KI im Gesundheitswesen in Deutschland

Künstliche Intelligenz verändert das Gesundheitswesen in Deutschland. Sie hilft bei der Auswertung medizinischer Bilder, unterstützt Ärztinnen und Ärzte bei komplexen Entscheidungen und kann administrative Aufgaben automatisieren. Gleichzeitig entstehen neue Möglichkeiten für die Früherkennung von Krankheiten, die personalisierte Medizin und die Betreuung chronisch erkrankter Menschen.

Der Einsatz von KI ist jedoch mit hohen Anforderungen verbunden. Gesundheitsdaten sind besonders sensibel, medizinische Entscheidungen können schwerwiegende Folgen haben und nicht jedes KI-System arbeitet unter allen Bedingungen zuverlässig. Deshalb müssen Datenschutz, technische Sicherheit, Transparenz und menschliche Kontrolle von Anfang an berücksichtigt werden.

Was bedeutet KI im Gesundheitswesen?

Künstliche Intelligenz bezeichnet Computersysteme, die große Datenmengen analysieren, Muster erkennen und daraus Ergebnisse oder Empfehlungen ableiten können. Im Gesundheitswesen werden dafür beispielsweise medizinische Bilder, Laborwerte, Diagnosen, Behandlungsverläufe und anonymisierte Patientendaten ausgewertet.

Viele moderne Systeme basieren auf maschinellem Lernen. Dabei wird die Software mit zahlreichen Beispielen trainiert. Ein System zur Erkennung von Hautveränderungen kann beispielsweise mit vielen Bildern von gesunden und auffälligen Hautstellen lernen, bestimmte Muster zu unterscheiden.

Generative KI kann zusätzlich neue Inhalte erstellen. Dazu gehören Zusammenfassungen medizinischer Dokumente, Entwürfe für Arztbriefe oder verständlich formulierte Patienteninformationen.

KI trifft jedoch nicht automatisch eine endgültige medizinische Entscheidung. In den meisten Fällen dient sie als Assistenzsystem. Die Ergebnisse müssen von qualifiziertem medizinischem Personal geprüft und in den individuellen Zusammenhang eingeordnet werden.

Wo wird KI in der deutschen Medizin eingesetzt?

KI kann in unterschiedlichen Bereichen der medizinischen Versorgung eingesetzt werden. Einige Anwendungen befinden sich noch in der Forschung, während andere bereits in Kliniken, Arztpraxen oder digitalen Gesundheitsanwendungen genutzt werden.

KI in der Radiologie

Die Radiologie gehört zu den wichtigsten Anwendungsgebieten künstlicher Intelligenz. Bei Röntgenaufnahmen, Computertomografien und MRT-Untersuchungen entstehen große Mengen an Bilddaten. KI-Systeme können diese Bilder analysieren und auffällige Bereiche markieren.

Mögliche Einsatzbereiche sind:

• Erkennung verdächtiger Veränderungen in der Lunge

• Suche nach Knochenbrüchen

• Analyse von Tumoren und Metastasen

• Erkennung von Gefäßveränderungen

• Priorisierung besonders dringender Aufnahmen

Die KI ersetzt dabei nicht die radiologische Fachkraft. Sie kann jedoch wie eine zusätzliche Kontrollinstanz funktionieren und auf Bereiche hinweisen, die genauer untersucht werden sollten.

Gerade bei einer hohen Zahl täglicher Untersuchungen kann die automatische Voranalyse dazu beitragen, Arbeitsabläufe zu beschleunigen und dringende Fälle früher zu erkennen.

Unterstützung bei der Krebsdiagnostik

Auch in der Onkologie spielt künstliche Intelligenz eine zunehmend wichtige Rolle. KI kann medizinische Bilder, Gewebeproben, Laborwerte und genetische Informationen miteinander vergleichen.

Dadurch lassen sich möglicherweise Muster erkennen, die Hinweise auf eine bestimmte Tumorart oder den wahrscheinlichen Krankheitsverlauf geben. In der digitalen Pathologie kann KI auffällige Zellstrukturen in Gewebeproben markieren und damit die Arbeit von Pathologinnen und Pathologen unterstützen.

