17 Generative-KI-Anwendungsfälle im Gesundheitswesen

Gesundheitssysteme stehen vor wachsenden Datenmengen, Personalmangel und steigenden Erwartungen an eine personalisierte Versorgung. Generative KI entwickelt sich zu einer Schlüssellösung, indem sie unstrukturierte medizinische Daten wie klinische Notizen, Bildgebungsberichte und Patientenhistorien zu Erkenntnissen für Kliniker und Verwaltungspersonal synthetisiert.

Erfahren Sie, wie generative KI in der Gesundheitsversorgung, der Verwaltung und im Bevölkerungsgesundheitsmanagement eingesetzt wird, zusammen mit den Herausforderungen und zukünftigen Entwicklungen, die ihre Einführung prägen.

Verbesserung der Gesundheitsversorgung

1. Neue medizinische Bilder erstellen

Generative KI, insbesondere Generative Adversarial Networks (GANs), kann trainiert werden, um synthetische medizinische Bilder zu erzeugen, die reale Röntgenaufnahmen, MRTs und CT-Scans nachahmen. Diese synthetischen Bilder haben mehrere wichtige Anwendungen im Gesundheitswesen:

• Medizinische Aus- und Weiterbildung: KI-generierte Bilder können zur Schulung von medizinischem Fachpersonal eingesetzt werden, indem vielfältige Datensätze seltener Krankheiten, Anomalien oder normaler Varianten erstellt werden, die in realen Fällen nicht immer vorhanden sind.
• Datenerweiterung für KI-Modelle: Das Training von KI-Systemen zur Diagnose medizinischer Erkrankungen erfordert große Datensätze. Generative KI kann synthetische Bilder erzeugen, um begrenzte Datensätze zu erweitern und so die Genauigkeit diagnostischer Modelle zu verbessern, ohne die Privatsphäre zu gefährden.
• Simulation und Forschung: Synthetische Bilder können Forschern helfen, verschiedene Szenarien zu simulieren (z. B. wie eine Krankheit fortschreiten könnte) oder KI-Algorithmen zu testen, ohne auf neue Patientendaten zu warten. Dieser Prozess kann die Beschleunigung der medizinischen Forschung unterstützen.
• De-Identifikation von Daten: Durch die Erzeugung synthetischer Bilder, die wichtige klinische Merkmale bewahren, aber keine echten Patienten darstellen, können Gesundheitssysteme Daten teilen, ohne Datenschutzgesetze wie HIPAA zu verletzen.

Die Forschung hat die Wirksamkeit synthetischer Bilder in der medizinischen Bildanalyse gezeigt. Zum Beispiel zeigte eine Studie in Nature Biomedical Engineering, dass GAN-generierte synthetische Netzhautbilder beim Training eines Deep-Learning-Modells zur Erkennung diabetischer Retinopathie ebenso wirksam waren wie echte Bilder.

Ein weiteres Beispiel stammt aus der MAISI (Medical KI for Synthetic Imaging)-Studie, die Diffusionsmodelle nutzte, um hochauflösende synthetische 3D-CT-Bilder zu erzeugen.

Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass MAISI lebensechte, anatomisch präzise Bilder in verschiedenen Körperregionen und bei unterschiedlichen Erkrankungen erzeugen kann.

Abbildung 1: (a) Ein von MAISI erzeugter hochauflösender CT-Scan mit seiner Segmentierungsüberlagerung, dargestellt in axialer, sagittaler und koronaler Ansicht. (b) Eine 3D-Darstellung mit Fokus auf Knochenstrukturen, die den Realismus des erzeugten Scans hervorhebt.¹

Eine weitere Studie zur Erstellung neuer medizinischer Bilder mit generativen KI-Modellen konzentrierte sich auf X-Diffusion, einen neuartigen Ansatz, der vollständige 3D-MRT-Scans aus einer oder wenigen 2D-Schichten rekonstruiert und so die Scanzeiten erheblich verkürzt und die Kosten senkt.

