Innovationsmotor In sechs Schritten zur produktiven KI

Ob bei der medizinischen Früherkennung oder der personalisierten Therapie – KI kann das Gesundheitswesen nachhaltig entlasten. Dennoch fällt der Einstieg vielen Einrichtungen schwer. Dabei muss der Start gar nicht so kompliziert sein.

Was gestern noch als Spielwiese für Tech-Enthusiasten galt, hat heute schon im Berufsalltag einiger medizinischer Einrichtungen Einzug gehalten: Künstliche Intelligenz beschleunigt Prozesse wie etwa die Auswertung von Daten, und unterstützt damit die alltägliche Arbeit von Fachkräften im Gesundheitswesen. Mehr noch: Diese smarte Technologie erlaubt es, die Gesundheitsversorgung insgesamt zu verbessern.

Doch trotz aller Vorteile bleibt das Potenzial von Künstlicher Intelligenz bei vielen Gesundheitsversorgern ungenutzt. Denn auf dem Weg zur produktiven KI lauern durchaus Stolpersteine: von Datenschutzbedenken über Unsicherheiten bezüglich der richtigen Technologien bis hin zu mangelndem Verständnis für KI in der Belegschaft. Auch bei der Umsetzung hapert es. Oftmals fehlen sowohl die nötigen Treiber innerhalb der Organisation, die das Thema anstoßen, als auch eine klare KI-Strategie. Das Problem: Ohne eine solche wird KI nicht zukunftsweisend und flächendeckend genutzt – und bleibt weit hinter ihren Möglichkeiten zurück.

Künstliche Intelligenz

KI: Vorteile werden gesehen, Nutzung hinkt hinterher

Damit es nicht so weit kommt, ist ein strukturiertes Vorgehen erforderlich. Ebenso entscheidend: bei den Mitarbeitenden Begeisterung für KI zu entfachen. Denn wer erste Erfolge verzeichnet und so den Nutzen von KI-Tools erkennt, ist bereit, die Tools im Alltag einzusetzen und sich auch auf künftige Lösungen einzulassen. Die folgenden sechs Schritte zeigen, wie medizinische Einrichtungen diesen Weg erfolgreich gestalten können.

6 Schritte auf dem Weg zur produktiven KI

Schritt 1: Starten statt warten

Bevor eine Investition in KI erfolgt, gilt es zu überlegen, wo und wie der Einsatz echten Mehrwert bringt. Das heißt aber nicht, dass alles von Anfang an perfekt durchdacht sein muss: Gerade für den Einstieg eignen sich kleine, konkrete Anwendungsfälle, mit denen sich schnell Effizienzpotenziale heben lassen.

In welche Richtung es gehen kann, lässt sich am besten anhand dieser Fragen klären:

• Welche Ziele sollen mit KI erreicht werden? (Mehr Effizienz, geringere Kosten oder bessere Behandlungs- und Präventionsmaßnahmen?)

• In welchen Bereichen besteht Bedarf für Unterstützung durch KI?

• Welche Systeme und Daten stehen zur Verfügung?

• Ist intern KI-Know-how vorhanden?

Schritt 2: Potenziale in der eigenen Einrichtung evaluieren

Nicht jeder Prozess eignet sich für den Einsatz von KI. Deshalb gilt es, systematisch nach Bereichen zu suchen, in denen Automatisierung realistisch ist und einen klaren Mehrwert bringt. Doch anders als viele glauben, erfordert die Implementierung einer KI meist keine radikale Umstellung in allen Bereichen. Oft sind es gezielte Use Cases, die schnell Wirkung zeigen – wie etwa folgende Beispiele:

• Medikamenten-Verschreibung: KI liefert Hinweise zur potenziellen Wechsel wirkung von Medikamenten und stärkt die Patientensicherheit durch präzisere Therapieentscheidungen.

• Unterstützung bei Diagnose und Behandlung: KI verarbeitet große Mengen von Fachliteratur sowie von Studien und Patientendaten. Damit unterstützt das Tool die Mediziner und Medizinerinnen mit umfassenden Expertenmeinungen sowohl bei der Erkennung seltener oder komplexer Krankheitsbilder als auch bei einer möglichst passgenauen Behandlung.

• Früherkennung von Krankheiten: Mithilfe der Analyse von radiologischen Bildern und Patientendaten erkennt KI Auffälligkeiten, die beispielsweise auf Krebs oder Herz-Kreislauf-Erkrankungen hinweisen, lange bevor Symptome auftreten. Ärzte und Ärztinnen sind so in der Lage, gezielte Präventionsmaßnahmen einzuleiten und damit die Heilungschancen deutlich zu verbessern.