Ein weiteres Ziel ist die Auswahl passender Therapien. Nicht jede Behandlung wirkt bei allen Patientinnen und Patienten gleich. KI kann dabei helfen, medizinische Informationen zu strukturieren und verschiedene Therapieoptionen miteinander zu vergleichen.

Die endgültige Entscheidung muss dennoch gemeinsam mit dem behandelnden medizinischen Team getroffen werden.

Früherkennung von Krankheiten

Künstliche Intelligenz kann große Datenmengen schneller analysieren, als dies bei einer rein manuellen Prüfung möglich wäre. Dadurch ergeben sich neue Möglichkeiten für die Früherkennung.

Algorithmen können beispielsweise Veränderungen in folgenden Bereichen untersuchen:

• Herzfrequenz und Herzrhythmus

• Blutdruck

• Blutzuckerwerte

• Laborergebnisse

• Bewegungsmuster

• Sprachverhalten

• medizinische Bildaufnahmen

Ein System könnte erkennen, dass sich mehrere Werte über einen längeren Zeitraum ungewöhnlich entwickeln. Dadurch kann ein Hinweis entstehen, dass eine ärztliche Untersuchung sinnvoll ist.

Eine automatische Warnung ist jedoch keine gesicherte Diagnose. Messfehler, unvollständige Daten oder individuelle Besonderheiten können das Ergebnis beeinflussen.

Personalisierte Medizin

Die personalisierte Medizin versucht, Behandlungen stärker an den einzelnen Menschen anzupassen. Dabei können Alter, Vorerkrankungen, genetische Eigenschaften, Lebensweise und bisherige Therapieergebnisse berücksichtigt werden.

KI kann viele dieser Informationen gleichzeitig analysieren. Sie kann Ärztinnen und Ärzten dabei helfen, verschiedene Behandlungswege zu vergleichen oder Patientengruppen zu identifizieren, bei denen eine bestimmte Therapie besonders erfolgversprechend sein könnte.

Besonders wichtig ist dieser Ansatz bei komplexen oder chronischen Erkrankungen. Dazu gehören beispielsweise:

• Krebserkrankungen

• Herz-Kreislauf-Erkrankungen

• Diabetes

• neurologische Erkrankungen

• seltene Erkrankungen

• Autoimmunerkrankungen

Die personalisierte Medizin soll nicht bedeuten, dass ein Algorithmus allein über eine Behandlung entscheidet. Vielmehr liefert er zusätzliche Informationen für eine individuell begründete medizinische Entscheidung.

KI bei Laborwerten und Patientendaten

In Kliniken und Arztpraxen entstehen zahlreiche Daten. Dazu gehören Blutwerte, Befunde, Medikamentenpläne, Diagnosen und Informationen über frühere Behandlungen.

KI-Systeme können solche Daten strukturieren und auf mögliche Zusammenhänge prüfen. Sie können beispielsweise darauf hinweisen, dass bestimmte Laborwerte gemeinsam auffällig sind oder dass eine mögliche Wechselwirkung zwischen Medikamenten überprüft werden sollte.

Auch die Suche in umfangreichen Patientenakten kann erleichtert werden. Statt zahlreiche Dokumente einzeln zu lesen, könnte medizinisches Personal eine automatisch erstellte Zusammenfassung erhalten.

Diese Zusammenfassung muss jedoch überprüft werden. Ein KI-System kann wichtige Details übersehen, Informationen falsch gewichten oder unzutreffende Aussagen erzeugen.

Automatische Dokumentation in Arztpraxen und Kliniken

Die medizinische Dokumentation nimmt viel Zeit in Anspruch. Ärztinnen, Ärzte und Pflegekräfte müssen Gespräche, Diagnosen, Untersuchungen und Behandlungen nachvollziehbar festhalten.

Spracherkennung und generative KI können dabei helfen, Gesprächsinhalte zu strukturieren und Entwürfe für Dokumente zu erstellen. Denkbar sind unter anderem:

1. Entwürfe für Arztbriefe

2. Zusammenfassungen von Behandlungsgesprächen

3. strukturierte Befundberichte

4. Vorbereitung von Abrechnungsunterlagen

5. Übertragung gesprochener Notizen in Text

6. Sortierung eingehender Dokumente

Dadurch kann medizinisches Personal entlastet werden. Die gewonnene Zeit könnte für Gespräche, Untersuchungen und die Betreuung der Patientinnen und Patienten genutzt werden.