Anders als traditionelle Methoden, die auf vollständigen 3D-Daten basieren oder MRTs als separate 2D-Schichten behandeln, lernt X-Diffusion während des Trainings aus gesamten 3D-Volumina (siehe Abbildung unten). Es übertrifft bestehende Techniken hinsichtlich Bildqualität und Genauigkeit, bewahrt wichtige anatomische Details und verallgemeinert sogar auf neue Körperregionen, für die es nicht trainiert wurde.

Diese Entwicklung dürfte die hochauflösende MRT-Bildgebung schneller, kostengünstiger und breiter zugänglich machen.

Abbildung 2: Ein Vergleich zwischen traditioneller MRT-Rekonstruktion und X-Diffusion.²

Praxisbeispiel: MedGemma 1.5

Google DeepMinds MedGemma ist eine Sammlung von Open-Source-Modellen generativer KI, die auf das Verständnis medizinischer Texte und Bilder abgestimmt sind und als Ausgangspunkt für Entwickler dienen sollen, die Anwendungen im Gesundheitswesen erstellen.

Die neueste Variante mit 4B Parametern, MedGemma 1.5, erweitert die Fähigkeiten des Modells auf hochdimensionale Bildgebung wie CT, MRT und Ganzschnitt-Histopathologie sowie auf die longitudinale Röntgen-Thorax-Analyse und anatomische Lokalisierung. Mögliche Anwendungsfälle sind:

• Hochdimensionale medizinische Bildgebung: Verarbeitung von Daten aus CT-, MRT- und Histopathologie-Scans.
• Longitudinale medizinische Bildgebung: Vergleich von Röntgen-Thorax-Aufnahmen mit früheren Bildern, um zeitliche Veränderungen zu verfolgen.
• Verständnis medizinischer Dokumente: Extraktion strukturierter Daten aus Laborberichten und elektronischen Gesundheitsakten.
• Klassifizierung und Interpretation medizinischer Bilder: Erstellung von Berichten in Radiologie, digitaler Pathologie, Dermatologie und Ophthalmologie.
• Medizinische Fragebeantwortung: Unterstützung präklinischer Interviews, Triage und klinischer Entscheidungsunterstützung.

MedGemma ist in den Varianten 4B (recheneffizient, multimodal) und 27B (komplexes Schlussfolgern) verfügbar und wird über Hugging Face und Google Clouds Vertex KI bereitgestellt. Die Modelle sind nicht für den direkten klinischen Einsatz ohne unabhängige Validierung gedacht, und ihre Ergebnisse gelten als vorläufig und erfordern eine klinische Korrelation.³

2. Personalisierte Behandlungspläne erstellen

Generative KI-Modelle können die umfassende Krankengeschichte eines Patienten, sein genetisches Profil, Lebensstilfaktoren und sogar Echtzeit-Gesundheitsdaten (z. B. von Wearables wie Smartwatches) analysieren, um personalisierte Behandlungspläne zu erstellen. So funktioniert das:

• Patientenanalyse: KI-Systeme können Muster in der Krankengeschichte eines Patienten erkennen, wie frühere Diagnosen, Behandlungsreaktionen und genetische Veranlagungen. Generative KI-Tools können dann einen Behandlungsplan erstellen, der auf die individuellen Umstände des Patienten zugeschnitten ist.
• Integration von Echtzeitdaten: KI kann Daten aus Quellen wie Wearables, Labortests und kontinuierlichen Überwachungssystemen einbeziehen. Basierend auf diesen Daten kann das System neue Behandlungsempfehlungen anpassen oder generieren, um sicherzustellen, dass der Patient stets den wirksamsten Behandlungsverlauf erhält.
• Prädiktive Behandlung: Durch die Erstellung von Modellen, die simulieren, wie ein Patient auf verschiedene Behandlungen reagieren könnte, können generative KI-Tools Optionen vorschlagen, die Erfolgswahrscheinlichkeit maximieren. Wenn ein Patient beispielsweise eine bestimmte genetische Mutation aufweist, die mit einem schlechten Ansprechen auf ein Medikament verbunden ist, könnten diese Tools im Voraus Alternativen vorschlagen.
• Automatisierung komplexer Entscheidungsfindung: Komplexe Erkrankungen wie Krebs erfordern oft multimodale Behandlungen mit Operation, Chemotherapie und zielgerichteten Therapien. Generative KI-Tools können helfen, indem sie Behandlungspläne erstellen, Nebenwirkungen vorhersagen und eine multidisziplinäre Versorgung koordinieren, die auf den sich entwickelnden Zustand des Patienten zugeschnitten ist.
• Personalisierte Medikation: KI kann personalisierte Dosierungen oder Medikamententypen basierend auf dem Stoffwechselprofil des Patienten empfehlen und so das Risiko unerwünschter Arzneimittelwirkungen oder ineffizienter Behandlungen verringern.

