Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen

Inhaltsverzeichnis

1. Frontmatter

2. Kapitel 1. Einleitung „Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen“

   Mario A. Pfannstiel

   Zusammenfassung

   Der Einsatz von künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen hat in den letzten Jahren stark zugenommen und durchdringt zunehmend alle Lebens- und Arbeitsbereiche. Die Gesundheitsversorgung durchlebt bereits schon heute tiefgreifende Veränderungen durch die Digitalisierung. Künstliche Intelligenz gilt im Gesundheitswesen und in vielen anderen Branchen als Schlüssel- und Querschnittstechnologie. Durch sie wird die digitale Transformation in der Patientenversorgung und medizinischen Forschung beschleunigt.

3. Kapitel 2. Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen als Kernkompetenz? Status quo, Entwicklungslinien und disruptives Potenzial

   Christoph Rasche, Adriana A. Reinecke, Tiziana Margaria

   Zusammenfassung

   Der künstlichen Intelligenz wird gemeinhin ein hohes disruptives und marktzerstörerisches Potenzial zugeschrieben, weil durch sie eingeschliffene Routinen, Strukturen, Strategien und Geschäftsmodelle auf den Prüfstand gestellt werden. Der Beitrag widmet sich der Fragestellung, ob der Einsatz künstlich intelligenter Anwendungen im Gesundheitswesen die „bestehende Ordnung“ substituiert, komplementär arrondiert oder im Sinne der digitalen Assistenz unterstützt. Zudem ist zu klären, ob sich radikale KI-Visionen im pfadabhängigen, massenträgen und regulierten Gesundheitswesen überhaupt mit hoher Intensität umsetzen lassen. Der Grund hierfür ist in multiplen Umsetzungsbarrieren zu suchen, die revolutionären und flächendeckenden KI-Lösungen trotz technischer Machbarkeit im Wege stehen. Aus dem Blickfeld des ressourcenorientierten Ansatzes (Resource-based View) wird der Frage nachgegangen, ob und unter welchen Bedingungen die künstliche Intelligenz eine Kernkompetenz darstellt, die zu Disruption, Diskontinuität und Differenzierung (3-D-Modell) führen.

4. Kapitel 3. Künstliche Intelligenz – Ein Überblick über die aktuelle und zukünftige Bedeutung von KI in der Wirtschaft und im Gesundheitswesen in Europa

   Claudia Bünte

   Zusammenfassung

   KI ist die Schlüsseltechnologie des 21. Jahrhunderts. Anders als in vielen anderen Branchen, wo KI auch Arbeitsplätze kosten kann, wird KI im Gesundheitswesen in Europa eine der Lösungen sein, den Gesundheitssystemkollaps zu verhindern. KI wird dabei helfen, dass sich das Personal im Gesundheitswesen auf die wesentlichen Aufgaben am Menschen fokussieren kann und die Gesundheitsversorgung besser und effizienter zu machen. Bereits heute gibt es viele Best-Practice-Anwendungen, die erfolgreich sind – allerdings sind diese noch nicht ausreichend miteinander verknüpft. Wie diese Verknüpfung in ein paar Jahren auch in Europa aussehen kann, kann heute schon in China beobachtet werden. Insgesamt wird sich auch das Gesundheitssystem in Europa durch KI deutlich verändern – weg von einem eher reaktiven Krankensystem hin zu einem mehr proaktiven Gesundheitssystem.

5. Kapitel 4. Mit KI das Gesundheitswesen verändern

   Anastassia Lauterbach

   Zusammenfassung

   Die Arbeit an medizinischen Anwendungen im Bereich künstliche Intelligenz (KI) ist von großer Bedeutung für die Entwicklung der KI-Branche insgesamt. In kaum einem anderen Feld spielt das Ausbalancieren der Datenschutzanforderungen mit Schaffung der Voraussetzungen für skalierbare praxisrelevante Technologien eine grössere Rolle. China scheint in der Umsetzung medizinischer KI ganz vorne zu sein. Europa im Gegensatz braucht neue Ansätze zur Förderung von KI. Daten-IDs, dezentralisierte Technologien zur Schaffung spezialisierter gesundheitsbezogener Datenmärkte könnten eine gute Lösung sein. KI und weitere Datentechnologien haben ein großes Potenzial, Medizin humaner zu gestalten und Ärzte zu entlasten, ihnen eine Möglichkeit zu geben, sich auf ihre Patienten voll und ganz zu konzentrieren. Dafür ist die enge interdisziplinäre Zusammenarbeit zwischen Ärzten, medizinischen Forschern und Technologen notwendig.