Vollständig automatisch sollten medizinische Dokumente jedoch nicht übernommen werden. Fehlerhafte Angaben können die weitere Behandlung beeinflussen. Deshalb ist eine fachliche Kontrolle unverzichtbar.

KI in der Pflege

Auch in Pflegeeinrichtungen und bei der ambulanten Betreuung entstehen neue Einsatzmöglichkeiten. Sensoren können Bewegungen, Schlafverhalten oder bestimmte Gesundheitswerte erfassen. KI-Systeme können die Daten auswerten und Veränderungen erkennen.

Mögliche Anwendungen sind:

• Erkennung eines erhöhten Sturzrisikos

• Hinweise auf ungewöhnliche Bewegungsmuster

• Unterstützung bei der Planung von Pflegeabläufen

• Erinnerung an Medikamente

• Erkennung längerer Bewegungslosigkeit

• Unterstützung bei der Dokumentation

• Analyse des Risikos für Druckgeschwüre

Solche Systeme können Pflegekräfte unterstützen, sie aber nicht ersetzen. Pflege umfasst nicht nur die Erfassung von Daten, sondern auch persönliche Zuwendung, Beobachtung, Kommunikation und Vertrauen.

Digitale Gesundheitsanwendungen

In Deutschland können bestimmte digitale Gesundheitsanwendungen ärztlich verordnet werden. Diese Anwendungen werden häufig als Apps auf Rezept bezeichnet.

Digitale Gesundheitsanwendungen können beispielsweise bei folgenden Problemen unterstützen:

• Rückenschmerzen

• Schlafstörungen

• psychischen Belastungen

• Diabetes

• Tinnitus

• Adipositas

• bestimmten neurologischen Erkrankungen

Nicht jede Gesundheits-App ist automatisch eine anerkannte digitale Gesundheitsanwendung. Für eine Aufnahme in das entsprechende Verzeichnis müssen bestimmte Anforderungen erfüllt werden.

KI kann innerhalb solcher Anwendungen genutzt werden, um Inhalte an den Nutzer anzupassen, Fortschritte auszuwerten oder individuelle Empfehlungen zu geben. Dabei müssen die medizinische Wirkung und der Datenschutz berücksichtigt werden.

KI und die elektronische Patientenakte

Die elektronische Patientenakte soll wichtige Gesundheitsinformationen digital bündeln. Dazu können Befunde, Arztbriefe, Medikationsinformationen und weitere medizinische Dokumente gehören.

Eine strukturierte elektronische Akte kann auch für KI-Anwendungen relevant sein. Wenn medizinische Informationen in einheitlicher Form vorliegen, können Assistenzsysteme sie leichter analysieren.

Mögliche Funktionen sind:

• Zusammenfassung wichtiger Vorerkrankungen

• Erkennung möglicher Wechselwirkungen

• Hinweise auf fehlende Untersuchungen

• strukturierte Vorbereitung eines Arzttermins

• Vergleich aktueller und früherer Werte

Die elektronische Patientenakte ist selbst keine künstliche Intelligenz. Sie kann jedoch eine technische Grundlage für zukünftige digitale Assistenzsysteme bilden.

Patientinnen und Patienten müssen nachvollziehen können, welche Daten gespeichert werden, wer darauf zugreifen darf und welche Widerspruchsmöglichkeiten bestehen.

Welche Vorteile bietet KI im Gesundheitswesen?

Richtig eingesetzt kann künstliche Intelligenz die medizinische Versorgung in mehreren Bereichen verbessern.

Schnellere Auswertung großer Datenmengen

KI kann viele Bilder, Messwerte oder Dokumente innerhalb kurzer Zeit untersuchen. Dadurch lassen sich auffällige Fälle möglicherweise schneller erkennen.

Unterstützung medizinischer Entscheidungen

Algorithmen können relevante Informationen strukturieren und auf mögliche Zusammenhänge hinweisen. Das kann besonders bei komplexen Krankheitsbildern hilfreich sein.

