KI-Technologie kann die Gesundheitsversorgung verbessern

Anwendungen mit Künstlicher Intelligenz bieten vielversprechende Lösungen für die Herausforderungen im Gesundheitswesen. Wie bei IT und Medizintechnik gelten aber auch für KI branchenspezifisch hohe Anforderungen, auf die Entscheider Acht geben sollten.

Die Potenziale von Künstlicher Intelligenz (KI) sind enorm. Spezialisierte KI-Tools bieten etwa neue Lösungen für aktuelle Probleme im Gesundheitswesen. So können KI-gestützte Anwendungen den Verwaltungsaufwand für medizinisches Fachpersonal verringern und für Patienten die Versorgung spürbar verbessern. KI kann bei jeder Patienteninteraktion helfen, von der Patientenaufnahme, über Konsultationen, Visiten und Notfällen, bei der Nachsorge bis zur Abrechnung. Ärzte können sich dann wieder mehr auf die Patienten konzentrieren und genauere Diagnosen stellen. Insbesondere ist KI gegenüber Menschen in der Lage, in wesentlich kürzerer Zeit viel mehr Daten auszuwerten. Sie kann Entscheidungen verbessern, Ressourcen effizienter verwalten und die Reaktionszeiten verkürzen. Patienten erhalten schneller die richtige Hilfe, was zudem Kosten spart, da unnötige Fahrten vermieden werden. In der ambulanten und stationären Versorgung kann KI dazu beitragen, Behandlungsfehler zu vermeiden. KI-Anwendungen dokumentieren und initiieren Behandlungs- und Verwaltungsprozesse, liefern Pflegekräften in Echtzeit Unterstützung und medizinische Fachkräfte können eine zweite Meinung einholen.

Künstliche Intelligenz leistet Unterstützung im Klinikalltag

Auf generativer Künstlicher Intelligenz basierende Lösungen kommen im Gesundheitswesen bereits zum Einsatz. Generative KI steht für KI-basierte Systeme, mit denen sich verschiedene Inhalte in Form von Text, Audio, Bildern oder Video erzeugen lassen. Gegenüber herkömmlicher KI, die bestimmte Aufgaben nach vorgegebenen Regeln oder Algorithmen ausführt, kann generative KI aus Daten lernen und neue Dateninstanzen generieren. Beispiele für den Einsatz von generativer KI im Gesundheitswesen wären ein KI-Assistent für das medizinische Fachpersonal oder ein Management-Tool zur Überwachung der Patientenversorgung und Teamkoordination. Tools dieser Art werden einem proprietärem großen Sprachmodell, einem Large Language Model (LLM), angetrieben, das sich als API nahtlos in bestehende Systeme integrieren oder direkt in Anwendungsprodukten nutzen lässt. Während der Arzt mit dem Patienten spricht, erfasst, organisiert und ordnet der KI-Assistent Informationen den richtigen Bereichen wie Diagnostik und Labor zu. Die sofortige automatisierte Erstellung professioneller Berichte spart enorm viel Zeit bei der Verwaltung. Das erwähnte Management-Tool bietet eine automatisierte Überwachung der Patientenversorgung und unterstützt die Teamkoordination, was der Effizienz im Klinikbetrieb zugutekommt.

Beim Thema "KI im Gesundheitswesen" dreht sich nicht nur alles um Effizienz und Kosteneinsparung, sondern zugleich um die bestmögliche Patientenversorgung. Generative KI gibt zu jeder Tages- und Nachtzeit wertvolles Feedback. Doch nicht jede Art von KI wird den hohen Anforderungen im Gesundheitswesen gerecht. Um das volle Potenzial von KI zu nutzen, ist es entscheidend, die Technologie richtig einzusetzen. Studien zeigen, dass KI-Modelle, die mit hochwertigen branchenspezifischen Daten trainiert wurden, die Diagnosen genauer machen als universell einsetzbare KI-Modelle. Je nach beabsichtigtem Einsatzbereich dürfte sich hier bereits eine engere Auswahl herauskristallisieren.

