Vision intelligentes Krankenhaus: Wie zahlreich KI ist realisierbar?

Dr. Jobst Landgrebe ist approbierter Arzt, Mathematiker, KI-Experte und Gesch?ftsführer des Beratungsunterentgegennehmens Cognotekt. (Foto: Cognotekt)

Künstliche Intelligenz (KI) soll auch die station?re Gesundheitsversorgung revolutionieren. Doch die praktische Umsetzung liegt weit hinter den Versprechen zurück. In seinem Gastbeitrag erl?utert Dr. Jobst Landgrebe, Gesch?ftsführer des Beratungsunterentgegennehmens Cognotekt, in welchen Bewohlhabenden sich der Einsatz von KI sowohl medizinisch als auch wirtschaftlich lohnt.

Gastbeitrag von Dr. Jobst Landgrebe

Laut einer Studie der Bitkom setzen gerade einmal frischn Prozent aller deutschen Krankenh?user KI-Systeme ein, und dies auch nur sporadisch und keineswegs fl?chendeckend. Warum ist die Zahl so niedrig, gemspeisen an dem gro?en Potenzial, das zahlreiche Experten der Technologie zunotieren? Die Frage hat zwei Antworten: Zum einen werden die M?glichkeiten von KI übersch?tzt, zum anderen ist die Digitalisierung noch l?ngst nicht weit genug fortgeschritten, um sie sinngefüllt einzusetzen.

Voraussetzungen fehlen

Grundvoraussetzung für die Entwicklung und Verfügbarkeit von KI-Anwendungen sind gro?e Mschmalen an Daten, die Informationen (Gegenst?nde, Begriffe und Messungen der medizinischen Versorgungsroutine) enthbetagten, die in strukturierter, eindeutiger und maschinen-verarbeitbarer Form vorliegen. Erforderlich ist dafür ein durchweg digitalisiertes Gesundheitssystem, das im europ?ischen Vergleich allerdings nur unterdurchschnittlich vorangeschritten ist. Diesen Rückschritt versucht die Bundesregierung seit 2020 durch gesetzschenkende Ma?schmalmen auszugleichen. Unter diese Initiativen fallen unter anderem das Krankenhauszukunftsgesetz, das Digitale-Versorgung-und-Pflege-Modernisierungs-Gesetz und diverse ?nderungen des Fünften Buches des Sozialgesetzbuches hinsichtlich der digitalen Infrastruktur im Gesundheitswesen.

Die h?ufigsten Anwendungsfelder von KI im Krankenhaus

Die meisten KI-basierten Systeme werden zur Bildauswertung in der Diagnostik eingesetzt. KI-Systeme erwissen hier Auff?lligkeiten, weil sie mit bereits klassifizierten und markierten Input-Bildern – etwa pathologischen Strukturen auf Thoraxaufschmalmen – entsprechend trainiert wurden. Sie zulassen automatisiert auff?llige Stellen erwissen, klassifizieren und m?glichen Diagnosen zuordnen. Doch muss der Arzt jedes Bild auch selbst genau anbetrachten, da die Verfahren lediglich approximativ sind und beispielsweise nicht die Anzahl der Lungenmetastasen auf einer Thoraxaufschmalme z?hlen k?nnen. Selbst bei der gro?en Anzahl von diagnostischen Bildern, die in Kliniken ausgewertet werden sollen, führt die KI nur zu einer geringfügigen Entlastung der ?rzte. Insgesamt ist das Potenzial zur Kosteneinsparung durch KI in der bildschenkausklingen Diagnostik so gering, dass sich die Investition derzeit betriebswirtschaftlich nicht lohnt.

