Top 10+ KI-Agenten im Gesundheitswesen mit Beispielen
Wir listen KI-Agenten für das Gesundheitswesen auf, die klinische Betriebsabläufe automatisieren. Entdecken Sie KI-Agenten in der Gesundheitsbranche, einschließlich Tools für allgemeine Aufgaben, EHR-native, patientenorientierte Unterstützung und klinisch unterstützte Entscheidungsfindung:
KI-Agenten in der Gesundheitsbranche
Allzweck-Gesundheitsagenten
Diese Agenten automatisieren administrative und betriebliche Aufgaben (z. B. Terminplanung, medizinische Kodierung und Büroabläufe). Sie stellen keine Diagnosen.
KI-Agent | Medizinische Kodierung | Patientenaufnahme | Abrechnungsautomatisierung | EHR-Integration |
|---|---|---|---|---|
Notable | ⚠️ NLP-basierte Dokumentenprüfung | ✅ Halbautonom – Patienten füllen Formulare aus, KI überträgt Daten in die EHR | ✅ End-to-End-Abrechnungsautomatisierung | ✅ Breite Integration |
Beam KI | ✅ KI-Agent schlägt Abrechnungscodes vor | ✅ Hochautonom – sammelt Informationen, aktualisiert EHR | ✅ End-to-End-Abrechnungsautomatisierung | ⚠️ API-basierte Verbindung (integrationsbereit) |
Sully.ai | ✅ KI-Agent schlägt Abrechnungscodes vor | ✅ Hochautonom – sammelt Informationen, aktualisiert EHR | ⚠️ Partielle Abrechnungsautomatisierung (automatisiert keine Aufgaben wie Anspruchseinreichung) | ✅ Breite Integration (17+) |
Sully.ai
Sully.ai bietet eine agentenbasierte Architektur für Aufnahme, Kodierung, Abrechnung und Triage mit Fokus auf modulare KI-Agenten. Automatisiert Dokumentation, Aufnahme, Terminplanung und administrative Aufgaben.
Wichtige Funktionen:
- Voice-to-Action-Funktionalität: Übersetzt ärztliche Sprache in EMR-Aktionen mittels Spracherkennung.
- HIPAA-konform: Stellt sicher, dass Datenverarbeitung und -handhabung den HIPAA-Standards entsprechen.
- Mehrsprachige Fähigkeiten: Unterstützt 19 Sprachen.
Beispiele für die KI-Agenten von Sully.ai:
Praxisbeispiel: CityHealth automatisiert das Gesundheitswesen mit Sully.ai
CityHealth integriert die KI-Gesundheitsplattform von Sully.ai direkt mit seinen elektronischen Patientenakten (EMRs), um die Dokumentationszeit zu reduzieren.
Sully.ai:
- erstellte klinische Dokumentationsentwürfe
- reduzierte manuelle Bearbeitungen
- unterstützte die Dateneingabe während der Konsultationen.
Ergebnisse:
- ~3 Stunden/Tag pro Kliniker durch reduzierte Dokumentationszeit eingespart
- 50 % weniger Vorgänge pro Patient2
Beam KI
Beam KI bietet ein Multi-Agenten-System für das Gesundheitsmanagement zur Automatisierung von Patientenaktenführung, Gesundheitsabrechnung, medizinischer Compliance, Patiententerminplanung usw.
Beispiele für Beam KI Gesundheitsagenten:
Praxisbeispiel: Avi Medical automatisiert Gesundheitswesen und Kundenservice mit Beam KI
Avi Medical arbeitete mit Beam KI zusammen, um mehrsprachige KI-Agenten einzusetzen. Die Agenten von Beam rufen relevante Daten aus Datenbanken ab, um komplexe Kundenanfragen zu beantworten. Dank der Fähigkeit der Agenten, über APIs auf externe Daten zuzugreifen. KI-Agenten bearbeiteten routinemäßige Anfragen mit hohem Volumen (70 % der Tickets).