Entlastung des medizinischen Personals

Automatisierte Dokumentation und Verwaltungsprozesse können den Zeitaufwand für wiederkehrende Aufgaben reduzieren.

Frühere Erkennung von Risiken

Wenn sich Gesundheitswerte schrittweise verändern, kann ein KI-System möglicherweise früher auf eine problematische Entwicklung hinweisen.

Individuellere Behandlung

Durch die gemeinsame Auswertung vieler Merkmale können Therapien stärker an die jeweilige Patientin oder den jeweiligen Patienten angepasst werden.

Bessere Versorgung chronisch erkrankter Menschen

Vernetzte Geräte und digitale Anwendungen können Werte regelmäßig erfassen und Veränderungen dokumentieren.

Der größte Nutzen entsteht nicht durch eine vollständig automatisierte Medizin, sondern durch eine sinnvolle Zusammenarbeit zwischen qualifiziertem Fachpersonal und digitalen Assistenzsystemen.

Welche Risiken gibt es?

Der Einsatz von KI bringt nicht nur Vorteile. Medizinische Anwendungen können Fehler machen und falsche Ergebnisse liefern.

Fehlerhafte oder unvollständige Trainingsdaten

Ein KI-System lernt aus den Daten, mit denen es trainiert wurde. Sind diese Daten unvollständig oder nicht repräsentativ, kann das System bei bestimmten Personengruppen schlechter funktionieren.

Wenn beispielsweise eine Hauterkennungssoftware hauptsächlich mit Bildern heller Hauttypen trainiert wurde, kann ihre Genauigkeit bei dunkleren Hauttypen geringer sein.

Auch seltene Erkrankungen können problematisch sein, weil nur wenige geeignete Trainingsbeispiele vorhanden sind.

Falsche Sicherheit

Eine KI-Empfehlung kann professionell und überzeugend wirken. Das bedeutet jedoch nicht, dass sie richtig ist.

Medizinisches Personal darf sich nicht ausschließlich auf ein automatisch erzeugtes Ergebnis verlassen. Symptome, Vorerkrankungen, Untersuchungsergebnisse und persönliche Besonderheiten müssen weiterhin berücksichtigt werden.

Auch Patientinnen und Patienten sollten automatische Empfehlungen nicht mit einer ärztlichen Diagnose verwechseln.

Fehlende Nachvollziehbarkeit

Bei manchen KI-Modellen ist schwer zu erklären, wie ein bestimmtes Ergebnis zustande gekommen ist. In der Medizin ist das besonders problematisch.

Eine Ärztin oder ein Arzt muss nachvollziehen können, warum ein System eine bestimmte Auffälligkeit meldet. Nur dann lässt sich das Ergebnis fachlich bewerten.

Deshalb sind transparente Systeme und nachvollziehbare Dokumentationen besonders wichtig.

Abhängigkeit von Technik

Kliniken und Arztpraxen dürfen nicht vollständig von einzelnen technischen Systemen abhängig werden. Software kann ausfallen, fehlerhaft aktualisiert oder Ziel eines Cyberangriffs werden.

Für wichtige Prozesse müssen deshalb alternative Abläufe vorhanden sein. Medizinische Versorgung muss auch bei einer technischen Störung gewährleistet bleiben.

Datenschutz bei medizinischer KI

Gesundheitsdaten gehören zu den besonders sensiblen personenbezogenen Daten. Sie können Informationen über Erkrankungen, Medikamente, psychische Belastungen, genetische Eigenschaften und frühere Behandlungen enthalten.

Beim Einsatz einer KI müssen daher mehrere Fragen geklärt werden:

• Welche Daten werden verarbeitet?

• Warum werden diese Daten benötigt?

• Wo werden sie gespeichert?

• Wer hat Zugriff?

• Wie lange werden sie aufbewahrt?

• Werden sie für das Training weiterer Modelle verwendet?

• Können die Daten einer konkreten Person zugeordnet werden?

• Wie werden sie gegen unbefugten Zugriff geschützt?

In Deutschland und der Europäischen Union spielt dabei die Datenschutz-Grundverordnung eine zentrale Rolle. Zusätzlich können medizinrechtliche und berufsrechtliche Vorgaben gelten.