Aus Kostengründen ist eine Cloud-basierte LLM-Lösung generell für die allermeisten Gesundheitseinrichtungen das optimale Modell, da bei On-Premises-Lösungen, die meist in der Anschaffung teurer und in der Wartung aufwendiger sind, die Kosten und der Wartungsaufwand aus dem Ruder laufen können. Aus Kosten- und Transparenzgründen attraktiv ist eine Lösung, deren Abrechnung pro Benutzer und pro Monat oder nutzungsbasiert erfolgt. In vielen Branchen, ganz besonders im öffentlichen Sektor, zu dem die meisten Einrichtungen des Gesundheitswesens gehören, ist außerdem das C5-Testat für Cloud-basierte Dienste sehr wichtig. Der Kriterienkatalog "Cloud Computing Compliance Criteria Catalogue (C5)" spezifiziert Mindestanforderungen an sicheres Cloud Computing und richtet sich in erster Linie an professionelle Cloud-Anbieter, deren Prüfer und Kunden. Ein Anbieter von KI-basierten Lösungen für das Gesundheitswesen sollte im Rahmen der umfangreichen Compliance-Anforderungen unbedingt auch über das C5-Testat verfügen.

Technische Fragen gilt es in jedem Fall vorab zu klären

Wie bei anderen größeren und komplexeren IT-Investitionen ist es üblich, die favorisierte KI-Lösung im Rahmen eines Proof-of-Concept mittels einer Demo-Installation auf Herz und Nieren zu prüfen. IT-Verantwortliche sollten hierbei eruieren, wie sich die Lösung in bestehende Arbeitsabläufe integrieren lässt. Ebenso gilt es auch zu prüfen, ob die KI-basierte Lösung nahtlos auf allen vorhanden Endgeräten wie Tablet, Notebook und PC einsetzbar ist. Um die Akzeptanz zu fördern, ist es sinnvoll, medizinische Fachkräfte als zukünftige Nutzer frühzeitig in den Entscheidungsprozess einzubeziehen.

Ebenso sinnvoll ist es, bei der Integration einer KI-basierten Lösung einen externen Berater oder Dienstleister, der auf den Gesundheitssektor spezialisiert ist, einzubinden. IT-Verantwortliche sollten beim Anbieter auch erfragen, welche APIs verfügbar sind, um die KI-Lösung mit anderen Systemen von Drittanbietern zu integrieren. Je besser eine Lösung im Sinne des Embedded-Prinzips integriert ist, desto besser lässt sie sich in anspruchsvolle Klinikumgebungen einbinden.

Eine ebenso wichtige Rolle für die Akzeptanz und eine positive Benutzererfahrung spielt das Design der Benutzeroberfläche. Von großem Vorteil ist es, wenn der Anbieter hier eine gewisse Flexibilität bietet, um die Benutzeroberfläche an die Vorlieben der Anwender anzupassen. Aus der Erfahrung mit verschiedenen Windows-Versionen können viele Benutzer bestätigen, dass nicht alle Innovationen zu einer intuitiven Bedienung beitragen. Da Künstliche Intelligenz bestehende Arbeitsabläufe effizienter machen soll, ist es gerade im stressigen Klinikalltag besonders entscheidend, dass Anwendungen intuitiv bedienbar sind. Bereits vor der Integration empfiehlt es sich, ein Evaluationsmodell aufzustellen, um den Erfolg der Einführung einer KI-basierten Lösung auch sinnvoll messen zu können.

KI ist ein vielversprechender Ansatz, um die branchentypisch knappen Ressourcen zu entlasten und eine gute Versorgung zu gewährleisten. KI-Lösungen für das Gesundheitswesen müssen sich aber gut in bestehende Arbeitsabläufe einfügen. In einer so komplexen Branche sollte KI die Prozesse nicht zusätzlich verkomplizieren, sondern in stressigen Momenten helfen, dabei aber im Hintergrund bleiben.

Künstliche Intelligenz wird künftig dazu beitragen, der Kostenexplosion im Gesundheitswesen entgegenzuwirken. Dabei soll KI keine wertvollen Fachkräfte ersetzen, sondern knapp besetzte Teams optimal unterstützen. Sie kann letztlich dafür sorgen, dass alle Versicherten eine bessere Gesundheitsversorgung erhalten.