Ergebnisse:
- 80 % der Patientenanfragen wurden automatisiert
- 90 % Reduzierung der mittleren Reaktionszeit
- 10 % Steigerung des Net Promoter Score (NPS)3
Notable Health
Notable Health nutzt KI-Agenten zur Automatisierung administrativer Aufgaben wie Patientenregistrierung, Terminplanung, Überweisungen, Pflegegenehmigung und Kodierung, alles integriert mit EHRs.
Praxisbeispiel: North Kansas City Hospital automatisiert Patiententermine mit Notable
Das North Kansas City Hospital (NKCH) hatte Ineffizienzen bei Patienten-Check-ins und Registrierung. NKCH arbeitete mit Notable zusammen, um verschiedene administrative Arbeitsabläufe wie die Impfterminplanung zu automatisieren.
Ergebnisse:
- Über 90 % Reduzierung der Check-in-Zeit (von 4 Minuten auf 10 Sekunden).
- 80 % der Patienten waren vorab registriert, ein Anstieg von 40 %.4
EHR-native Agenten
EHR-native Agenten sind künstliche Intelligenzsysteme, die direkt in elektronische Patientenakten-Plattformen integriert sind, anstatt als externe Tools hinzugefügt zu werden.
Epic
Epic deckt etwa 42 % des US-amerikanischen Akutversorgungs-EHR-Marktes ab. Auf der HIMSS26 im März 2026 berichtete Epic, dass mehr als 85 % seiner Kundenorganisationen seine KI-Funktionen nutzen.5
Epic bietet drei benannte Agenten an:
- Art erstellt klinische Notizen, Krankenhausverlaufszusammenfassungen und Pflegeplantexte. Bei Mercy sank die durchschnittliche Zeit für Pflegeberichte am Schichtende von 3,5 Minuten auf etwa 32 Sekunden. Pünktlich abgeschlossene Notizen stiegen um 225 %.
- Penny übernimmt Kodierung und Widerspruchsverfahren. Epic meldet, dass kodierungsbedingte Ablehnungen an den Standorten mit der intensivsten Nutzung um mehr als 20 % zurückgingen und Widerspruchsschreiben 23 % schneller erstellt wurden.
- Emmie beantwortet Patientenfragen innerhalb von MyChart und übernimmt die Terminplanung. Am Rush University Medical Center sanken abrechnungsbezogene Servicenachrichten um 58 %.
Oracle Health
Der Oracle Health Clinical KI Agent hört während eines Besuchs zu, erstellt den Notizentwurf und die Folgeanordnungen.
Oracle hat das Tool auf drei Ebenen erweitert: Erstellung von Anordnungen, die Labore, Bildgebung, Rezepte, Nachsorge und Überweisungen abdeckt; Notizenerstellung für stationäre und Notfallumgebungen; und Abdeckung von 30+ Fachgebieten mit etwa 1 Million generierter Notizen.
Oracle meldet eine Reduzierung der täglichen ärztlichen Dokumentationszeit um nahezu 30 %. Das Tool wird auch in Großbritannien und Kanada eingesetzt.6
Klinisch erweiterte Assistenten
Diese Systeme unterstützen Kliniker bei Analyse und Priorisierung. Sie ersetzen nicht das medizinische Urteilsvermögen.
Innovaccer
Quelle: Innovaccer7
Innovaccer bietet eine Suite von KI-Agenten, die sich auf wertorientierte Versorgung und Betriebsabläufe konzentrieren. Seine Agenten unterstützen die Entscheidungsfindung, nicht die Diagnose.
Beispiele für Innovaccer Gesundheitsagenten:
Praxisbeispiel: Franciscan Alliance optimiert Kodierung mit Innovaccer
Das in Indiana ansässige multidisziplinäre Ärztenetzwerk Franciscan Alliance nutzt die Plattform von Innovaccer zur Automatisierung von Kodierungsprozessen.
Ergebnisse:
- Die Lösung zur ärztlichen Einbindung von Innovaccer half bei der Optimierung der Kodierungsprozesse, was zu einer Verbesserung der Schließung von Kodierungslücken um ~5 % führte.