6. Kapitel 5. Erfolgsfaktoren, Potenziale und Barrieren bei KI-Start-ups im Gesundheitswesen

   Alma Dautovic, Mario A. Pfannstiel

   Zusammenfassung

   Unternehmensgründungen im Gesundheitswesen haben das Ziel, Unternehmen aufzubauen, die langfristig am Markt erfolgreich sind, Mitarbeiter einstellen und innovative Dienstleistungen, Prozesse, Produkte und Technologien hervorbringen sowie Umsatz, Gewinn und Rendite generieren. In diesem Beitrag wird auf Start-ups im Bereich „künstliche Intelligenz“ (KI-Start-ups) im Gesundheitswesen eingegangen, die sich erst in den letzten Jahren gegründet haben. Besonderheiten von KI-Start-ups und Erfolgsfaktoren, die sich aus Sicht von Führungskräften bei Gründungen von KI-Start-ups ergeben, werden vorgestellt. Im Mittelpunkt der Betrachtung stehen KI-Start-ups zu folgenden Bereichen: digitale Assistenten für Ärzte, Versicherer und Patienten, Bilderkennung und -analyse, Risikobewertung für Ärzte und Patienten sowie Lifestylemanagement und Monitoring. Potenziale und Barrieren, die durch die Gründung von KI-Start-ups entstehen, werden erläutert. Im Ergebnis des Beitrags zeigt sich, dass KI-Start-ups zahlreiche Chancen für das Gesundheitswesen bieten, das Wachstum im Markt verbessern, den Fortschritt und die Entwicklung beschleunigen und die Kollaboration von Akteuren im Gesundheitsmarkt fördern.

7. Kapitel 6. Künstliche Intelligenz im Entwicklungsprozess von Medikamenten in der Pharmaindustrie

   Svenja C. Schweighöfer, Mario A. Pfannstiel

   Zusammenfassung

   Künstliche Intelligenz (KI) stellt eine der Schlüsseltechnologien der Zukunft dar – vor allem in der Pharmaindustrie. Das maschinelle Lernen hilft Forschern, aus der umfassenden Fülle chemischer Verbindungen effektivere und gleichzeitig ressourcensparende Medikamente herzustellen. Erste KI-Medikamente wurden bereits an Menschen getestet. Darüber hinaus wird eine Vielzahl an Einsatzmöglichkeiten geboten – nicht nur bei der Wirkstoffentwicklung, sondern auch bei der Umsetzung klinischer Studien. Dies spiegelt sich in einem zeitlich deutlich verkürzten Prozess und sinkenden Kosten wider. Um auch in Zukunft konkurrenzfähig bleiben zu können, muss die Pharmabranche ihre Organisationsstrukturen anpassen und KI effektiv nutzen, damit Forschungs- und Entwicklungskosten und -zeiten eingespart werden können.

8. Kapitel 7. KI-Systeme für die nächste Medizintechnikgeneration

   Jan Stallkamp, Johannes Horsch, Lennart Karstensen

   Zusammenfassung

   In der Medizintechnik scheint zurzeit die künstliche Intelligenz (KI) als universelles Werkzeug für beinahe jedes bestehende Problem bemüht zu werden. Tatsächlich haben neue medizinische Erkenntnisse in Verbindung mit einer leistungsfähigen Informationstechnik und einer zunehmend digitalen Umgebung eine Renaissance der KI ausgelöst. Die Impulse treiben dabei nicht nur die medizinischen Disziplinen wie die Radiologie an, die bereits seit Jahren in der Forschung und Entwicklung mit dem KI-Methodenbaukasten arbeiten. KI wird im ganzen Spektrum der Medizintechnik als Schlüssel beispielsweise für (teil-)autonome Systeme gesehen und damit in vielen Bereichen als wichtiges Werkzeug zum Erreichen einer effizienten Präzisionsmedizin. Dieser Beitrag skizziert aber auch die Probleme bei der Realisierung von KI-Lösungen, die dazu führen könnten, dass KI-basierte Medizintechnik in größerem Umfang noch für längere Zeit ein Traum bleiben könnte.

