Der unsichtbare Kollege: Wie der CGM Health Assistant das Stationsteam entlastet 

Bis zu 60 Prozent ihrer Arbeitszeit verbringen Ärztinnen und Ärzte heute mit Dokumentation und Administration - nicht mit Patienten. Wir bei CompuGroup Medical wollen das mit unserem integrierten Health Assistant grundlegend ändern.  

Europas Gesundheitssysteme stecken in einer Dauerkrise. Fachkräftemangel, Burnout, ausufernde Bürokratie und im Mittelpunkt ein Paradoxon: Je digitaler die Kliniken werden, desto mehr Zeit verbringen Pflegende und Ärzte vor dem Bildschirm, statt am Krankenbett. Bestehende Klinikinformationssysteme (KIS) haben papierbasierte Prozesse digitalisiert, ohne die eigentlichen Abläufe zu überdenken. Das Ergebnis: komplexe, gewachsene Systeme, die gut dokumentieren, aber schlecht assistieren. 

Gleichzeitig experimentieren immer mehr Klinikbeschäftigte im Verborgenen mit öffentlichen KI-Tools wie ChatGPT, nicht aus Leichtsinn, sondern aus schierem Pragmatismus. Die Folge ist das sogenannte Shadow-AI-Problem: Patientendaten wandern unkontrolliert in externe Systeme, Datenschutzvorgaben werden umgangen, und institutionelles Wissen könnte unbeabsichtigt bei Wettbewerbern landen. 

Die Nachfrage nach einer besseren Lösung ist damit klar formuliert: KI, ja - aber sicher, integriert und transparent. 

Mit dem CGM Health Assistant antworten wir auf diese Gemengelage: ein KI-gestütztes Assistenzsystem, das direkt im KIS verankert ist. Kein separates Tool, keine Medienumbrüche, kein Hin- und Herkopieren zwischen Anwendungen. Stattdessen: ein einziger Zugangspunkt, der per Sprache oder Text bedient wird und komplexe Aufgaben im Hintergrund orchestriert. 

Die Grundidee: Eine Ärztin am Bett soll nicht mehr durch Menüs navigieren müssen. Sie sagt einfach: „Erstelle einen Entlassbrief für diesen Patienten“ oder „Fasse die letzten 24 Stunden zusammen“ und der Assistent übernimmt die Koordination aller notwendigen Datenzugriffe, Dokumentenformen und Systemeinträge. 

Dabei behält die Ärztin jederzeit die Kontrolle: Sie prüft, korrigiert und gibt den Entwurf frei – der Assistent unterstützt, aber entscheidet nicht. 

Technisch ist das möglich durch eine agentenbasierte Architektur: Spezialisierte KI-Agenten übernehmen klar definierte Aufgaben - Dokumentation, Informationsabruf, Brieferstellung, Bestellmanagement - und werden vom Health Assistant orchestriert, je nach Nutzerrolle, Fachbereich und klinischem Kontext. 

Wir haben bewusst mit einem kleinen, aber wirkungsstarken Funktionsset gestartet. Ein „Skill“ bezeichnet dabei eine klar abgegrenzte KI-Fähigkeit des Assistenten – eine spezialisierte Funktion, die eigenständig eine definierte Aufgabe übernimmt und sich nahtlos in den klinischen Arbeitsablauf einfügt. Statt eines monolithischen Supertools zunächst drei fokussierte Skills: 

Voice2Docu wandelt gesprochene Untersuchungsbefunde direkt in strukturierte Formulare um. Die Ärztin diktiert – auch direkt während der Untersuchung - , der Assistent extrahiert relevante Werte und füllt die entsprechenden Felder aus. Korrekturen sind möglich, aber der erste Entwurf entsteht ohne Tippen. 

Voice2Overview analysiert die vorhandene Patientenakte, auch unstrukturierte und verteilte Daten, und beantwortet gezielte Fragen in Echtzeit. Ein Chirurg, der vor der Visite wissen will, welche Medikamente in der letzten Woche angepasst wurden, bekommt die Antwort in Sekunden statt Minuten. Auf Wunsch generiert der Assistent sogar Visualisierungen direkt aus den KIS-Daten. 

Voice2Letter automatisiert die Epikrise für den Entlassbrief. Diagnosen, Laborwerte, Medikamentenpläne, Pflegedokumentation, unser Assistent fasst alle relevanten Quellen zu einem vollständigen Entwurf zusammen. Korrekturen sind per Sprachbefehl möglich, Quellenangaben jederzeit nachvollziehbar: „Zeig mir, worauf sich dieser Satz stützt.“ 

Nach einem ersten Entwurf kann die Ärztin entscheiden: entweder per Sprachbefehl interaktiv weiterarbeiten oder den Entwurf direkt übernehmen und manuell anpassen.

Was unseren Ansatz von vielen KI-Projekten unterscheidet, ist die konsequente Einbeziehung derjenigen, die den Assistenten später täglich nutzen. Wir nennen das Co-Creation und meinen damit mehr als das übliche „Nutzerfeedback einholen“. 

