So gewinnt KI im Gesundheitswesen an Dynamik und revolutioniert die Branche

Da KI-Systeme immer leistungsfähiger werden, eröffnen sich im Gesundheitswesen neue Chancen, um Versorgungsqualität und Produktivität zu steigern. Unternehmen, die Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen einsetzen, profitieren von schlankeren Prozessen und präziseren Entscheidungen.

In einem gemeinsamen Whitepaper zeigen Salesforce und Deloitte, wie KI im Gesundheitswesen Verwaltungsprozesse bei gleichzeitiger Steigerung der Patientenzufriedenheit und Terminauslastung um bis zu 40 % effizienter macht.

Organisationen, die KI jetzt implementieren, erzielen nicht nur Fortschritte in der Patienteneinbindung und -versorgung, sondern verschaffen sich auch einen klaren Wettbewerbsvorteil gegenüber jenen, die mit der Einführung neuer Technologien zögern.

KI in Gesundheitswesen ist die Anwendung von Technologien der künstlichen Intelligenz im medizinischen Bereich.

Künstliche Intelligenz nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens (ML), um große Mengen an Patientendaten zu analysieren. So können medizinische Fachkräfte schnellere und genauere Diagnosen stellen, personalisierte Behandlungspläne entwickeln und die Patientenversorgung durch Risikobewertung und optimierte Abläufe verbessern. KI denkt mit und liefert die Basis für bessere medizinische Entscheidungen.

Darüber hinaus automatisiert Künstliche Intelligenz Routineaufgaben, steigert die Effizienz und gibt medizinischem Personal die Zeit und die Ressourcen, sich auf die Patientenbetreuung zu konzentrieren und eine personalisierte Versorgung zu bieten. Laut einer Forrester-Studie erwarten 82 % der Führungskräfte im Gesundheitswesen erhebliche Effizienzsteigerungen durch KI.

Doch KI im Gesundheitswesen geht über das bloße Wegfallen lästiger Verwaltungsarbeiten hinaus. Moderne KI-Systeme sind mittlerweile so fortschrittlich, dass sie Gesundheitsorganisationen völlig neue Möglichkeiten bieten. Etwa die Verbesserung klinischer Studien oder medizinischer Diagnosen. 75 % der in der Studie befragten Führungskräfte rechnen mit deutlich besseren Behandlungsergebnissen durch den Einsatz von KI.

KI ist ein breites und stetig wachsendes Feld, doch einige spezifische Arten von KI sind heute im Gesundheitswesen besonders relevant.

Wie der Name schon sagt, verwendet generative KI einen Datensatz, um gemäß des Prompts eines Menschen etwas Neues zu schaffen. Menschen geben Prompts ein, die von vorab trainierten großen Sprachmodellen (LLMs) zum Generieren neuer Inhalte verwendet werden. Die Genauigkeit und Nützlichkeit eines generativen KI-Tools hängt von der Qualität der Daten ab, die den Algorithmen zur Verfügung gestellt werden, sowie von der Spezifität der Eingabe.

Wenn Sie beispielsweise möchten, dass ein generatives KI-Tool eine E-Mail mit Anweisungen für Patient:innen nach der Entlassung verfasst, hängt die Qualität des Ergebnisses von den Daten ab, auf die es zurückgreifen kann. Allgemeine LLMs liefern wahrscheinlich weniger spezifische und weniger genaue Ergebnisse als solche, die mit gesundheitsspezifischen Daten trainiert wurden. Wenn die Eingabeaufforderung zu allgemein ist – z. B. „Schreiben Sie eine E-Mail mit Entlassungsanweisungen an eine:n Patient:in” –, ist die daraus resultierende E-Mail bei weitem nicht so hilfreich wie eine, die auf der Grundlage der Krankenakte des:der Patient:in generiert wurde.

