KI-gestützte Optimierung von klinischen Prozessen [#2]

Die klinischen Prozesse bilden das Herzstück des Gesundheitswesens: Diagnosen stellen, Befunde interpretieren, Behandlungspläne entwickeln und Therapien durchführen. Hier entscheidet sich unmittelbar, wie gut Patient*innen versorgt werden. Doch gerade in diesem Kernbereich sind die Anforderungen enorm gestiegen. Medizinische Informationen nehmen rasant zu, Leitlinien werden komplexer und die Erwartung an eine individuelle, präzise Therapie wächst stetig. Ärzt*innen und Pflegekräfte stehen dadurch unter hohem Druck – Zeit wird zur knappsten Ressource.

Künstliche Intelligenz (KI) bietet die Chance, klinische Prozesse effizienter, sicherer und personalisierter zu gestalten und einfacher mit den eingesetzten technischen Systemen zu interagieren. KI übernimmt dabei keine Entscheidungen anstelle von Medizinern, sondern unterstützt durch Automatisierungshilfen bei der Analyse und Mustererkennung von Informationen und bei datenbasierten Prognosen. Ziel ist es, die Qualität der Versorgung zu steigern und gleichzeitig die Fachkräfte zu entlasten um wertvolle Arbeitszeit einzusparen.

Unterstützung bei Diagnosen

Ein zentrales Anwendungsfeld der KI liegt in der Diagnostik. Moderne Verfahren können riesige Datenmengen – von Laborwerten über genetische Informationen bis hin zu Bilddaten – innerhalb von Sekunden analysieren und Muster identifizieren, die für das menschliche Auge kaum erkennbar sind.

Beispiele sind KI-Systeme in der Radiologie, die Röntgen- oder MRT-Aufnahmen automatisch auf Anomalien untersuchen. In der Pathologie können Algorithmen Gewebeproben analysieren und Auffälligkeiten markieren. Diese Systeme sind nicht grundsätzlich neu – aber sie erfuhren durch den technologischen Fortschritt der Generativen KI in den letzten Jahre einen immensen Boost. KI ersetzt zwar keine ärztliche Expertise, erhöht aber die diagnostische Sicherheit und Geschwindigkeit spürbar.

Entscheidungsunterstützung in der Therapie

Die Vielzahl medizinischer Leitlinien, Publikationen und Patientendaten macht es fast unmöglich, stets den vollständigen Überblick zu behalten. Hier setzt die KI-gestützte Entscheidungsunterstützung (Clinical Decision Support Systems, CDSS) an. Sie kombiniert individuelle Patientendaten mit aktuellen Leitlinien und wissenschaftlichen Studien, um Ärzt*innen konkrete Empfehlungen zu geben – etwa bei der Auswahl eines Medikaments oder bei der Planung eines Therapieverlaufs.

Ein Beispiel: Bei Krebserkrankungen können KI-Systeme genetische Marker mit aktuellen Studien abgleichen und so personalisierte Therapieoptionen vorschlagen. Das eröffnet neue Chancen in der Präzisionsmedizin, die auf die individuellen Merkmale der Patient*innen zugeschnitten ist.

Frühwarn- und Prognosesysteme

Intelligente Präventionssysteme können maßgeschneiderte Empfehlungen zur Gesundheitserhaltung im Alltag bieten. Und die Steigerung des Anteils jener Bürger*innen, die sich aktiv um ihren gesunden Lebensstil (Bewegung, Ernährung, Stresskontrolle) kümmert, würde das Gesundheitssystem enorm entlasten.

Ein weiterer wichtiger Beitrag liegt in der Vorhersage kritischer Verläufe für Patient*innen. KI-Modelle können auf Basis von Vitalparametern und Krankengeschichten das Risiko für Komplikationen wie Sepsis, Herzstillstand oder Schlaganfall berechnen. Frühwarnsysteme schlagen Alarm, noch bevor klinische Symptome für Menschen erkennbar sind. Damit wird das medizinische Personal in die Lage versetzt, präventiv zu handeln – mit potenziell lebensrettenden Konsequenzen. Solche Systeme eignen sich besonders für Intensivstationen, wo eine kontinuierliche Datenüberwachung möglich ist.

Optimierung klinischer Workflows

Auch jenseits von Diagnostik, Therapie- und Personaleinsatzplanung können KI-Systeme die Abläufe auf Station verbessern. Je nach Verfügbarkeit von Ressourcen oder nach Dringlichkeit eines Eingriffs lassen sich etwa OP-Listen dynamisch anpassen. Zudem kann Pflegepersonal durch KI-basierte Tools bei der zeitfressenden Leistungsdokumentation entlastet werden, indem IT-Systeme Sprache oder handschriftliche Notizen automatisch in strukturierte Daten überführen. Solche Anwendungen sparen wertvolle Zeit und reduzieren den bürokratischen Aufwand im Klinikalltag.