Personenbezogene Gesundheitsdaten dürfen nicht ohne Prüfung in allgemein verfügbare KI-Chatbots eingegeben werden. Das gilt beispielsweise für Arztbriefe, Diagnosen, Laborbefunde oder Informationen, durch die eine Person identifiziert werden kann.

Für medizinische Einrichtungen sind speziell abgesicherte Systeme notwendig, die klare Regeln für Speicherung, Zugriff und Verarbeitung bieten.

Welche Bedeutung hat der EU AI Act?

Der europäische AI Act schafft einen rechtlichen Rahmen für künstliche Intelligenz. Die Anforderungen richten sich nach dem Risiko einer Anwendung.

Medizinische KI kann als Hochrisiko-System eingestuft werden, insbesondere wenn sie für wichtige diagnostische oder therapeutische Entscheidungen genutzt wird.

Für solche Systeme können unter anderem folgende Anforderungen gelten:

• systematisches Risikomanagement

• hohe Qualität der verwendeten Daten

• technische Dokumentation

• Protokollierung wichtiger Vorgänge

• menschliche Aufsicht

• ausreichende Genauigkeit

• Schutz vor Manipulation und Cyberangriffen

• laufende Kontrolle nach der Einführung

Zusätzlich kann eine KI-Anwendung als Medizinprodukt gelten. Dann müssen auch die entsprechenden europäischen Vorschriften für Medizinprodukte eingehalten werden.

Ob ein System als Medizinprodukt gilt, hängt insbesondere von seinem vorgesehenen medizinischen Zweck ab. Eine einfache Terminverwaltungssoftware wird anders bewertet als ein System, das bei der Erkennung eines Tumors unterstützt.

Wer trägt die Verantwortung?

Auch bei der Nutzung eines KI-Systems bleibt die Verantwortung grundsätzlich bei den beteiligten Menschen und Organisationen.

Ärztinnen und Ärzte müssen prüfen, ob ein automatisch erzeugtes Ergebnis medizinisch plausibel ist. Kliniken und Praxen müssen geeignete Systeme auswählen, Mitarbeitende schulen und sichere Abläufe schaffen. Hersteller müssen ihre Produkte ausreichend testen und bekannte Grenzen offenlegen.

Ein Algorithmus kann keine menschliche Verantwortung übernehmen. Er kann auch nicht alle persönlichen, sozialen und emotionalen Aspekte einer Behandlung erfassen.

Medizinische Entscheidungen beruhen nicht nur auf Daten. Sie berücksichtigen auch die Lebenssituation, die Wünsche und die individuellen Risiken eines Menschen.

Ersetzt KI Ärztinnen, Ärzte oder Pflegekräfte?

Es ist unwahrscheinlich, dass künstliche Intelligenz medizinisches Fachpersonal vollständig ersetzt. Wahrscheinlicher ist, dass sich einzelne Aufgaben verändern.

KI eignet sich besonders für:

• Analyse großer Datenmengen

• Erkennung wiederkehrender Muster

• automatische Dokumentation

• Priorisierung von Fällen

• Unterstützung bei standardisierten Abläufen

Menschen bleiben besonders wichtig für:

• körperliche Untersuchungen

• komplexe Abwägungen

• Kommunikation schwieriger Diagnosen

• Berücksichtigung individueller Lebensumstände

• empathische Betreuung

• Verantwortung für medizinische Entscheidungen

Eine technisch richtige Empfehlung ist nicht automatisch die beste Entscheidung für einen konkreten Menschen.

Die Zukunft liegt deshalb wahrscheinlich in einer Kombination aus menschlicher Erfahrung und digitaler Unterstützung.

Was bedeutet KI für Patientinnen und Patienten?

Patientinnen und Patienten werden nicht immer erkennen, dass bei ihrer Behandlung künstliche Intelligenz verwendet wurde. Ein Algorithmus kann beispielsweise im Hintergrund ein Röntgenbild analysieren oder einen medizinischen Bericht vorbereiten.