Conversational AI macht den Einsatz Künstlicher Intelligenz so einfach wie nie, auch für Nicht-Expert:innen. Während KI bereits seit den 1950er‑Jahren erforscht wird, war ihre Nutzung lange Zeit spezialisierten Fachkräften vorbehalten. Heute ermöglichen es moderne Systeme auch Menschen ohne Programmierkenntnisse, in Alltags‑ oder Fachsprache direkt mit KI zu interagieren.

Anwender:innen formulieren ihre Fragen einfach, wie sie es bei einer vertrauten Person tun würden. Das beschleunigt den Zugang zu Informationen und erhöht die Effizienz für Leistungserbringer:innen, medizinisches Personal und Patient:innen gleichermaßen.

KI-Agenten sind intelligente Systeme, die als digitale Assistenten dienen. Medizinisches Fachpersonal kann KI-Agenten in Umgangssprache Fragen stellen oder sie mit bestimmten Aufgaben beauftragen. Ähnlich wie menschliche Assistent:innen lassen sie sich in zentrale Arbeitsabläufe integrieren und erledigen komplexe Aufgaben ohne direkte Aufsicht.

Mit Low-Code-Tools wie product.agentforce können Benutzer:innen individuelle Agenten erstellen, die Aufgaben ausführen und sich kontinuierlich verbessern, während sie im Einsatz lernen. Im Gesundheitswesen können solche KI‑Agenten etwa Patientenbewertungen erstellen, Krankengeschichten zusammenfassen oder Patient:innen bei der Suche nach passenden Behandler:innen unterstützen.

Maschinelles Lernen (ML) gilt oft fälschlicherweise als Synonym für KI, ist aber eigentlich eine Anwendung von KI. Algorithmen werden mit Datensätzen trainiert, um Muster zu erkennen und zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. So kann ein Softwaresystem Daten interpretieren, verstehen und darauf basierend Entscheidungen oder Empfehlungen ableiten.

Im Gesundheitswesen vereinfachen ML und Predictive Analytics zahlreiche Prozesse. Die Bandbreite reicht von administrativen Aufgaben wie der Identifizierung von Patient:innen, die voraussichtlich Termine versäumen oder nach der Entlassung erneut eingewiesen werden, bis hin zur Optimierung des Ressourceneinsatzes. 82 % der in der Forrester-Studie befragten Führungskräfte sehen in solchen Effizienzsteigerungen einen der größten Mehrwerte von KI. ML und prädiktive Analysen können auch Krankheiten prognostizieren, Behandlungen personalisieren und die Gesundheitsversorgung optimieren.

Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen kann Diagnosen schneller und präziser machen. Von der frühzeitigen Erkennung von Krankheiten bis hin zu individuell zugeschnittenen Therapieplänen. Durch automatisierte Analysen und gezielten Personaleinsatz lassen sich Diagnosewege verkürzen und die Qualität der Patientenversorgung spürbar verbessern.

Menschen zeichnen sich durch kreative Problemlösungen aus, indem sie z. B. gezielte Fragen stellen, um bisher unbekannte Informationen über die Krankengeschichte eines:einer Patient:in aufzudecken. KI hingegen erkennt Muster, die oft übersehen werden. Zwei Beispiele zeigen, wie die KI Diagnose und Behandlung verändert:

Die Radiologie eignet sich für den KI‑Einsatz. Ein Algorithmus kann anhand Tausender Mammografie‑Aufnahmen lernen, Muster in den Bildern erkennen und dann schnell feststellen, ob ein neues Bild Krebszellen enthält. KI kann auffällige Bereiche in Bildgebungsuntersuchungen markieren, damit Menschen weitere Untersuchungen durchführen können. Eine im Fachjournal Diagnostics veröffentlichte Studie belegt, dass KI‑gestützte Systeme falsch‑positive Befunde und die Effizienz von Radiolog:innen verbessern.