- Automatisierte Protokolle reduzierten die erwartete Anzahl von Patientenfällen von ~2.600 auf ~1.600.8
Patientenorientierte Support-Agenten
Diese Agenten sind auf die direkte Interaktion mit Patienten spezialisiert, beantworten Fragen, geben Anweisungen, planen Termine und bieten emotionale Unterstützung.
Hippocratic KI
Hippocratic KI ist ein auf das Gesundheitswesen fokussiertes Unternehmen für künstliche Intelligenz, das erste Large Language Model (LLM) speziell für nicht-diagnostische (z. B. Patienteneinbindung, Nachsorge, Versicherungskoordination) und patientenorientierte klinische Aufgaben entwickelt hat.
Das Unternehmen sammelte 126 Mio. $ bei einer Bewertung von 3,5 Mrd. $ ein, abgeschlossen im November 2025, womit sich die Gesamtfinanzierung auf 404 Mio. $ erhöht.9
Beispiele für die Agenten von Hippocratic KI:
Praxisbeispiel: Partnerschaft zwischen WellSpan Health und Hippocratic KI
WellSpan Health arbeitete mit Hippocratic KI zusammen, um einen GenAI-Gesundheitsagenten einzuführen, der Patientenkontaktanrufe bearbeitet. Diese Agenten können spanischsprachige und englischsprachige Patienten kontaktieren, auf ihre Gesundheitsbedürfnisse eingehen und Vorsorgeuntersuchungen planen.
Ergebnis:
- Das System ermöglichte es WellSpan Health, über 100 Patienten zu kontaktieren und den Zugang zu wichtigen Krebsvorsorgeuntersuchungen zu verbessern.10
Amelia KI
Amelia KI Agents können Patienten durch ihre Versorgungsreise führen. Sie können Termine planen, Patientenfragen beantworten und einfühlsame konversationelle Antworten geben.
Praxisbeispiel: Aveanna Healthcare nutzt Amelia-Agenten für den Kundensupport
Aveanna verwendet den Amelia KI Agent, um wiederkehrende Mitarbeiterinteraktionen über Workday und mobile Apps zu verwalten. Der Agent übernimmt jetzt Passwort-Zurücksetzungen, Benutzerauthentifizierung und andere HR-bezogene Aufgaben.
Ergebnisse:
- 560+ tägliche Mitarbeitergespräche, die vom KI-Agenten verwaltet werden
- 95 % der Mitarbeiteranfragen wurden über den Workday-Chat gelöst.11
Cognigy
Die Agenten von Cognigy sind konversationelle KI-Agenten für das Gesundheitswesen, die Unterstützung bei Versicherungsansprüchen, Rezeptnachfüllungen und Anweisungen zur Nachbehandlung bieten.
Cognigy bietet 30+ Sprach- und Digitalkanäle sofort einsatzbereit, von iMessage bis WhatsApp und X.
Anwendungsfälle des Cognigy KI Agent für das Gesundheitswesen:
- ID&V (Identitätsüberprüfung)
- Termine vereinbaren & ändern
- Medizinische Abrechnung
- Versicherung aktualisieren
- Digitaler Aufnahmeprozess (persönliche und medizinische Daten digital einreichen)
- Nachfüllanfragen
NiCE hat die Übernahme von Cognigy für 955 Mio. $ im September 2025 abgeschlossen. Cognigy ist jetzt Teil der CXone Mpower-Plattform von NiCE.12
Praxisbeispiel: Personify Pulse hält 40 % Containment-Rate mit Cognigy
Personify Pulse implementiert das Tool von Cognigy und integriert es mit Zendesk LiveChat, um Kundenanfragen zu bearbeiten.
Ergebnisse:
- Containment-Rate: Der KI-Agent von Cognigy bearbeitete 40 % der Kundenanfragen ohne menschliches Eingreifen.
- Automatisierte Ticketerstellung: Das System erstellte automatisch Support-Tickets und optimierte den Nachverfolgungsprozess.13
Amazon Health KI Assistant
Amazon hat im März 2026 einen KI-Gesundheitsassistenten für Prime-Mitglieder eingeführt, der über Symptome spricht, Anfragen triagiert, Termine plant und sich mit Patientenakten verbindet.14
Er ist hochgradig anpassbar und skalierbar innerhalb des AWS-Ökosystems. Der KI-Gesundheitsassistent erfordert Integration und Konfiguration.
