So gewinnt KI im Healthcare an Dynamik und revolutioniert die Branche.

Da KI-Systeme immer fortschrittlicher werden, erkennen Branchenführer:innen Möglichkeiten, bei denen KI in Healthcare am effektivsten eingesetzt werden kann.

Einer Studie von Forrester zufolge sind 86 % der Entscheidungsträger:innen im Gesundheitswesen und Life Sciences davon überzeugt, dass Folgendes über den Erfolg in den nächsten fünf Jahren entscheiden wird: die Fähigkeit, Technologie, Daten und KI effektiv zu nutzen. Gleichzeitig gaben 60 % an, dass ihre Unternehmen bei der Einführung von KI nicht schnell genug vorankommen.

KI verändert bereits die Gesundheitsbranche und revolutioniert die Patientenversorgung, Diagnose, Behandlung und Betriebseffizienz. Unternehmen, die KI jetzt implementieren, werden erhebliche Fortschritte bei der Patientenbindung und den Behandlungsergebnissen erzielen und sich gleichzeitig einen deutlichen Vorteil gegenüber denen verschaffen, die neue Technologien nur langsam einführen.

KI in Healthcare ist die Anwendung von Technologien der künstlichen Intelligenz im medizinischen Bereich. KI nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens (ML), um große Mengen an Patientendaten zu analysieren. Dadurch kann das medizinische Fachpersonal schnellere und genauere Diagnosen stellen, personalisierte Behandlungspläne entwickeln und die Patientenversorgung durch Risikoidentifizierung und optimierte Abläufe verbessern. Im Wesentlichen ahmt KI die menschliche Intelligenz nach, um bessere medizinische Entscheidungen zu treffen.

KI automatisiert auch Routineaufgaben, steigert die Effizienz und gibt Gesundheitsdienstleister:innen die Zeit und die Ressourcen, sich auf die Patientenbindung zu konzentrieren und eine personalisierte Versorgung zu bieten. Sie geht jedoch über die einfache Eliminierung mühsamer Papierarbeit hinaus. Die neuesten KI-Systeme sind so weit fortgeschritten, dass sie Gesundheitsorganisationen völlig neue Möglichkeiten bieten, beispielsweise die Verbesserung klinischer Studien , medizinischer Diagnosen und Behandlungen sowie des Selbstmanagements in der Pflege.

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.

KI wird heute häufiger denn je eingesetzt, da sie für Nicht-KI-Expert:innen zugänglicher geworden ist. Obwohl KI bereits seit den 1950er-Jahren erforscht wird, erforderte die Nutzung und Steuerung von KI-Systemen bisher spezielle Kenntnisse und Schulungen. Mittlerweile können Menschen durch Tools wie Conversational AI mithilfe alltäglicher Sprache mit KI „sprechen“, ohne dass komplizierte Programmierkenntnisse oder sonstiges Fachwissen erforderlich sind. Anstatt von Menschen zu verlangen, dass sie Computersprachen fließend beherrschen, können Computer nun menschliche Sprachen verstehen und darauf reagieren. Mit Conversational AI können User:innen KI-Systemen Fragen stellen, wie sie es gegenüber einem:einer vertrauten Kolleg:in tun würden. Dies hat die Effizienz und den Zugang zu Informationen für Gesundheitsdienstleister:innen, medizinisches Personal und Patient:innen erheblich verbessert.

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 können diese Agenten in wichtige Arbeitsabläufe integriert werden, um komplexe Aufgaben ohne direkte Aufsicht oder Intervention zu erledigen. Menschen können mithilfe von Low-Code-Tools wie Agentforce ganz einfach benutzerdefinierte Agenten erstellen, um Aufgaben zu erledigen und sich durch Lernen am Arbeitsplatz kontinuierlich zu verbessern. Im Gesundheitswesen können KI-Agenten Aufgaben wie die Erstellung von Patientenbeurteilungen, die Zusammenfassung der Krankengeschichte eines:einer Patient:in und die Unterstützung von Patient:innen bei der Suche nach den richtigen Anbieter:innen für ihre Behandlungen übernehmen.

Maschinelles Lernen gilt oft fälschlicherweise als Synonym für KI, ist aber eigentlich eine Anwendung von KI. Dabei werden Algorithmen mit Regeln verwendet, die festlegen, wie eine Maschine – in der Regel ein Softwaresystem – Daten interpretiert und versteht. ML-Algorithmen werden anhand von Datensätzen trainiert, aus denen sie lernen, Muster zu finden und zukünftige Ergebnisse vorherzusagen.

ML und prädiktive Analysen verändern das Gesundheitswesen in vielerlei Hinsicht. Dazu gehört die Vereinfachung administrativer Aufgaben, wie die Identifizierung von Patient:innen, die wahrscheinlich Termine versäumen oder nach der Entlassung wieder ins Krankenhaus aufgenommen werden. Dadurch sind Gesundheitsdienstleister:innen in der Lage, fundiertere Entscheidungen über die Patientenversorgung und die Zuweisung von Ressourcen zu treffen. ML und prädiktive Analysen können auch Krankheiten prognostizieren, Behandlungen personalisieren und die Gesundheitsversorgung optimieren.