Neben der Bildgebung kann KI auch zu einer personalisierten Versorgung beitragen, indem sie Erkenntnisse aus den elektronischen Patientenakten und der veröffentlichten Literatur nutzt, um individuelle Behandlungspläne zu erstellen. Während Ärzt:innen Stunden bräuchten, um relevante Studien zu sichten, beschleunigt KI diesen Prozess erheblich– und das rund um die Uhr. Das steigert die Produktivität und ermöglicht passgenauere Behandlungen.

KI bietet großes Potenzial im Gesundheitswesen. Doch viele Organisationen stehen bei der Umsetzung noch am Anfang. Als Forrester Entscheidungsträger:innen im Gesundheitswesen nach Hindernissen für die Einführung von KI befragte, gaben 57 % einen Mangel an internen Fähigkeiten und Fachkenntnissen an, 49 % machten ein fehlendes festgelegtes Budget verantwortlich und weitere 49 % sagten, sie seien sich unsicher, wie sie KI-Lösungen implementieren sollten.

Hier sind drei Ansätze, um diese Hürden zu überwinden:

1. Legen Sie KI-Anwendungsfälle fest: Angesichts der Vielzahl von Möglichkeiten, KI im Gesundheitswesen einzusetzen, müssen Organisationen entscheiden, wo sie ihren individuellen Anforderungen und Zielen am besten gerecht wird. Bevor Sie die Technologie planen, sollten Sie die Daten überprüfen, um die Bereiche zu identifizieren, in denen Sie möglicherweise Defizite haben und Unterstützung benötigen. Wenn Ihre Organisation beispielsweise zu viel Zeit und Budget für Verwaltungsaufgaben aufwendet, sollten Sie in KI-Agenten zur Unterstützung der Patientenversorgung investieren.
2. Identifizieren Sie Möglichkeiten zur Kosteneinsparung: Kosteneinsparungen können die Bedenken der Entscheidungsträger:innen hinsichtlich der Ausgaben für KI-Tools verringern. KI kann Teams auf verschiedene Weise unterstützen, von der Optimierung von Abläufen über die Reduzierung von Fehlern bis hin zur Analyse großer Datensätze. Dadurch können Muster aufgedeckt und Vorhersagen getroffen werden, die die Behandlungsergebnisse verbessern. Da KI routinemäßige Verwaltungsaufgaben übernimmt, können sich medizinische Fachkräfte ihren Schwerpunkt auf Aufgaben mit hoher Priorität legen, was die Gesamtproduktivität der Organisationen steigert.
3. Bieten Sie Schulungen und Ressourcen an: Der Zugang zu Schulungen und Ressourcen kann dazu beitragen, Widerstände gegen KI zu überwinden. Kenntnisse über Standards und Vorschriften helfen Gesundheitsdienstleister:innen, die nach Leitlinien für den Umgang mit geschützten Gesundheitsdaten (Protected Health Information, PHI) suchen. Die Zusammenarbeit mit einem vertrauenswürdigen Technologie-Softwareunternehmen, das Datensicherheit und -schutz in den Vordergrund stellt, kann ebenfalls dazu beitragen, die Ängste neuer KI-User:innen zu verringern.

Mehr als 80 % der Führungskräfte im Gesundheitswesen sind der Meinung, dass Unternehmen, die KI effektiv einsetzen, effizienter und agiler werden. Dies liegt wahrscheinlich daran, dass KI Ineffizienzen identifizieren und die Ressourcenzuweisung optimieren kann. Beispielsweise können prädiktive Analysen die Patientenaufnahmeraten prognostizieren und die effizientesten Zeitpläne vorschlagen, um das Krankenhauspersonal und die Verfügbarkeit von Diagnose- und Therapiegeräten auf die erwarteten Patientenbedürfnisse abzustimmen.

Ein weiterer wichtiger Grund, warum Organisationen KI in Betracht ziehen, ist die Schaffung personalisierterer Interaktionen. Denn 79 % der Entscheidungsträger:innen sind davon überzeugt, dass KI Kommunikation und Erlebnis von Patient:innen deutlich verbessert.