• Personalisierte und präzise Therapien: KI analysiert genetische und medizinische Daten, um individuell zugeschnittene Behandlungspläne zu erstellen. Diese verbessern nicht nur die Effektivität der individuellen Patientenversorgung und damit die Heilungschancen, sondern sorgen ebenfalls für eine enorme Zeitersparnis beim medizinischen Personal, was der Qualität von Behandlung und Betreuung zugute kommt.

Schritt 3: Technische Voraussetzungen schaffen und Know-how für die Umsetzung sichern

Selbst die beste KI-Idee nützt wenig, wenn weder das notwendige Know-how noch die Technologien für deren Realisierung vorhanden sind. Für die Implementierung von KI ist ein geeignetes Modell ebenso erforderlich wie passende Tools und das nötige Fachwissen, diese in die vorhandenen Systeme zu integrieren. Genauso wichtig ist eine IT-Landschaft, die eine nahtlose Implementierung der KI-Lösung in bestehende Prozesse ermöglicht und eine saubere Verknüpfung mit Datenquellen, Tools und Systemen erlaubt. Für eine nachhaltige Nutzung braucht es zudem Flexibilität und Skalierungsmöglichkeiten, die es gestatten, mit wachsenden Anforderungen Schritt zu halten. In vielen medizinischen Einrichtungen sind die Voraussetzungen dafür noch nicht geschaffen – hier empfiehlt es sich, sich von IT-Dienstleistern über die Möglichkeiten beraten zu lassen.

Schritt 4: KI-Modelle trainieren und testen

Das A und O für den erfolgreichen Einsatz von KI ist ein gezieltes Training des Systems anhand einer belastbaren Datenbasis. Dabei kommt es nicht nur auf die Menge der Daten an: Im Falle wissenschaftlicher Daten als Grundlage müssen diese natürlich dem aktuellen Stand der Forschung entsprechen und empirisch fundiert sein. Bei Verwendung sensibler Gesundheitsdaten von Patientinnen und Patienten ist zudem die Datenschutzkonformität zu gewährleisten. Grundsätzlich gilt es, auf zwei Dinge zu achten:

1. Ein verantwortungsvoller Umgang mit Daten

Personenbezogene Informationen – etwa Patientendaten, Diagnosen oder Behandlungsverläufe – unterliegen strengen Datenschutzanforderungen, insbesondere gemäß der DSGVO. Gleichzeitig stuft der EU AI Act medizinische KI-Anwendungen als Hochrisiko-Systeme ein, mit entsprechenden Vorgaben an Transparenz, Kontrolle und Nachvollziehbarkeit. Kein Wunder: Immerhin haben KI-gestützte Systeme wie chirurgische Assistenzlösungen oder Diagnosetools direkte Auswirkungen auf die Gesundheit der Betroffenen – Fehlfunktionen könnten gravierende Folgen haben. Für Entwickler, Anbieter und Betreiber solcher Systeme bedeutet das: Sie müssen Risiken bewerten, Schutzmaßnahmen implementieren und nachweisen, dass die KI-Lösung konform betrieben wird. Für das Training wiederum heißt dies, dass ausschließlich anonymisierte, pseudonymisierte oder öffentlich zugängliche Daten verwendet werden dürfen. Wer sich frühzeitig mit diesen regulatorischen Vorgaben auseinandersetzt, stärkt das Vertrauen in die Technologie – und schafft die Grundlage für einen rechtssicheren Einsatz im medizinischen Alltag.

2. Das Kontrollieren von Ergebnissen, um Halluzinationen vorzubeugen

Hinzu kommt, dass fehlerhafte, veraltete oder unvollständig aufbereitete Daten schnell zu unzuverlässigen Ergebnissen – oder zu sogenannten „Halluzinationen“ – führen, die im medizinischen Bereich schwerwiegende Folgen haben können. Deshalb gilt es, die Ergebnisse immer zu kontrollieren und zu korrigieren. Denn generative Modelle wie ChatGPT neigen zu überzeugend klingenden, aber falschen Ergebnissen. Solche Halluzinationen lassen sich nur durch sorgfältiges Training, kontinuierliche Tests und eine saubere Qualitätssicherung wirksam eindämmen. Entscheidend ist dabei die Rolle des Menschen: Als Kontrollinstanz prüft er Ergebnisse, korrigiert Fehler und sorgt so für verlässliche Resultate. Das zeigt auch: Die Sorge, KI könnte Fachleute kurzfristig ersetzen, ist unbegründet – der kritische Gegencheck durch erfahrene Menschen bleibt auf lange Sicht unverzichtbar. Mehr noch: Dies ist eine der vielen Stellen, an denen KI und Mensch sogar Hand in Hand gehen müssen.