9. Kapitel 8. Regulatorische Anforderungen an Lösungen der künstlichen Intelligenz im Gesundheitswesen

   Ludwig Pechmann, Martin Mildner, Tim Suthau, Martin Leucker

   Zusammenfassung

   Diese Arbeit befasst sich mit dem Thema künstliche Intelligenz (KI) im Gesundheitswesen. Der Fokus liegt dabei auf dem aktuellen Stand der Normen und deren Anwendung hinsichtlich des Themas Zulassung von KI-gestützten Medizinprodukten. Dafür wird soweit in das Thema KI eingeführt, dass die Besonderheiten von KI als Software und die Unterschiede zwischen adaptiven, selbstlernenden und nicht adaptiven, nicht selbstlernenden Systemen ersichtlich werden. Zudem werden die verfügbaren (harmonisierten) Normen genannt und der Zulassungsprozess im Allgemeinen beschrieben. Dabei wird eine grobe Einführung in den Zulassungsprozess von Medizinprodukten gegeben, um die Problematik mit KI-gestützten Medizinprodukten und im Speziellen mit adaptiven KI-gestützten Medizinprodukten verstehen und nachvollziehen zu können. Anhand einiger Beispiele soll gezeigt werden, inwieweit die Zulassung von nicht adaptiven KI-gestützten Medizinprodukten unter Zuhilfenahme der verfügbaren Normen aussehen könnte. Ebenfalls soll ein Ausblick auf die bevorstehenden Aufgaben bei der Zulassung von adaptiven KI-gestützten Medizinprodukten erfolgen.

10. Kapitel 9. KI-Implementierungsoptionen in dateninflationären Versorgungsnetzen: Von der abstrakten Vision zur konkreten Wertschöpfungstransformation

    Christoph Rasche, Nataliia Brehmer

    Zusammenfassung

    Beim Paradigma der künstlichen Intelligenz (KI) handelt es sich um ein Querschnittsthema, das Branchen, Märkte und Geschäftsmodelle beherrscht. Der künstlichen Intelligenz wird gemeinhin das Potenzial zur disruptiven Innovation zugeschrieben, die bestehende Ordnungen aus den Angeln hebt. In diesem Zusammenhang stellt sich für das Gesundheitswesen die Frage, ob KI-Systeme im Gesundheitswesen immer disruptiver Natur sind. Vielmehr unterliegen die Institutionen im Gesundheitswesen einem rigiden Marktordnungsrahmen, der oft kaum Raum für radikale Anwendungen lässt. Nicht zuletzt aus diesem Grund lassen sich KI-Visionen im Gesundheitswesen nur etappenweise im Kontext multipler Stakeholder implementieren. Dabei sind die KI-Anbieter gefordert, ein progressives Political Impact Management (PIM) zu praktizieren, um über den Umweg der Nichtmarktstrategie komparative Marktvorteile aufbauen zu können. Bei diesem konzeptionell angelegten Beitrag sollen aus dem Blickfeld des strategischen Managements Handlungsoptionen und Gestaltungsfelder für KI-Anwendungen im Gesundheitswesen aufgezeigt werden. Besondere Relevanz hat hierbei die Ableitung eines holistischen Bezugsrahmens zur künstlichen Intelligenz im Gesundheitswesen, der theoretische, praktische und branchenbezogene KI-Logiken assimiliert.

11. Kapitel 10. KI-basierte Lernumgebungen für eine digitale Souveränität von Patientinnen und Patienten – Theorie und Konzeption einer virtuellen Consent-Assistenz

    Claudia de Witt, Jessica Felgentreu

    Zusammenfassung

    Die Verarbeitung personenbezogener Daten spielt im Gesundheitswesen eine wichtige Rolle. Beispielsweise sind Patientinnen und Patienten betroffen, wenn sie vor einem operativen Eingriff in die Verarbeitung ihrer Daten einwilligen sollen. Dies bringt nicht nur für den Datenschutz einige Herausforderungen mit sich, sondern ebenso in puncto Kompetenzentwicklung. Vor diesem Hintergrund sind die Informiertheit und der selbstbestimmte Umgang mit personenbezogener Datenverarbeitung in den Blick zu nehmen. Dieser Beitrag beschäftigt sich mit der Herausforderung, inwieweit Patientinnen und Patienten sensibilisiert und in die Lage versetzt werden müssen, um digital kompetent und souverän mit dieser Situation umzugehen. Eine Antwort kann eine virtuelle Consent-Assistenz sein, die den Anwendungs- und Lernprozess über eine adaptive personalisierte Lernumgebung miteinander verknüpft und Lernkonzepte für Digital und Data Literacy zur Verfügung stellt. In diesem Zusammenhang sind die Chancen und Grenzen für die Entwicklung einer digitalen Souveränität bei Patientinnen und Patienten zu diskutieren.