Ein KI-gestütztes CRM im Gesundheitswesen kann Patientendaten aus verschiedenen Quellen zusammenführen und Anbieter:innen dabei unterstützen, individuelle Behandlungspläne zu erstellen. Dazu gehören personalisierte E-Mails, die Patient:innen an bevorstehende Termine erinnern, sowie weitere hilfreiche Informationen zum Behandlungsplan.

Interne Modellierungen und Marktanalysen zeigen: Die Kombination aus Salesforce Health Cloud und Agentforce kann standardisierte, administrative Prozesse im Patientenmanagement um mindestens 40 % effizienter machen.

Es gibt mehrere Bedenken hinsichtlich Datenschutz, Sicherheit und Datensicherheit bei KI im Gesundheitswesen. Im Salesforce Report “Life Sciences neu gedacht“ nannten 34 % der Befragten Datenschutz- und Sicherheitsbedenken als zentrale Herausforderung. 63 % befürchten zudem, dass schlechte Daten zu falschen Schlussfolgerungen und potenziell schädliche klinische Entscheidungen führen können.

Da KI auf historischen Daten basiert, können ungenaue oder voreingenommene Daten zu fehlerhaften Entscheidungen führen – mit negativen Folgen für die Patientenversorgung. Deshalb ist es für faire und gerechte Ergebnisse unerlässlich, algorithmische Verzerrungen zu eliminieren. Die Beteiligung des Menschen bei der Implementierung und Verwaltung von KI spielt aus diesem Grund ebenfalls eine entscheidende Rolle.

Laut der Weltgesundheitsorganisation (WHO) müssen ethische Grundsätze, klare Vorschriften, verbindliche Standards und robuste Governance-Mechanismen im Zentrum jeder KI-Strategie im Gesundheitswesen stehen.

Salesforce adressiert diese Herausforderungen gezielt mit der Einstein Trust Layer, einer Sicherheits- und Governance-Architektur mit robuster Datenschutzfunktionen, Null-Datenspeicherung, sicheren Datenabrufen und Prüfmechanismen. Damit lässt sich Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen so implementieren, dass Datenschutzgesetze eingehalten, Patientendaten geschützt und gleichzeitig qualitativ hochwertige, konsistente Ergebnisse gewährleistet werden.

KI im Gesundheitswesen beschleunigt die Arzneimittelforschung ,  da Forscher:innen mithilfe von Tools Millionen von Kandidat:innen durchforsten, um die besten neuen Wirkstoffe zu finden und potenzielle Wirkstoffziele zu identifizieren. Generative KI hilft dabei, Verbindungen zwischen verschiedenen Forschungsstudien herzustellen, und zeigt Potenziale für den Einsatz bereits zugelassener, gut verträglicher Medikamente in neuen Kontexten auf.

Auch klinische Studien profitieren: Künstliche Intelligenz ermöglicht es, frühere Forschungsergebnisse gezielt zu durchsuchen, Studien zu simulieren und zeitintensive Prozesse wie Rekrutierung und Anmeldung zu automatisieren. Die Ansprache geeigneter Kandidat:innen wird so zielgerichteter. Das ist entscheidend, denn in der Praxis erreichen acht von zehn Studien nicht rechtzeitig die benötigte Teilnehmerzahl. Solche Verzögerungen verursachen enorme Kosten.

Darüber hinaus unterstützt KI die Erstellung von Berichten und vereinfacht aufwändige Teile regulatorischer Einreichungen.

Während viele Organisationen noch in der Pilotphase sind, zeigen sich erste konkrete Fortschritte: von automatisierten Verwaltungsprozessen bis hin zur personalisierten Patientenkommunikation. Mit der passenden Technologie, Schulung und Strategie können Gesundheitseinrichtungen Schritt für Schritt die Potenziale von KI erschließen.

Erfahren Sie mehr darüber, was Healthcare KI für Ihr Unternehmen erreichen kann.

^{_{Die Autor:innen wurden bei der Erstellung dieser FAQ-Fragen durch KI unterstützt.}}