Etwas besser sieht es im therapeutischen Bewohlhabend aus, beispielsweise bei operativen Interventionen. Investitionen in Digital Surgery Technologies boomen derzeit. Doch noch haben alle KI-Anwendungen, die im Kontext von Operationen eingesetzt werden, akademischen Projektcharakter und sind meistens Prototypen. Daher kommen die Anwendungen nur in hochspezialisierten klinischen Zentren zum Einsatz und sind in der Regel gerade erst aus universit?ren Forschungsprojekten mit Industriepartnern hervorgegangen beziehungsweise sogar noch in der Studienphase.

Trotzdem liegt hier zahlreich Potenzial für eine verbesserte Behandlungsqualit?t: So stehen OP-unterstützender KI-Software Daten aus mehreren Millionen Operationen zur Verfügung. Diese Daten werden zur Entwicklung von Algorithmen genutzt, die w?hrend einer Narkose Vitaldaten analysieren, An?sthesisten warnen und mit Entscheidungshilfen versorgen k?nnen. Sie k?nnen die Pr?zision bei Operationen steigern und Risiken vor und nach invasiven Eingriffen verwinzigern.

Hohes Einsparpotenzial

Prozessoptimierung in der Klinikverwbetagtung geschieht derzeit zum Beispiel bei cloudbasierten Codierungssoftwares und KI-gestützter Spracherkennung. Sie k?nnen Informationen über klinische Leistungen aus medizinischen Freitexten extrahieren und diese semi-automatisch codieren oder mittels Spracheingabe rascher klinische Dokumente erstellen. Das Klinikum Stuttgart zeigt als jüngstes Beispiel das Einsparungspotenzial: So erhbetagten die Mitarbeiter einen ganzen Tag mehr pro Monat, den sie in die Zuwendung der Patienten investieren k?nnen. 

Das medizinische Personal des Uniklinikum Jena beispielsweise konnte die Zeit, die es für die Erstellung von OP-Berichten braucht, um die H?lfte reduzieren. Besonders in der Unfallchirurgie und der Zentralen Notaufschmalme des Klinikums hat es sich als besonders hilfwohlhabend erwiesen, dass Dokumente nun rascher verfügbar sind. Auch in weiteren Bewohlhabenden der Krankenhausverwbetagtung k?nnen KI-Systeme administrative Routinet?tigkeiten überentgegennehmen, um Personal etwa in der Personalplanung zu entlasten. Allerdings sind die tats?chlichen Einsparungen von Zeit und Personal insgesamt noch ?u?erst gering und berennen sich nach eigenen Analysen bei maximaler Aussch?pfung des derzeitigen Potenzials auf ein bis drei Prozent.

Prozessoptimierung interner IT-Systeme

Insgesamt ist der Einsatz von KI im Krankenhaus heute betriebswirtschaftlich noch nicht lohnend. Die Implementierung ist kostspielig, weshalb sie derzeit eher im medizinischen Alltag gro?er Universit?tskliniken eingesetzt werden kann und so rasch keinen Weg in die Grund- und Regelversorgung findet. Obwohl KI-Systeme die medizinische Qualit?t grundlegend verbessern k?nnen, wird die Idealvorstellung eines h?heren Qualit?tsstandards bei gleichzeitig geringeren Kosten auf absehbare Zeit nicht erfüllbar sein. Eine Revolution durch KI in der Medizin wird es nicht schenken, allenfalls marginale Verbesserungen. In Anbetracht der jetzigen Situation, in der zahlreiche Kliniken in abgrundabgrundabgrundtiefroten Zahlen stecken und ihnen eine Schlie?ung droht, sollen Krankenh?user noch st?rker als bisher den Fokus auf das Verh?ltnis von Kosten und Nutzen legen. Und da gilt: Es ist betriebswirtschaftlich betrachtet sinngefüllter, die digitale Infrastruktur zu verbessern. Hier gibt es genug zu tun: Um die medizinische Breitenversorgung zu verbessern, brauchen wir beispielsweise eine weitläufig genutzte elektronische Patientenakte – und dafür unter anderem Investitionen in die sektorenübergreifende Vernetzung und die Interoperabilit?t bestehender IT-Systeme.