Praxisbeispiel: Google Researchs SensorFM

Google Research stellte SensorFM vor, ein Foundation-Modell, das kontinuierliche Wearable-Sensordaten in gesundheitsbezogene Erkenntnisse umwandeln soll. SensorFM lernt eine allgemeine Repräsentation der menschlichen Physiologie, die an kardiovaskuläre, metabolische, Schlaf-, psychische Gesundheits-, Lebensstil- und demografische Aufgaben angepasst werden kann.

Das Modell wurde mit mehr als einer Billion Minuten (oder zwei Milliarden Stunden) de-identifizierter Sensordaten von fünf Millionen einwilligenden Teilnehmern vorab trainiert. Die Daten wurden in mehr als 100 Ländern, allen 50 US-Bundesstaaten, über 20 Fitbit- und Pixel-Watch-Modelle hinweg erhoben und umfassten mehrere Wochen Daten pro Teilnehmer.

SensorFM verarbeitet 34 Merkmale auf Minutenebene von fünf Arten von Wearable-Sensoren:

• Photoplethysmographie für Herzfrequenz, Herzfrequenzvariabilität und Sauerstoffsättigungsmessungen
• Beschleunigungssensoren für Bewegung, Schritte und Schlafmuster
• Sensoren für elektrodermale Aktivität zur Messung der Hautleitfähigkeit
• Hauttemperatursensoren
• Höhenmesser für Höhen- und aktivitätsbedingte Veränderungen

Diese Messungen werden über Zeiträume von 24 Stunden analysiert, sodass das Modell Zusammenhänge zwischen physiologischen Signalen, Verhalten und Gesundheitsergebnissen erkennen kann.

Eine große Herausforderung bei Wearable-Daten besteht darin, dass sie oft unvollständig sind, weil Nutzer ihre Geräte ablegen, Batterien leer werden oder einzelne Sensoren sich abschalten. Anstatt unvollständige Aufzeichnungen zu verwerfen oder die Lücken vor dem Training künstlich zu füllen, verwendet SensorFM eine Trainingsmethode, die sich fehlender Werte bewusst ist. Es lernt sowohl aus verfügbaren Messungen als auch aus natürlich auftretenden Lücken und ist dadurch besser für reale Wearable-Daten geeignet.

SensorFM wurde außerdem in einen Personal Health Agent integriert, der personalisierte Gesundheitszusammenfassungen auf der Grundlage von demografischen Daten, täglichen Wearable-Metriken und den Gesundheitsvorhersagen des Modells erstellte.

Kliniker bewerteten Zusammenfassungen, die für 31 Teilnehmerprofile erstellt wurden, anhand von 1.860 Bewertungen, die Kontext, Relevanz, Begründung, Personalisierung und potenziellen Schaden abdeckten. Die Hinzunahme der Vorhersagen von SensorFM verbesserte die Zusammenfassungen in allen fünf Kriterien im Vergleich zur alleinigen Verwendung standardmäßiger Wearable-Metriken. Die Forscher fanden außerdem keinen statistisch signifikanten Leistungsunterschied zwischen Zusammenfassungen, die durch SensorFM-Vorhersagen gestützt wurden, und solchen, die durch tatsächliche Gesundheitsmessungen gestützt wurden.⁴

Praxisbeispiel: Princess Máxima Center für Kinderonkologie mit Google

In Zusammenarbeit mit Google entwickelt das Princess Máxima Center für Kinderonkologie in den Niederlanden ein KI-System namens Capricorn.