In mehreren Phasen haben wir internationale Produktmanager, IT-Verantwortliche in Kliniken und vor allem klinische Fachkräfte aktiv in die Entwicklung einbezogen: durch Workshops, Beobachtungen direkt auf Station, strukturierte Interviews und Gespräche mit rund 150 Experten aus 20 Krankenhäusern in vier Ländern sowie laufende Befragungen. 

Das Ergebnis ist ein klares Bild der realen Schmerzpunkte. Dokumentation von Patienteninformationen und das Suchen nach Patientendaten nennen die befragten Fachkräfte als größte Belastung, dicht gefolgt von Mehrfacheingaben und mangelnder IT-Usability. Diese Priorisierung steuert direkt unsere Roadmap. 

Gleichzeitig adressieren wir im Co-Creation-Prozess Ängste und Vorbehalte gegenüber KI explizit, wir diskutieren sie nicht weg. Sorgen um Datenschutz, Kompetenzverlust, Haftungsfragen und die Qualität algorithmischer Entscheidungen sind in der Forschungsliteratur und in unseren eigenen Surveys gut belegt. Der Health Assistant ist deshalb als Entlastungswerkzeug konzipiert, nicht als Ersatz für menschliches Urteilsvermögen. Wer entscheidet, bleibt die Ärztin oder der Pfleger — unser Assistent bereitet vor, fasst zusammen und übernimmt das Repetitive. 

Im Rahmen des Co-Creation-Prozesses setzen wir zudem auf Beta-Phasen mit echten Nutzern: In direkter Zusammenarbeit mit Klinikpersonal identifizieren wir Schwachpunkte frühzeitig und passen den Assistenten iterativ an.

Subjektive Eindrücke reichen allerdings nicht aus, um Vertrauen in KI-Systeme aufzubauen. Wir setzen deshalb auf ein systematisches KPI-Framework, das drei Dimensionen abdeckt: 

Nutzerbezogene Kennzahlen messen, wie viel Zeit Anwender tatsächlich einsparen und wie sich wahrgenommene Arbeitsbelastung und Arbeitszufriedenheit verändern. Funktionale Kennzahlen bewerten die Qualität der KI-Outputs selbst: Genauigkeit, Vollständigkeit, Angemessenheit und Konsistenz der erstellten Inhalte. Technische Kennzahlen überwachen Stabilität, Latenz und Skalierbarkeit des Systems unter Realbedingungen. 

Erste externe Pilotdaten bestätigen, dass dieser Ansatz trägt. In unserer Pilotserie mit sieben Krankenhäusern wurden über 3.100 Nutzungen von Voice2Docu dokumentiert. 94 Prozent der generierten Transkripte wurden von den Anwendern als direkt weiterverarbeitbar bewertet — ein Wert, der trotz heterogener klinischer Umgebungen und unterschiedlicher Fachbereiche stabil blieb.  

Limitierungen kommunizieren wir dabei offen: Latenz ist die meistgenannte Kritik, bestimmte Dialekte und seltene Fachbegriffe brauchen weitere Arbeit. Dieser Umgang mit Transparenz, Stärken und Lücken gleichermaßen sichtbar zu machen, ist für uns integraler Bestandteil des Vertrauensaufbaus – und beugt blindem Vertrauen in die Technik vor. 

Ein zentrales Unterscheidungsmerkmal unseres Ansatzes ist die zugrunde liegende Plattform CGM Intelligence - eine gesicherte, mandantenfähige Cloud-Infrastruktur, die Gesundheitsdaten innerhalb eines klar definierten, compliance-konformen Rahmens hält. Patientendaten werden nicht für externe Modelltrainings verwendet und bleiben mandantengetrennt. 

Technisch setzen wir das um durch TLS-Verschlüsselung, rollenbasierte Zugriffskontrolle, externe Identity-Provider-Integration und umfassendes Audit-Logging. Ein integriertes Consumption-Dashboard macht Token-Verbrauch und damit KI-Nutzungskosten für jede Einrichtung sichtbar und planbar. 

Damit ist unser Health Assistant auch regulatorisch anschlussfähig, an den EU AI Act, die MDR, DSGVO und einschlägige Sicherheitszertifizierungen.

Der Health Assistant ist kein Zukunftsprojekt. Erste strukturierte Pilotstudien für die zu integrierenden Skills laufen bereits, darunter eine Kooperation mit einer Universitätsklinik mit dem Ziel einer wissenschaftlichen Publikation. Unsere Roadmap sieht eine schrittweise Erweiterung der Skills vor - von der Dokumentationsassistenz hin zu Bestellmanagement, Patientenkommunikation und Teamentlastung bei Übergaben. 

Das Versprechen dahinter ist konkret: mehr Zeit für Patienten, weniger Zeit an der Tastatur und ein System, dem man nicht blind vertrauen muss, weil man sehen kann, wie es arbeitet.