdings sind sie vom ausführenden Pflegedienst gestempelt. Jedoch sind sie manchmal trotzdem aufgrund eines schlechten Stempelbildes einem Pflegedienst schlecht zuordenbar.
In dem Projekt wurden Verfahren der Künstlichen Intelligenz, z.B. Bildverarbeitungsverfahren und Neuronale Netze auf Ihren Einsatz zur Detektion und dem Klassifizieren des Pflegedienststempels hin überprüft und beim Kooperationspartner, der Techniker Krankenkasse, prototypisch implementiert.
Nach einer Sichtung und Analyse der vorhandenen Bilddaten wurde die Problemstellung konkretisiert und eine erste Kontrollmetrik entworfen. Methoden der Stempelextraktion wurden getestet und ein Testdatensatz für das Training erstellt. Nachfolgend wurden verschiedene Neuronale Netze und -Layouts und Ansätze, wie Transfer Learning und Generative-Adversarial-Networks getestet, um die Stempelbilder automatisiert einer Pflegeinstitution zuzuordnen.
Kooperationspartner: Techniker Krankenkasse Hamburg
