HINTERGRUND: Entlassungsbriefe und Befunde enthalten wichtige medizinische Informationen. Für Laiinnen und
Laien sind diese aber meist schwer verständlich und sie werden häufig falsch interpretiert. Eine leicht verständliche Aufbereitung relevanter Informationen in Befunden oder Entlassungsbriefen kann dazu beitragen, die individuelle Gesundheitskompetenz der Patientinnen und Patienten zu stärken und die GDA zu entlasten. Ziel dieser Studie ist es, dem Auftraggeber Analysen und Entscheidungsgrundlagen für die Umsetzung des Service eines laienverständlichen Entlassungsbriefs zu liefern. ***METHODEN: In einem ersten Schritt wurden mittels Desk Research eine umfassende Literaturrecherche und eine Marktrecherche durchgeführt. Zudem wurden Expertinnen und Experten aus verschiedenen Bereichen zu Interviews eingeladen, um detaillierte Informationen aus den Fachbereichen und über bestehende Marktlösungen zu sammeln und damit die Literaturrecherche zu ergänzen. Die gesichteten Inhalte wurden anschließend analysiert und mit Informationen aus den Interviews zusammengeführt, um daraus Umsetzungsvarianten und Handlungsempfehlungen zu formulieren. ***ERGEBNISSE: Die aus der Literaturrecherche und Interviews mit Expertinnen und Experten gewonnenen Erkenntnisse führten zur Identifikation von vier Umsetzungsoptionen für die Aufbereitung laienverständlicher Entlassungsbriefe: die Umsetzung als ELGA‐Zusatzfunktion, mithilfe von Fachpersonal, durch KI‐Modelle oder DiGAs. Eine im Rahmen dieser Studie entwickelte Entscheidungsmatrix soll dabei helfen, die verschiedenen Umsetzungsoptionen anhand der Bewertung und des Vergleichs relevanter Kriterien wie Gesamtkosten, Umsetzungshorizont etc. zu evaluieren. ***SCHLUSSFOLGERUNGEN: Um eine zeitnahe Umsetzung zu ermöglichen, wird empfohlen, Umsetzungsoptionen zu kombinieren, das Service eines laienverständlichen Entlassungsbriefs auf den Informationsgehalt und Nutzen im praktischen Einsatz zu erproben und ICD‐Code‐Texte am österreichischen Gesundheitsportal zu veröffentlichen. Zudem ist es wichtig, aktuelle Entwicklungen, vor allem rund um den Einsatz von KI, im Auge zu behalten, ein regelmäßiges Monitoring mit Fokus auf den deutschsprachigen Raum durchzuführen und Systeme so flexibel wie möglich zu gestalten.