KI im Kranken­haus: Ohne Strategie kein Erfolg

Für die Einführung von KI-Anwendungen im Krankenhaus braucht es eine systematische Strategie. Ein deutsches Fraunhofer-Institut zeigt in einem Leitfaden, wie Künstliche Intelligenz erfolgreich in den Klinikalltag integriert werden kann.

Arztbriefgenerierung, Dokumentation, medizinische Entscheidungsunterstützung, Abrechnung, Prozessoptimierung: Künstliche Intelligenz (KI) beeinflusst schon heute den Arbeitstag in Ordination und Spital. Doch das große Potenzial der KI-Technologie sickert erst langsam in den Tagesablauf von Abteilungen und Praxen. Einzelne Spitäler haben bereits KI-gestützte Lösungen erfolgreich im Routinebetrieb etabliert, während andere gerade erst damit beginnen, sich mit dem Thema auseinander zu setzen. Auch von einem flächendeckenden Einsatz kann keine Rede sein: KI-Anwendungen werden überwiegend in Form isolierter Pilotprojekte oder Einzellösungen erprobt, die häufig auf Initiative einzelner Abteilungen oder engagierter Mitarbeiter zurückgehen. Systematische KI-Strategien sind bislang die Ausnahme. 

„KI entfaltet ihren Mehrwert im Krankenhaus nur dann, wenn sie als strategisches Thema verstanden wird –, nicht als isoliertes IT-Projekt“, sagt Dario Antweiler, Teamleiter Healthcare Analytics am deutschen Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS.

Antweiler ist einer der Autoren des speziell für die DACH-Region entwickelten Leitfadens „Künstliche Intelligenz im Krankenhaus – Strategien und Voraussetzungen für eine erfolgreiche Implementierung“. Das Whitepaper soll Entscheidern im Spital – von Geschäftsführung über ärztliche Direktion bis hin zu IT-Leitung und Qualitätsmanagement – eine Orientierungshilfe bieten. Es zeigt den aktuellen Stand von Technik, Forschung und Praxis im Bereich KI im Krankenhaus sowie einen praxisnahen Weg zur Entwicklung und Umsetzung einer KI-Strategie auf. Die zentralen Fragen dabei: Wie können Krankenhäuser KI so einsetzen, dass der Nutzen maximiert und die Risiken minimiert werden? Wie lässt sich verhindern, dass KI-Initiativen nach einem Pilotprojekt versanden oder an organisatorischen Hürden scheitern?

Schwerpunkte setzen

Die Antwort liegt in der Entwicklung und Umsetzung einer nachhaltigen KI-Strategie. „Am Anfang jeder erfolgreichen KI-Strategie steht eine klare Vision“, unterstreicht Antweiler. Krankenhäuser müssen für sich definieren, welche Rolle KI künftig in ihrer Organisation spielen soll. Soll KI primär der administrativen Effizienzsteigerung dienen? Steht die Verbesserung der medizinischen Versorgungsqualität im Vordergrund? Oder geht es vorrangig darum, die Mitarbeiter von Routinetätigkeiten zu entlasten und mehr Zeit für die Patientenversorgung zu schaffen? Allgemeingültige Antworten darauf gibt es nicht. Jedes Krankenhaus muss seine eigenen strategischen Schwerpunkte setzen.

Der Erfolg von KI-Strategien hängt entscheidend davon ab, ob es gelingt, die relevanten Stakeholder frühzeitig einzubinden und für das Projekt zu gewinnen. Unverzichtbar ist dabei die Unterstützung der Unternehmensführung. „Die Geschäftsführung muss KI als strategisches Thema verstehen und aktiv vorantreiben“, erklärt Antweiler. Sprich: KI ist Chefsache. Entscheidend ist auch, dass die Zuständigkeiten und Rollen geklärt sind. KI-Verantwortliche auf strategischer Ebene, fachliche Ansprechpersonen in den klinischen Bereichen und technische Betriebsverantwortliche müssen klar festgelegt sein.

KI ist kein Selbstzweck

Genauso wichtig ist es auch, das medizinische und pflegerische Personal zu überzeugen. Die Einführung von KI-Systemen bedeutet für viele Mitarbeiter eine erhebliche Veränderung ihrer gewohnten Arbeitsweise. Bewährte Routinen müssen angepasst, neue Werkzeuge erlernt und Vertrauen in automatisierte Prozesse aufgebaut werden. Ohne aktive Einbindung der Betroffenen und transparente Kommunikation entstehen Widerstände, die den Erfolg von KI-Initiativen gefährden. Entscheidend ist, dass KI-Systeme einen spürbaren Mehrwert für die tägliche Arbeit schaffen. Wo KI als zusätzliche Belastung statt als Entlastung wahrgenommen wird, bleibt deren Nutzung begrenzt oder wird umgangen. „KI ist kein Selbstzweck, sondern ein Instrument zur Lösung konkreter Probleme“, betont Antweiler.

Es hat sich bewährt, neue KI-Anwendungen zunächst in einem begrenzten Rahmen – also einer einzelnen Abteilung oder einem konkreten Prozess – zu pilotieren. Dabei können Erfahrungen gesammelt, technische und organisatorische Probleme identifiziert und die Anwendung angepasst werden. Im Anschluss kann die Lösung auf weitere Bereiche ausgerollt werden. Auf diese Weise entstehen sichtbare Erfolge, die Vertrauen schaffen und weitere Initiativen legitimieren.

Schneller Nutzen

Ein guter Trick ist es, auf „Quick Wins“ zu setzen – also auf Projekte, die mit wenig Aufwand in kurzer Zeit umgesetzt werden können und sofort einen spürbaren, positiven Nutzen bringen. Der Klassiker auf diesem Gebiet ist die Spracherkennung. KI-unterstützte Spracherkennung funktioniert weitaus besser als die Spracherkennungssysteme aus der Prä-KI-Ära. Damit kann man Kliniker sofort überzeigen. Aber auch die KI-gestützte Extraktion von Informationen aus eingescannten Dokumenten ist eine Anwendungsmöglichkeit, die bei Medizinern, die sich durch Dutzende PDF-Dokumente durchwühlen müssen, schnell auf Begeisterung stößt.

Es gibt aber auch Hürden. Neben der mangelnden Interoperabilität vieler Systeme in der Krankenhaus-IT sind es vor allem Hindernisse regulatorischer Natur. Wer KI einsetzt, bekommt es mit dem EU-AI-Act zu tun oder – noch schlimmer – mit der Medizinprodukteverordnung. Antweiler nennt ein Beispiel: Die Prüfung von möglichen Wechselwirkungen zwischen Medikamenten wäre eigentlich prädestiniert für den Einsatz von Algorithmen. Doch sobald Software im Bereich von Therapie und Diagnostik angewandt wird, greift die Medizinprodukteverordnung mit ihren immens hohen Anforderungen an Validierung und Zulassung. Angesichts des damit verbundenen Aufwands lassen viele Krankenhäuser lieber die Finger von solchen Projekten.

Download Whitepaper »KI-Strategie im Krankenhaus:
www.iais.fraunhofer.de/de/publikationen/studien
 

Quelle: ÖKZ 4/2026, 67. Jahrgang, Springer-Verlag