12. Kapitel 11. Bessere Medizin? Künstliche Intelligenz verantwortlich gestalten

    Dietmar Merz, Jörg Hübner

    Zusammenfassung

    Die Bedeutung in der Anwendung von künstlicher Intelligenz (KI) für den Sektor Medizin und Gesundheitswesen ist in den letzten Jahren erheblich gewachsen. Dabei spielen nicht nur Fragen der Technik, Ökonomie und Implementierung eine Rolle. Vielmehr hat gerade im Anwendungsbereich Gesundheitssektor KI nur einem zu dienen: dem Leben von Patientinnen und Patienten. Die Gesundheit der behandelten Menschen und die Qualität aller Dienste im Gesundheitswesen sollen zum Wohle aller Menschen verbessert werden. So sehr sich medizinische Forschung, Technikentwicklung und Gesundheitsversorgung zwar im Rahmen wirtschaftlichen Handelns und globaler Entwicklungen bewegen, so sehr sind diese ethisch verantwortlich zu gestalten. Welche ethischen Orientierungen und Leitlinien sich für KI-Anwendungen im Gesundheitswesen aus der Perspektive einer theologischen Anthropologie und Sozialethik ergeben könnten, wird im folgenden Kapitel entfaltet.

13. Kapitel 12. Ethische Aspekte von KI-Anwendungen in der Medizin

    Matthias L. Zuchowski, Lena Zuchowski

    Zusammenfassung

    Das vorliegende Kapitel analysiert zwei ethische Grundprinzipien, nämlich Vertrauen und Verantwortung, im Kontext von medizinischen KI-Anwendungen. Dabei wird aufgezeigt, dass KI-Anwendungen selbst weder verantwortungsfähig noch vertrauenswürdig sind. Um diese Prinzipien in der digitalen Medizin verankern zu können, müssen KI-Anwendungen daher so in den Behandlungsprozess integriert werden, dass diese Prinzipien weiterhin grundlegend bleiben. Abschließend wird ein entsprechendes integratives Framework für die Entwicklung von medizinischen KI-Anwendungen vorgestellt.

14. Kapitel 13. Maschinen mit Moral für eine gute Pflege der Zukunft?

    Elmar Nass, Michael Schneider

    Zusammenfassung

    Künstliche Intelligenz (KI) verändert unser Leben. In einigen gesellschaftlichen Kontexten, wie beispielsweise den sozialen Medien, ist die Entwicklung von KI längst so weit vorangeschritten, dass sich Gesellschaft und KI nicht mehr unabhängig voneinander entfalten. KI ist aber auch in Bereichen gesellschaftsprägend, wo wir es nicht sofort erkennen, und wird es in Zukunft noch vielmehr sein. KI ist Bestandteil, Herausforderung und Spiegel der Gesellschaft gleichermaßen. Gute Pflege ist eine gesamtgesellschaftliche Aufgabe und ein Bereich, in dem der Einsatz von Robotern mit KI besonders diskutiert werden muss. Ziel des Beitrags ist die Entwicklung eines normativen Bewertungskompasses, der zur Beantwortung der Frage, „Welche Robotik mit KI ist dienlich für eine gute Pflege der Zukunft?“, beitragen soll.

15. Kapitel 14. Zwischen Automatisierung und ethischem Anspruch – Disruptive Effekte des KI-Einsatzes in und auf Professionen der Gesundheitsversorgung

    Diana Schneider, Arne Sonar, Karsten Weber

    Zusammenfassung

    Künstliche Intelligenz (KI) und algorithmische Systeme der Entscheidungsfindung entwickeln sich rapide zu wichtigen neuen Technologien in unserem täglichen Leben und es kann kaum Zweifel geben, dass sie einen großen Einfluss auf die Gesellschaft haben – auch in Professionen der Gesundheitsversorgung. Aufgrund ihrer Wirkkraft auf vorhandene ökonomische und organisatorische Strukturen werden diesen Technologien gleichzeitig disruptive Effekte auf ihre jeweiligen Anwendungsdomänen zugesprochen. Im vorliegenden Beitrag wird an den Beispielen der klinischen Medizin sowie der Einzelfallhilfe der Sozialen Arbeit dargelegt, in welcher Weise KI professionelle Praxen in der Gesundheitsversorgung verändert, welche Konsequenzen daraus für die Professionen erwachsen und welche Handlungsaufforderungen sich für die jeweiligen Professionen ergeben.