Bei wichtigen Entscheidungen sollte jedoch transparent sein, welche Rolle die Software gespielt hat. Betroffene können nachfragen:

1. Wurde bei der Untersuchung ein KI-System verwendet?

2. Welche Aufgabe hatte die Software?

3. Wurde das Ergebnis von medizinischem Fachpersonal geprüft?

4. Welche Daten wurden verarbeitet?

5. Werden die Daten gespeichert oder weiterverwendet?

6. Gibt es eine alternative Untersuchung ohne dieses System?

Menschen sollten außerdem vorsichtig sein, wenn Online-Chatbots medizinische Diagnosen oder konkrete Therapieempfehlungen geben. Solche Systeme kennen häufig nicht die vollständige Krankengeschichte und können falsche oder unvollständige Aussagen erzeugen.

Bei akuten Beschwerden oder einer möglichen Notfallsituation ist eine professionelle medizinische Untersuchung notwendig.

Welche Herausforderungen bestehen in Deutschland?

Deutschland verfügt über leistungsfähige Kliniken, Forschungseinrichtungen und Medizintechnikunternehmen. Gleichzeitig bestehen weiterhin Herausforderungen bei der Digitalisierung des Gesundheitswesens.

Dazu gehören:

• uneinheitliche technische Systeme

• fehlende Schnittstellen

• unvollständig digitalisierte Dokumente

• hohe Datenschutzanforderungen

• Fachkräftemangel in der IT

• begrenzte Zeit für Schulungen

• komplizierte Beschaffungsprozesse

• unterschiedliche digitale Ausstattung der Einrichtungen

Eine gute KI-Lösung allein reicht deshalb nicht aus. Sie muss sich zuverlässig in den Arbeitsalltag integrieren lassen.

Wenn medizinisches Personal Daten mehrfach eingeben muss oder ständig unnötige Warnmeldungen erhält, kann eine neue Software sogar zusätzliche Arbeit verursachen.

Wie sieht die Zukunft aus?

Künstliche Intelligenz wird im deutschen Gesundheitswesen wahrscheinlich zunehmend zum Alltag gehören. Besonders großes Potenzial besteht bei der Bildanalyse, der medizinischen Dokumentation, der Früherkennung und der personalisierten Behandlung.

Auch digitale Assistenten könnten häufiger eingesetzt werden. Sie könnten Patientinnen und Patienten auf Untersuchungen vorbereiten, an Medikamente erinnern oder verständliche Informationen zu einer Behandlung bereitstellen.

Langfristig könnten KI-Systeme Informationen aus verschiedenen Quellen miteinander verbinden. Dazu gehören elektronische Patientenakten, Laborwerte, Bildaufnahmen, tragbare Messgeräte und medizinische Forschungsdaten.

Damit diese Entwicklung einen echten Nutzen bringt, müssen mehrere Voraussetzungen erfüllt sein:

• nachweisbare medizinische Qualität

• wirksamer Datenschutz

• sichere technische Infrastruktur

• verständliche Ergebnisse

• klare Verantwortlichkeiten

• regelmäßige Qualitätskontrollen

• ausreichende Schulung des Personals

• menschliche Kontrolle bei wichtigen Entscheidungen

KI kann das Gesundheitswesen effizienter und präziser machen. Sie sollte jedoch nicht nur eingeführt werden, weil eine Technologie verfügbar ist. Entscheidend ist, ob sie die Versorgung tatsächlich verbessert und den Patientinnen und Patienten einen nachvollziehbaren Nutzen bietet.

KI als Werkzeug für eine bessere medizinische Versorgung

Künstliche Intelligenz bietet dem deutschen Gesundheitswesen große Chancen. Sie kann Ärztinnen, Ärzte und Pflegekräfte entlasten, medizinische Daten schneller auswerten und neue Möglichkeiten für die Früherkennung und personalisierte Behandlung schaffen.

Gleichzeitig dürfen Risiken nicht unterschätzt werden. Fehlerhafte Trainingsdaten, mangelnde Transparenz, Datenschutzprobleme und ein zu großes Vertrauen in automatische Empfehlungen können die Sicherheit der Versorgung beeinträchtigen.

Die entscheidende Frage lautet daher nicht, ob KI in der Medizin eingesetzt wird, sondern wie. Erfolgreich wird sie nur dann sein, wenn sie fachlich geprüft, rechtssicher, datenschutzkonform und unter menschlicher Verantwortung verwendet wird.