Der Rezeptscanner: Effiziente Digitalisierung von Arztrezepten für Apotheken und Kund*innen

Herangehensweise: Schlank und effektiv

Damit die Datenabfrage ohne Probleme funktioniert, muss der Scanner einige Elemente auf einem Rezept erkennen. Dies geschieht durch OCR (Optical Character Recognition), eine Technologie, die die Texterkennung in gescannten Bildern ermöglicht und diese zu bearbeitbaren Dokumenten umwandelt.

Zu den wichtigen Elementen auf dem Rezept gehören unter anderem das Datum und das Geburtsdatum. Diese Daten sind wichtig, um die Gültigkeitsdauer des Rezeptes sowie eine mögliche Altersbeschränkung des verschriebenen Medikamentes abzugleichen. Zudem erkennt die Anwendung die PZN, also die Nummerierung für Arzneimittel, die angibt, um welches Medikament es sich handelt. Sie erfasst zusätzlich, ob das Aut-idem-Kreuz gesetzt ist. Ist es gesetzt, darf die Apotheke ausschließlich das genannte Medikament herausgeben. Ist das Aut-idem-Kreuz nicht gesetzt, können Patient*innen ein wirkungsgleiches Mittel mit denselben Inhaltsstoffen erhalten. Des Weiteren erkennt die Scan-App die Anzahl der verschriebenen Medikamente sowie ob es sich um ein gebührenpflichtiges Rezept handelt.

Die Anwendung zur Digitalisierung von Rezepten erkennt fünf verschiedene Rezeptarten. Dazu gehören die rosa Kassenrezepte (GKV), die blauen Privatrezepte (PKV), die gelben BTM-Rezepte für Betäubungsmittel sowie grüne Rezepte, die eine ärztliche Empfehlung enthalten. Auch das E-Rezept wird von unserem Rezeptscanner erkannt und kann ab dessen offizieller Einführung genutzt werden.

Den Rezeptscanner entwickelten wir jeweils nativ für die beiden Betriebssysteme iOS und Android. Die iOS-Anwendung ist in Swift und die Android-Version in Kotlin geschrieben. Außerdem entwickelten wir die Applikation als Modul mit verschiedenen Komponenten. Sie enthält Komponenten für die Frameworks React Native, Cordova und Capacitor. Dadurch kann NOVENTI das Modul plattformübergreifend in verschiedene bestehende Apps wie beispielsweise die callmyApo App integrieren. Das Ziel der Anwendung ist, einen effektiveren Ablauf beim Einlösen von Rezepten zu schaffen. Patient*innen haben die Möglichkeit, jedes Rezept zu digitalisieren und die Verfügbarkeit von Medikamenten rechtzeitig zu prüfen. Damit ist die Sicherheit gegeben, dass der Weg zur Apotheke nicht umsonst ist. Die Digitalisierung der Rezepte schafft einen reibungslosen Ablauf und erhöht die Zufriedenheit der Kundschaft in Apotheken.

Ein sehr wichtiger Aspekt, den wir bei der Entwicklung beachten mussten, sind die streng vertraulichen Daten der Patient*innen, um die es sich bei Rezepten handelt. Damit der Datenschutz sichergestellt ist, schließen wir spezielle Auftragsdatenverarbeitungsverträge mit den Unternehmen ab, die den Rezeptscanner nutzen möchten. Die gesamte Erkennung der Rezepte und Daten findet offline statt und die App sendet keine Informationen an einen Server weiter. Sie erkennt die Rezeptinhalte und speichert alles lokal und offline auf dem Smartphone der jeweiligen Person. So stellten wir sicher, dass die persönlichen Daten der Patient*innen nicht an Dritte weitergeben werden und ausreichend geschützt sind.

Die verwendete Technologie OCR ist bei der Texterkennung nie zu 100 Prozent genau. Deshalb setzten wir während der Entwicklung ein Test-Tool ein, um zu evaluieren, ob der Algorithmus die Rezeptdaten richtig erkennt. Das verwendete Test-Tool ist eine Webanwendung, die alle Ergebnisse des Algorithmus aufzeigt. Damit können Rezepte zum Test gescannt werden und eine Auflistung der vom Algorithmus erkannten Daten wird ausgegeben. Fehlt beispielsweise ein Datum, erscheint eine Fehlermeldung, die anzeigt, was der Algorithmus nicht korrekt erkannt hat. Die Person, die den Test durchführt, kann das Datum ergänzen oder aus vermuteten Vorschlägen der Anwendung den korrekten Wert auswählen. Mit diesem Test-Tool können wir den Algorithmus des Rezeptscanners evaluieren. Wir finden heraus, wo Anpassungen nötig sind, um die Rezepterkennung kontinuierlich weiterentwickeln zu können. Der Algorithmus wird stetig trainiert und verbessert sich dadurch.