Fakt ist: Nur mithilfe von intensivem Training anhand zuverlässiger Daten sind präzise Diagnosen und passgenaue Behandlungen effizient möglich. Sinn und Zweck dieser Phase ist es, das Modell optimal auf die spezifischen Anforderungen zuzuschneiden und regulatorische Vorgaben zu berücksichtigen, damit der Einsatz von KI im medizinischen Umfeld tatsächlich etwas Gutes bewirken kann. Ein durchdachtes Trainingskonzept schafft die Basis für eine performante, nachvollziehbare und vertrauenswürdige KI, die vor allem eines liefert: eine bessere Gesundheitsversorgung.

Schritt 5: Akzeptanz schaffen, Führungskräfte mit einbinden

KI lässt sich nur dann erfolgreich einsetzen, wenn die Mitarbeitenden sie verstehen, anwenden und ihren Nutzen sehen. Deshalb ist es wichtig, die Anwenderperspektive von Anfang an mit einzubeziehen. Sinnvoll sind daher diese Maßnahmen:

• Ergebnisse nutzbar machen: Anwenderfreundliche Dashboards, Chatbots oder Schnittstellen, die die Ergebnisse verständlich aufbereiten und praxisnah bereitstellen, erleichtern der Belegschaft den Umgang mit KI.

• Feedback systematisch umsetzen: Die Erfahrungen der User liefern wertvolle Hinweise zur Weiterentwicklung. Ob über Supportanfragen, Nutzungsmuster oder detaillierte Rückmeldungen – wer genau hinhört, verbessert seine KI nachhaltig.

• Transparenz schaffen: Offenheit darüber, wo und wie KI zum Einsatz kommt – und welche Entscheidungen weiterhin in menschlicher Hand liegen – stärkt Vertrauen und Akzeptanz.

Schritt 6: Betrieb & Monitoring

Nach dem Go-live ist vor dem Optimieren: Selbst gut trainierte KI-Modelle liefern nur dann dauerhaft verlässliche Ergebnisse, wenn sie kontinuierlich überprüft und angepasst werden. Denn verändert sich die Datenlage – etwa durch eine neue Forschungslage, durch medizinischen Fortschritt oder technologische Entwicklungen – ohne dass das Modell entsprechend modifiziert wird, sinkt schnell die Genauigkeit der Resultate. Monitoring schafft hier die nötige Transparenz: Es zeigt, wie gut die KI-Lösung noch performt, wo eventuell Fehlerquellen lauern und wann Nachjustierungen oder ein Retraining erforderlich werden. Ebenso lässt sich hier die Belegschaft wieder mit einbeziehen: Ihr Feedback liefert wertvolle Erkenntnisse, an welchen Stellschrauben es noch zu drehen gilt. So bleibt KI auch langfristig zuverlässig und nutzenstiftend.

Fazit: Produktive KI braucht mehr als Technik

Künstliche Intelligenz ist nicht nur ein Trend, sondern selbst ein medizinischer Fortschritt. Wer das Potenzial frühzeitig erkennt und gezielt nutzt, sorgt für eine immense Verbesserung der Gesundheitsversorgung. Dabei muss der Einstieg nicht gleich ein Großprojekt sein: Oft reichen gut gewählte Use Cases, um erste Erfolge zu erzielen und den Weg für weitere Schritte zu ebnen. Ein guter Einstieg kann etwa eine KI-gestützte Datenauswertung für die Diagnostik oder das Berichtswesen, die Zusammenstellung von Informationen für alternative Behandlungspläne oder die Abwicklung von Krankenkassenprozessen sein. Solche einfachen Anwendungen vermitteln schnell ein Gefühl dafür, wie vielseitig KI einsetzbar ist und welchen Nutzen sie dem Gesundheitsvorsorger bringen kann. Denn diese Technologie unterstützt Krankenhäuser und Artzpraxen dabei, Prozesse zu automatisieren, Daten nutzbar zu machen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Damit das gelingt, ist jedoch ein systematisches Vorgehen erforderlich: von der Identifikation geeigneter Anwendungsfälle über die Klärung technischer Voraussetzungen bis hin zur Einbindung aller betroffenen Personen und Bereiche innerhalb und außerhalb der Organisation. Wer zudem Mitarbeitende frühzeitig motiviert und befähigt, legt den Grundstein für nachhaltige Veränderung.

Künstliche Intelligenz

KI im Krankenhaus: zwischen Schnellschuss und Strategie

KI im Gesundheitswesen

Hartmannbund diskutiert ethische Leitplanken

(ID:50487100)