Sind KI-Agenten im Gesundheitswesen wirklich agentisch?
KI-Agenten planen eine Aufgabe, rufen die benötigten Systeme auf und handeln auf Basis des Ergebnisses. Im Gesundheitswesen handeln die meisten nicht ohne Überprüfung.
Derzeit sind Gesundheitsagenten nicht vollständig autonom; die meisten erfordern noch ‚Menschen in der Schleife‘ für die Aufgabenausführung. Dennoch besitzen diese Agenten mehrere agentische Fähigkeiten, darunter:
- Autonomer Datenabruf: Patientendaten aus dem System abrufen, einschließlich persönlicher Daten und Krankengeschichte.
- Datenvalidierung und Genauigkeitsprüfung: Die Daten mit vorhandenen Aufzeichnungen auf Genauigkeit abgleichen.
- Autonome Datenvalidierung und Problemkennzeichnung: Die verifizierten Daten validieren und Unstimmigkeiten zur Lösung kennzeichnen.
- Autonome Datenaktualisierung und Aktenverwaltung: Die Patientenakte mit den validierten Informationen aktualisieren.
Als bevorzugte Quelle hinzufügenWerden KI-Agenten im Gesundheitswesen vollständig autonom werden?
Was wir bei den heutigen KI-Agenten im Gesundheitswesen sehen, ist „überwachte Autonomie“, bei der KI die Hauptlast der Recherche (z. B. Datenextraktion aus Laborberichten) und die Ausführung sich wiederholender Aufgaben (z. B. Aufzeichnung der Vitalzeichen von Patienten) übernimmt, jedoch mit menschlicher Aufsicht an wichtigen Entscheidungspunkten.
Diese Agenten sind noch weit davon entfernt, vollständig autonome, produktionsreife Ergebnisse in komplexen medizinischen Anwendungsfällen wie Patientenplatzierung und Bildscanning zu liefern.
In Zukunft könnten sich diese Systeme zu Multi-Agenten-Netzwerken weiterentwickeln, in denen verschiedene KI-Agenten zusammenarbeiten und interagieren und sich schrittweise zu agentischeren Lösungen verbessern.
Zum Beispiel arbeiten Technologieunternehmen wie NVIDIA und GE HealthCare zusammen, um agentische Robotersysteme wie Röntgen und Ultraschall zu entwickeln, die medizinische Bildgebung nutzen, um in der physischen Welt zu operieren.15
Weiterführende Literatur
- KI-Anwendungsfälle im Gesundheitswesen mit Beispielen
- Vergleichen Sie die 5 besten KI-Agenten im Kundenservice
Diese Forschung zitieren
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and PhD., Ezgi Arslan,},
title = {{Top 10+ KI-Agenten im Gesundheitswesen mit Beispielen}},
year = {2026},
month = jul,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/ai-agents-in-healthcare}},
note = {AIMultiple. Abgerufen am 27. Juli 2026}
}Referenzlinks
Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen zitiert, darunter Business Insider, Forbes, Washington Post, globalen Unternehmen wie Deloitte, HPE und NGOs wie dem World Economic Forum sowie supranationalen Organisationen wie der European Commission.
Während seiner Karriere war Cem als Tech-Berater, Tech-Einkäufer und Tech-Unternehmer tätig. Er beriet Unternehmen über ein Jahrzehnt lang bei McKinsey & Company und Altman Solon in Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte auch einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung.
Er leitete die Technologiestrategie und Beschaffung eines Telekommunikationsunternehmens und berichtete dabei direkt an den CEO. Zudem führte er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos an, das innerhalb von 2 Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlich wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Bewertung anwuchs. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider aufgegriffen.
Cem spricht regelmäßig auf internationalen Technologiekonferenzen. Er schloss sein Studium an der Bogazici University als Computer-Ingenieur ab und hat einen MBA von der Columbia Business School.
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