Angetrieben von Gemini-Modellen hilft das Tool Ärzten, personalisierte Krebsbehandlungsoptionen zu identifizieren, indem es große Mengen öffentlicher medizinischer Daten zusammen mit de-identifizierten Patientendaten analysiert.

Capricorn erstellt schnell Zusammenfassungen relevanter Therapien und wissenschaftlicher Literatur, sodass Kliniker fundiertere und detailliertere Behandlungsgespräche führen können. Sehen Sie sich das Video unten an, um mehr über Capricorn zu erfahren:

Praxisbeispiel: Mayo Clinic mit Cerebras Systems

Im Jahr 2024 ging die Mayo Clinic eine Partnerschaft mit Cerebras Systems ein, um KI-Modelle zu entwickeln, die Genomdaten von über 100.000 Patienten analysieren. Diese Modelle sollen individuelle Reaktionen auf Behandlungen vorhersagen, z. B. die Wirksamkeit von Methotrexat bei Patienten mit rheumatoider Arthritis, und so maßgeschneidertere Therapiestrategien ermöglichen.⁵

Unterstützung der Gesundheitsverwaltung

Generative KI-Tools spielen eine entscheidende Rolle bei der Verwaltung verschiedener administrativer Funktionen im Gesundheitswesen. Diese Technologien können in mehreren Bereichen eingesetzt werden, um Effizienz, Genauigkeit und die gesamte Gesundheitsversorgung zu verbessern.

3. Leistungsabrechnung

Generative KI-Technologien können die Leistungsabrechnung in der Versicherungs- und Gesundheitsbranche unterstützen, indem sie die Prüfung komplexer Verträge automatisieren.

Traditionell erfordert die Festlegung einer angemessenen Preisgestaltung für Ansprüche eine detaillierte Analyse verschiedener Vertragsbedingungen, Konditionen und Deckungsdetails, was anfällig für manuelle Fehler und Ineffizienzen sein kann. KI-Modelle können diese Dokumente schnell und genau verarbeiten, relevante Versicherungsinformationen abgleichen und Anspruchspreise berechnen.

Dieser Prozess führt zu schnelleren und genaueren Schadenregulierungen, minimiert Streitigkeiten und verbessert die betriebliche Effizienz und das Kundenerlebnis in der Gesundheitsversorgung.

4. Navigation klinischer Leitlinien

Generative KI im Gesundheitswesen ermöglicht es Leistungserbringern, Patientendaten mit klinischen Leitlinien zu vergleichen und dadurch die Diagnosegenauigkeit zu erhöhen und die Behandlungsergebnisse zu verbessern. Diese KI-Tools unterstützen die klinische Entscheidungsfindung, indem sie natürliche Sprachverarbeitung nutzen, um elektronische Gesundheitsakten (EHRs) zu analysieren.

Praxisbeispiel: Microsofts Sequential Diagnosis Benchmark (SD Bench)

Microsofts Sequential Diagnosis Benchmark (SD Bench) verwendet 304 komplexe Fälle aus dem New England Journal of Medicine, um zu testen, wie KI und Ärzte diagnostische Herausforderungen bewältigen, Fragen stellen, Tests anordnen und Kosten verwalten.

Im Zentrum steht der Microsoft KI Diagnostic Orchestrator (MAI-DxO), der mehrere große Sprachmodelle (wie GPT, Llama, Claude, Gemini, Grok und DeepSeek) als virtuelles Ärzteteam koordiniert, um genaue, kostenbewusste Diagnosen zu liefern.

MAI-DxO erreichte in Kombination mit OpenAIs o3 eine Genauigkeit von über 85 % und übertraf damit den Durchschnitt der Ärzte von 20 % bei weitem, während die Kosten für unnötige Tests gesenkt wurden.