16. Kapitel 15. Potenziale digitaler und KI-basierter Tools zur Gesundheitsförderung in Unternehmen – Eine systemtheoretische Beobachtung von Implementierungs- und Verankerungsprozessen

    Teresa Moll

    Zusammenfassung

    In Zeiten stetigen Wandels wird der Faktor Mensch für die Sicherung der Wettbewerbsfähigkeit und den Unternehmenserfolg bedeutender. Hier performt diejenige Organisation am besten, welche es schafft, die Potenziale ihrer Mitarbeiter maximal auszuschöpfen. Um Leistungsfähigkeit zu gewähren, sind die Gesundheit und das Wohlbefinden der Mitarbeiter entscheidend. Programme zur Gesundheitsförderung sind allerdings noch weit davon entfernt, flächendeckend in der Landschaft deutscher Unternehmen eingesetzt zu werden. Vor dem Hintergrund digitaler Entwicklungen und dem Einsatz von künstlicher Intelligenz insbesondere im Medizin- und Gesundheitsbereich eröffnet sich ein umfangreicher und zunehmend unübersichtlicher Markt an digitalen Lösungsoptionen zur Gesundheitsförderung in Unternehmen. Der vorliegende Beitrag greift bislang verborgene Potenziale und Einsatzmöglichkeiten digitaler und KI-basierter Tools zur Kompensation und Lösung bisheriger Praxisprobleme im betrieblichen Gesundheitsmanagement auf.

17. Kapitel 16. Nachhaltige Entwicklung im Krankenhauswesen – Künstliche Intelligenz als Treibstoff und Hemmnis

    Robin Schuhmacher

    Zusammenfassung

    Die Themenfelder Nachhaltigkeit, Krankenhauswesen und künstliche Intelligenz (KI) stehen trotz einiger Schnittmengen in einer wenig ausgeprägten Dreiecksbeziehung. Krankenhäuser nehmen aufgrund ihrer großen sozialen Verantwortung sowie ihres hohen Energie- und Ressourcenverbrauchs eine entscheidende Rolle beim Thema Nachhaltigkeit ein. KI wird zunehmend in der Diagnostik und der Therapie eingesetzt. Auf sozialer Ebene generiert sie dort einen bedeutsamen Mehrwert, energetisch und klimatisch betrachtet ist KI jedoch sehr anspruchsvoll. Es gilt also zu erforschen, welchen Beitrag KI für die Umwelt leisten kann. Das Ziel des Beitrags besteht in der Analyse der Potenziale, welche KI im Krankenhauswesen bietet, um ökologische Nachhaltigkeit zu fördern. Schließlich wird der Frage nachgegangen, ob und wie Nachhaltigkeit in Krankenhäusern mithilfe von KI verwirklicht werden kann. Außerdem sollen eine allgemeine Sensibilisierung und Bewusstseinsbildung für die Idee „Nachhaltigkeit“ erreicht werden. Es ist zunächst zu definieren, was Nachhaltigkeit und nachhaltige Entwicklung bedeuten. Auf Basis dessen kann der Status quo im Krankenhauswesen dargestellt werden, um wiederum zu reflektieren, welche Strukturen für eine nachhaltige Entwicklung notwendig sind. Im Ergebnis des Beitrags zeigt sich, dass zwar unterschiedliche Klimaprojekte bestehen, die die nachhaltige Entwicklung im Krankenhauswesen vorantreiben, jedoch die Umsetzung mittels KI ziemlich rar ist. Ungeachtet dessen gibt es zahlreiche KI-Projekte und -Initiativen, die sich mit den Problemen des Klimawandels auseinandersetzen. Insgesamt besteht ein erhebliches Potenzial, um gerade Krankenhäuser ökologisch nachhaltiger zu betreiben. Wichtig dabei ist, dass stets sowohl die Wirtschaftlichkeit als auch die soziale Verantwortung in Relation betrachtet werden.

18. Kapitel 17. Präzisionsmedizin, künstliche Intelligenz: Chancen für ein verbessertes Therapiemanagement? Ein organisationsökonomischer Blick

    Jürgen Zerth

    Zusammenfassung

    Digitalisierung, gerade mit Blick auf sogenannte Aspekte künstlicher Intelligenz, wirft vielfältige Fragen zur Umsetzbarkeit, Akzeptanz und auch zu grundlegenden gesundheitsökonomischen Effektivitäts- und Effizienzfragestellungen auf. Ein wesentlicher Ansatzpunkt einer rationalisierenden Herangehensweise liegt darin, den Prädiktionsansatz sogenannter künstlicher Intelligenz in ein organisationsökonomisches Modell mit den Wirkfaktoren der Dienstleistungsproduktion zu verknüpfen. In dieser Hinsicht kann ein modellhaftes Bild einer Effizienzumgebung abgeleitet werden als auch beispielsweise Anwendungsfragen zu Herausforderungen künstlicher Intelligenz, etwa im Kontext sogenannter Disease Interception, betrachtet werden. Mit Blick auf Aspekte der Datenerhebung, -verfügbarkeit und -nutzung sind daher regulatorische Aspekte, etwa auch mit Blick auf Plattformlösungen zu diskutieren.