KI-gestützte Datenextraktion & Berichtsgenerierung

Einführung

Was wäre, wenn relevante Informationen aus verschiedenen Online-Quellen automatisch gesammelt, analysiert und in strukturierte Berichte überführt werden könnten?

In vielen Anwendungsbereichen sind Informationen über zahlreiche Webseiten, wissenschaftliche Publikationen, Datenbanken und andere Online-Quellen verteilt. Die manuelle Recherche und Aufbereitung dieser Daten ist zeitaufwendig und fehleranfällig.

Problem

Organisationen und Forschungsteams müssen häufig große Mengen an Informationen aus unterschiedlichen Quellen auswerten, um Produkte, Technologien oder Ereignisse zu analysieren.

Dieser Prozess umfasst typischerweise:

•  Recherche in verschiedenen Datenquellen
• Extraktion relevanter Informationen
•  Bereinigung und Strukturierung der Daten
• Inhaltsanalyse
•  Erstellung eines Abschlussberichts

Die manuelle Durchführung dieser Schritte ist aufwendig und nur begrenzt skalierbar.

Unsere Umsetzung 

Wir entwickeln ein KI-gestütztes System zur automatisierten Datenextraktion, Inhaltsanalyse und Berichtsgenerierung.
Die Lösung sammelt relevante Informationen aus unterschiedlichen Quellen, verarbeitet unstrukturierte Textdaten und stellt die Ergebnisse in einer strukturierten und nachvollziehbaren Form bereit.

Zum Einsatz kommen unter anderem:

• Natural Language Processing (NLP)
• Large Language Models (LLMs)
• Information Extraction
• Automatisierte Berichtsgenerierung

Beispielanwendung im medizinischen Bereich

Als Beispiel wurde das System in einem Projekt aus dem Bereich Medizintechnik eingesetzt.
Dabei wurden Informationen zu einem medizinischen Gerät aus verschiedenen öffentlichen und fachspezifischen Quellen gesammelt, darunter:

• Wissenschaftliche Publikationen
• Medizinische Datenbanken
• Regulatorische und behördliche Informationsquellen
• Fachbezogene Dokumentationen

Die extrahierten Informationen werden automatisch analysiert, kategorisiert und zusammengefasst. Anschließend erstellt das System strukturierte Berichte, die als Grundlage für Bewertungen, Dokumentationen und Entscheidungsprozesse dienen können.
Auf diese Weise können große Mengen medizinischer Textdaten effizient verarbeitet und relevante Erkenntnisse schneller identifiziert werden.

Beispielhafte Systemansichten

Der Screenshot zeigt die Suchoberfläche des Systems für wissenschaftliche Publikationen. Nutzer können Suchbegriffe, Zeiträume und weitere Filter definieren, um relevante Fachliteratur automatisiert zu identifizieren und auszuwerten.

Automatisierte Berichtserstellung

Der zweite Screenshot zeigt die Berichtsgenerierungskomponente. Die aus verschiedenen Quellen extrahierten Daten werden analysiert und in einem strukturierten Bericht zusammengeführt.

Zentrale Herausforderungen

• Automatische Extraktion relevanter Informationen aus Online-Quellen
• Bereinigung und Strukturierung unstrukturierter Textdaten
• Erkennung relevanter Inhalte, Kategorien und Zusammenhänge
• Analyse großer Textmengen
• Automatische Erstellung nachvollziehbarer Berichte
• Reduktion manueller Recherche- und Dokumentationsarbeit

Fazit

Durch die Kombination von Datenextraktion, Natural Language Processing und automatischer Berichtsgenerierung können komplexe Recherche- und Analyseprozesse deutlich effizienter umgesetzt werden. Organisationen sparen Zeit, reduzieren manuellen Aufwand und erhalten strukturierte Ergebnisse, die als Grundlage für Entscheidungen, Dokumentation oder weitere Analysen genutzt werden können.
Hierfür senden Sie gerne eine Mail an: markus.tatzgern@fh-salzburg.ac.at 

Beschreibung der gezeigten Screenshots

Abbildung 1: FDA-MAUDE-Modul zur Analyse regulatorischer Ereignisdaten mit konfigurierbaren Suchfiltern und automatischer Berichtserstellung.

Abbildung 2: PubMed-Suchmodul zur automatisierten Recherche wissenschaftlicher Literatur mit KI-gestützter Analyse und Zusammenfassung der Ergebnisse.