Das System kombiniert Breite und Tiefe medizinischer Expertise und bietet das Potenzial, Verschwendung im Gesundheitswesen zu reduzieren und Kliniker sowie Patienten zu stärken.⁶

Abbildung 3: Die Grafik zur Veranschaulichung der Multi-Agenten-Orchestrierung in SDBench zeigt, wie die Agenten Gatekeeper, Diagnostic und Judge zusammenarbeiten, um diagnostische Fragen zu bearbeiten und endgültige Diagnosen mit den NEJM-Fallakten abzugleichen.⁷

Praxisbeispiel: Epic mit GPT-4

Im Jahr 2024 integrierte Epic GPT-4 durch eine Partnerschaft mit Microsoft in sein Electronic-Health-Records-System (EHR). Diese Integration unterstützt Kliniker, indem sie KI-generierte Antworten auf Patientennachrichten bereitstellt und relevante klinische Leitlinien vorschlägt, wodurch die Entscheidungsfindung und die Patientenkommunikation verbessert werden.⁸

5. Betrugserkennung

Durch maschinelles Lernen unterstützte KI-Modelle können Muster in Ansprüchen und Patientendaten erkennen, um die Betrugserkennung zu verbessern. Diese Tools analysieren medizinische Bilder, Entlassungsberichte und Laborergebnisse, um die Fähigkeit des Gesundheitssektors zur Betrugsbekämpfung zu unterstützen und gleichzeitig Datenschutzbedenken zu berücksichtigen.

6. Analyse medizinischer Aufzeichnungen

Generative KI-Modelle im Gesundheitswesen können Erkenntnisse aus unstrukturierter klinischer Dokumentation wie EHRs und CT-Scans gewinnen. Dies verbessert die Diagnosegenauigkeit und die Fähigkeit von Gesundheitsdienstleistern, fundierte Entscheidungen zu treffen.

Die Technologie ist außerdem vielversprechend bei der Analyse medizinischer Erkrankungen und klinischer Studien, indem sie Trainingsdaten nutzt, um Modelle in einer kontrollierten Umgebung fein abzustimmen.

Praxisbeispiel: Harrison.ais Harrison.Rad 1.5

Harrison.ai stellte Harrison.Rad 1.5 vor, ein radiologiespezifisches Foundation-Modell, das strukturierte Berichtsentwürfe aus medizinischen Bildern, früheren Studien und klinischem Kontext erstellen soll.

Das Modell kann Radiologen auf folgende Weise unterstützen:

• Erstellen radiologischer Berichte: Analysiert Bildgebungsdaten und erstellt strukturierte Berichtsentwürfe in radiologischer Fachsprache.
• Vergleich früherer Aufnahmen: Kann aktuelle Bildgebung mit früheren Studien vergleichen und Intervallveränderungen beschreiben.
• Lokalisierung anatomischer Befunde: Identifiziert Befunde mit größerer anatomischer Spezifität und kann Messwerte wie das kardiothorakale Verhältnis einbeziehen.
• Bearbeitung komplexer Fälle: Entwickelt, um über Studien mit mehreren Befunden hinweg zu argumentieren, darunter Brust-, Bauch-, Muskel-Skelett-, Wirbelsäulen- und Notfallbildgebung.
• Anpassen des Berichtsstils: Kann die Berichtssprache je nach klinischer Fragestellung und Fallkontext anpassen.

Harrison.ai berichtet, dass Harrison.Rad 1.5 beim FRCR-2B-Short-Case-Benchmark eine mittlere Punktzahl von 86,5 erreichte und damit über der angegebenen Bestehensgrenze von 73,2 lag. Das Modell wurde mit mehr als 6 Millionen diagnostischen Studien und 18 Millionen klinisch erstellten Instruktionspaaren trainiert.

Abbildung 4: Ergebnisse des Harrison.Rad 1.5-Benchmarks.⁹

Harrison.ai weist jedoch darauf hin, dass das Modell von keiner Aufsichtsbehörde für den klinischen Einsatz geprüft, zugelassen oder freigegeben wurde und das professionelle klinische Urteilsvermögen nicht ersetzen sollte.