Im Rahmen der Studie von Forrester gaben zudem 73 % der Befragten an, dass die Automatisierung von Aufgaben zur Produktivitätssteigerung ein wichtiger Anreiz für KI in ihren Unternehmen sei. Eine Produktivitätssteigerung kann zu schnelleren und genaueren Patientendiagnosen führen, einschließlich einer frühzeitigen Erkennung von Krankheiten und verbesserten Behandlungsergebnissen.

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. Intelligente Maschinen können hingegen Muster erkennen, die Menschen oft übersehen. Im Folgenden finden Sie zwei Beispiele dafür, wie KI die Diagnose und Behandlung von Patient:innen verändert:

Die Radiologie ist ein Bereich, der sich besonders gut für die Verbesserung durch KI eignet. Beispielsweise können medizinische Fachkräfte einen Algorithmus trainieren, indem sie ihm Tausende von Mammographie-Ergebnissen zur Verfügung stellen. Der Algorithmus kann 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 in der Fachzeitschrift Diagnostics veröffentlichte Studie ergab, dass KI-gesteuerte Diagnosesysteme Fehlalarme reduzieren 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 eines:einer Patient:in und der veröffentlichten Literatur nutzt, um individuelle Behandlungspläne zu erstellen. Während ein:e Ärzt:in Stunden damit verbringen würde, wissenschaftliche Zeitschriften nach relevanten Informationen zu durchsuchen, kann KI diesen Prozess erheblich beschleunigen. KI kann so automatisiert werden, dass sie rund um die Uhr arbeitet und die Produktivität steigert. Dank dieser Effizienz können Gesundheitsdienstleister:innen personalisiertere Versorgungspläne erstellen.

Es gibt noch viel Raum für die flächendeckende Einführung von KI im Healthcare. 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. Lassen Sie uns drei Möglichkeiten genauer beleuchten, wie dieses Problem angegangen werden kann:

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 Organisationen, die KI einsetzen, die Kommunikation und die Erfahrungen von Patient:innen/Mitgliedern verbessern werden. 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.

Dies ist nicht nur Theorie oder Zukunftsmusik: Organisationen im Gesundheitswesen berichten bereits von Verbesserungen bei der Patientenbindung und -zufriedenheit. Laut einem Bericht der Harvard Business Review Analytic Services haben KI-gestützte Erkenntnisse und die Personalisierung von Inhalten Organisationen dabei geholfen , die Zufriedenheitswerte von Patient:innen und Anbieter:innen um 30 % zu steigern .

Es gibt mehrere Bedenken hinsichtlich Datenschutz, Sicherheit und Datensicherheit bei KI im Gesundheitswesen. Die Studie von Forrester ergab, dass 61 % der Entscheidungsträger:innen im Gesundheitswesen und in den Life Sciences der Meinung sind, dass ethische und datenschutzrechtliche Bedenken Hindernisse für die Einführung von KI darstellen. 54 % gingen auf die Risiken einer inhärenten Voreingenommenheit oder Ungenauigkeit der KI-Ergebnisse ein.

Da KI sich auf vergangene Daten stützt, um Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen, können ungenaue oder voreingenommene Daten zu fehlerhaften Entscheidungen führen. Diese können sich wiederum negativ auf die Patientenversorgung auswirken. 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.

Die Weltgesundheitsorganisation (WHO) weist darauf hin, dass ethische Überlegungen, Vorschriften, Standards und Governance-Mechanismen bei der Entwicklung und Bereitstellung von KI-Systemen eine zentrale Rolle spielen müssen. Die Organisation erklärte kürzlich: „Verbesserte Transparenz und Ausfallsicherungen sind erforderlich, um die Sicherheit, Konsistenz und Qualität von KI-Systemen im Gesundheitswesen zu gewährleisten und gleichzeitig das Vertrauen zu fördern.“ Deshalb ist es wichtig, eine:n zuverlässige:n KI-Softwareanbieter:in auszuwählen, der Ihre Daten und die Daten Ihrer Patient:innen schützt und gleichzeitig die Datenschutzgesetze einhält.

KI 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 könnte Möglichkeiten für die Umwidmung gut verträglicher Medikamente in anderen Kontexten aufzeigen, was den Prozess der Suche nach wirksamen Behandlungen potenziell beschleunigen könnte.

KI zeigt außerdem großes Potenzial für die Verbesserung der Effizienz und Effektivität klinischer Studien . Life-Science-Unternehmen können KI nutzen, um Zeit zu sparen, indem sie frühere Forschungsergebnisse durchforsten und klinische Studien simulieren. Darüber hinaus können KI-gestützte Tools dazu beitragen, den Recruiting- und Registrierungsprozess zu automatisieren und gleichzeitig die Kommunikation mit geeigneten Kandidat:innen zu optimieren. KI kann ebenfalls bei der Erstellung von Berichten und der Reduzierung einiger zeitaufwändiger Aspekte von Zulassungsanträgen Unterstützung leisten.

Die meisten Organisationen befinden sich noch in der Anfangsphase der KI-Implementierung, doch die Dynamik nimmt Fahrt auf. KI wird das Gesundheitssystem nicht über Nacht verändern. Dennoch erleben Unternehmen schrittweise Verbesserungen – von der Automatisierung manueller Verwaltungsaufgaben über die Zuordnung geeigneter Teilnehmer:innen zu Studien bis hin zur Personalisierung der Patientenkommunikation und vielem mehr. Mit der richtigen Technologie, Schulung und Strategie können Gesundheitsorganisationen jeder Größe erhebliche Vorteile durch KI erwarten.

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.}}