Herausforderungen in der klinischen Anwendung

Trotz der enormen Potenziale stehen KI-Lösungen in der klinischen Praxis heute oftmals vor erheblichen Hürden. Ein großes Problem ist die Integration der intelligenten Systeme in die bestehende IT-Landschaft: Viele Krankenhäuser arbeiten nicht nur mit uneinheitlichen Softwarelösungen, die kaum miteinander friktionsfrei kommunizieren – in den meisten Einrichtungen liegen Informationen sowohl in Papierform, in strukturierter und unstrukturierter digitaler Form vor. Dazu kommt, dass es Anwender*innen massiv nervt, zwischen einer Vielzahl von Applikationen hin und her springen zu müssen, die zudem völlig unterschiedliche Bedienungslogiken nutzen.

Hinzu kommt die Frage nach der Verantwortung: Wenn eine KI eine falsche Empfehlung gibt, wer trägt die Haftung? Solange diese Fragen ungeklärt bleiben, wird die Einführung von KI-Systemen zögerlich erfolgen. Auch die Akzeptanz der Anwender*innen ist absolut erfolgsentscheidend: Ärzte müssen darauf vertrauen können, dass die Empfehlungen einer KI nachvollziehbar und überprüfbar sind. Ideal wäre es, wenn die Qualität der seitens KI gelieferten Ergebnisse anhand von einheitlichen Maßstäben messbar gemacht würde. Erst wenn „Ist richtig“ standardisiert gemessen wird, kann zuverlässig Auskunft über die Qualität und Grenzen des KI-Algorithmus geurteilt werden.

Nicht zuletzt ist die KI-Ausbildung der klinischen Leistungserbringer wichtig. Mediziner brauchen Grundkenntnisse in Datenanalyse- nicht nur, um und den kritischen Umgang mit KI-Werkzeugen zu erlernen und um die Systeme kompetent nutzen zu können. Eigentlich wäre es besser, wenn sie verstehen, ob ein Ergebnis richtig sein kann oder Methode lernen, zu überprüfen und erkennen können, was nicht richtig sein kann.

Handlungsempfehlungen

Um KI in klinischen Prozessen sinnvoll und sicher einzusetzen, sollten Akteure im deutschen Gesundheitswesen folgende Schritte verfolgen:

Setzen Sie Pilotanwendungen gezielt ein

Sie sollten mit klar abgegrenzten Projekten starten. Z.B. in der Radiologie oder in der Intensivmedizin, wo Daten standardisiert und die Effizienzpotenziale groß sind.
 

Beziehen Sie (soweit möglich) Ihre Patient*innen mit ein

Transparente Kommunikation gegenüber Ihren Patient*innen ist nicht nur wünschenswert, sondern absolut notwendig: Behandelte müssen verstehen, dass KI ein unterstützendes Werkzeug ist und dass Entscheidungen vollumfänglich weiterhin in ärztlicher Verantwortung liegen.

Fordern Sie Transparenz und Nachvollziehbarkeit von KI-Ergebnissen

KI-Systeme müssen ihre Ergebnisse begründen können. Nur erklärbare Resultate, die von Menschen nachvollziehbar und überprüfbar sind, werden von Ärzt*innen langfristig akzeptiert.

Stellen Sie Interoperabilität sicher

Neue Lösungen sollten konsequent auf Standards wie HL7 FHIR setzen, um eine nahtlose Integration in Ihre bestehende Kliniksysteme zu ermöglichen.

Klären Sie Haftungs- und Zulassungsfragen

Politik und Aufsichtsbehörden müssen rechtliche Rahmenbedingungen für den Einsatz von KI in der Klinik schaffen, insbesondere in Bezug auf Haftung und Zertifizierung als Medizinprodukt.
 

Stärken Sie die Aus- und Weiterbildung Ihrer klinischen Angestellten

Mediziner*innen sollten frühzeitig mit digitalen Werkzeugen vertraut gemacht werden. Fortbildungen zu Datenkompetenz und KI-Anwendung sind entscheidend für die erfolgreiche Integration. Es ist zu befürchten, dass sich Mediziner*innen zu sehr auf die KI verlassen - und dann trainieren sich die Modelle mit Daten, die sie selbst erzeugt haben, wodurch sich das System schon nach relativ kurzer Zeit selbst ad absurdum führt. Wichtig ist, den Fokus auf die Optimierung jener Prozesse zu lenken, wofür die KI tatsächlich geeignet ist – wie etwa das Abnehmen von monotonen Routinetätigkeiten. So bleibt Zeit für jene Tasks, die kritisch hinterfragt und geprüft werden müssen, wo sinnvolle Alternativen proaktiv gesucht werden müssen oder auf menschliche Erfahrung und Empathie gesetzt werden muss.

KI kann klinische Prozesse tatsächlich bereits heute äußerst wirkungsvoll verbessern. Wer frühzeitig in transparente, interoperable und praxisnahe Systeme investiert, legt den Grundstein für eine bessere, sicherere und personalisierte Patientenversorgung in seiner Einrichtung.