Um dem Projekt einen griffigeren und einprägsameren Namne zu geben, wurde ein Namenswettbewerb durchgefûhrt. Der Name netzwerkpalliative ging im Namenswettbewerb klar als Favorit hervor. Das Projektteam empfanden den Namen jedoch etwas zu prosaisch und wenig bedeutungstragend. Aus der Idee netzwerkpalliative ist mit etwas Teamkreativität und KI-Unterstützung PalliaLina geworden: Pallia steht für palliativ, Lina für lernen, informieren, netzwerken und anbieten. Diese Attribute können sowohl für einen Claim oder Slogan als auch für die Persona des Chatbots «PalliaLina» verwendet werden.

• Vernetzung stärken: Fachleute und Institutionen treten miteinander in Kontakt und teilen ihr Wissen. Durch den fachübergreifenden Austausch entstehen klare Schnittstellen, eine verbesserte Zusammenarbeit und ein starkes Netzwerk, das die Qualität der Versorgung nachhaltig erhöht.
• Wissen sichern: Erfahrungswissen geht häufig verloren, wenn Fachleute die Stelle wechseln oder in Pension gehen. Die Plattform PalliaLina bindet das Fachwissen von Expert:innen ein, bewahrt es und macht es dauerhaft zugänglich. So entsteht ein digitales «institutionelles Gedächtnis», das Wissen speichert, teilt und für zukünftige Generationen nutzbar macht.
• Zugang erleichtern: Fachleute – und zu einem späteren Zeitpunkt auch Betroffene und Angehörige – finden schnell die passenden Angebote und deren Anbieter:innen. Alle Informationen werden transparent, verständlich und aktuell aufbereitet. Dadurch wird der Zugang zu Unterstützung vereinfacht und Informationslücken werden geschlossen.

Was ist PalliaLina?

PalliaLina ist weder eine Suchmaschine noch ein Nachschlagewerk, sondern eine KI-gestützte Assistentin in Form eines Chatbots. Man kann ihr Fragen stellen und bekommt kompetente, auf die jeweilige lokale Situation im Kanton Aargau zugeschnittene Antworten.

PalliaLina basiert auf Künstlicher Intelligenz (KI), genauer gesagt auf einem Large Language Model (LLM). Dieses KI-Modell wurde mit sehr grossen Textmengen trainiert und verfügt dadurch über ein breites Allgemeinwissen. Es kann Sprache verstehen, Zusammenhänge erkennen und passende Antworten formulieren. Das spezielle Wissen zur Palliative Care muss dem Modell gezielt von aussen zur Verfügung gestellt werden.

Welches Wissen hat PalliaLina?

PalliaLina orientiert sich an den Definitionen und Richtlinien des Bundesamts für Gesundheit (BAG) und wurde mit öffentlich verfügbarem Grundwissen der Palliative Care trainiert. Dazu zählen zum Beispiel:

• rechtliche Grundsätze
• Whitepapers zu Standards
• Leitlinien und Empfehlungen

Entscheidend ist aber, dass der Chatbot auch mit Erfahrungswissen gefüttert wird, also jenem Netzwerk- und Praxiswissen, das in den Köpfen der Fachleute steckt. Zusätzlich werden Adressen und Kontaktdaten von kantonalen und regionalen Angeboten, qualifizierten Anbietenden, Netzwerken und Selbsthilfegruppen in einer Datenbank erfasst. In der ersten Ausbaustufe richtet sich PalliaLina an Fachleute.

Wie wird das Erfahrungswissen abgeholt?

Das Erfahrungswissen holen wir mittels Workshops mit interprofessionellen Fachleuten ab. Die erarbeiteten Inhalte werden in Form von Frage-Antwort-Paaren in einer Datenbank gespeichert. Die Informationen aus dieser Datenbank werden zur Antwortgenerierung benutzt (Retrieval-augmented Generation, RAG). So entsteht ein verlässlicher Wissenspool aus Praxis und Erfahrung. Autorisierte Redaktionsteams (je eines zu jeder Dimension der Palliative Care) erfassen das Wissen der Fachleute und pflegen die Texte Schritt für Schritt manuell in das System ein.

Wie wird die Qualität des Wissens sichergestellt?

Ob die Antworten von PalliaLina korrekt sind und dem aktuellen Stand des Wissens in der Palliative Care entsprechen, wird regelmässig überprüft. Hier zu haben wir drei Methoden implementiert:

• Feedback-Funktion: Nutzer:innen bewerten KI-Antworten mit Daumen hoch/runter. Feedback wird manuell durch Redaktionsteams geprüft und fliesst gezielt ins Finetuning ein – kein automatisches Lernen aus Benutzereingaben.
• Redaktionsteams: Intraprofessionelle und/oder interdisziplinäre Teams (Medizin, Pflege, Physiotherapie, Psychiatrie/Psychologie, Seelsorge, Sozialdienste u. a.) prüfen kontinuierlich die Qualität der Inhalte.
• Update-Funktion Adressen: Um Adressen und Kontaktdaten korrekt wiederzugeben, pflegen wir zusätzlich eine Adressdatenbank. Organisationen erhalten regelmässig einen Link zur Aktualisierung ihrer Daten. Alle Änderungen werden vom Administrationsteam vor der Freischaltung geprüft.