7. Steigerung der Verwaltungseffizienz

Generative KI-Tools können dazu beitragen, den Verwaltungsaufwand in der Gesundheitsbranche zu reduzieren, indem sie Aufgaben wie klinische Dokumentation und Datenerfassung automatisieren.

KI im Gesundheitswesen hilft medizinischem Fachpersonal, sich auf die Patientenversorgung zu konzentrieren, ermöglicht eine effiziente Gesundheitsversorgung und verbessert die Gesundheitsergebnisse.

Praxisbeispiel: Die Elsa der U.S. Food and Drug Administration (FDA)

Die U.S. Food and Drug Administration (FDA) hat Elsa eingeführt, ein generatives KI-Tool, das die Effizienz der gesamten Behörde steigern soll – von wissenschaftlichen Prüfungen bis hin zu Inspektionen.

Elsa wurde in einer sicheren GovCloud-Umgebung entwickelt und stellt sicher, dass sensible Branchendaten geschützt bleiben, während es Mitarbeitern hilft, unerwünschte Ereignisse zusammenzufassen, klinische Protokollbewertungen zu beschleunigen, Etiketten zu vergleichen, Code zu generieren und Inspektionen zu priorisieren.¹⁰

Während Führungskräfte das Potenzial zur Beschleunigung von Arzneimittelzulassungen und zur Unterstützung des Gesundheitsbetriebs hervorheben, berichten Mitarbeiter von häufigen „Halluzinationen“, falsch dargestellten Studien und unzuverlässigen Ergebnissen, die eine zeitaufwändige doppelte Überprüfung erfordern.

Elsa kann nicht auf Brancheneinreichungen zugreifen, was seine Nutzung für kritische Arzneimittel- und Geräteprüfungen einschränkt, und die Einführung in der Behörde bleibt uneinheitlich. Beamte betonen, dass es optional sei, für organisatorische Aufgaben am wertvollsten und noch in der Entwicklung, aber Kritiker warnen, dass der Einsatz solcher Tools in der Gesundheitsregulierung ohne föderale KI-Schutzmaßnahmen die Aufsicht zu überholen droht.¹¹

Praxisbeispiel: Stanford Health Care mit DAX Copilot

Stanford Health Care hat den DAX Copilot von Nuance, ein KI-gestütztes Tool von Microsoft, eingeführt, um die klinische Dokumentation während Patientenbesuchen zu automatisieren. Diese Technologie reduziert den Verwaltungsaufwand, hilft gegen Burnout bei Ärzten und verbessert gleichzeitig den Zugang zur Versorgung und die Dokumentationsqualität.

Mithilfe von Ambient- und generativer KI erstellt DAX Copilot klinische Notizen aus Untersuchungsgesprächen, sodass Ärzte mehr Zeit mit Patienten verbringen können. Erste Ergebnisse zeigen eine hohe Zufriedenheit der Ärzte und Zeitersparnisse.

Praxisbeispiel: Oscar Health

Oscar Health integriert generative KI, insbesondere o1-preview, in mehrere Verwaltungsfunktionen, um Effizienz und Genauigkeit zu verbessern. Es automatisiert die Leistungsabrechnung durch die Prüfung komplexer Verträge, unterstützt Kliniker durch den Vergleich von Patientendaten mit klinischen Leitlinien und verbessert die Betrugserkennung durch die Identifizierung von Anomalien in Ansprüchen.

Darüber hinaus extrahiert Oscar KI wertvolle Erkenntnisse aus unstrukturierten klinischen Daten wie EHRs und verbessert so die Diagnosepräzision.

Durch die Automatisierung administrativer Aufgaben wie der klinischen Dokumentation reduziert Oscar KI die Belastung der Gesundheitsdienstleister, sodass sie sich stärker auf die Patientenversorgung konzentrieren und die Gesundheitsversorgung verbessern können.¹²

Bevölkerungsgesundheitsmanagement

Generative KI kann das Bevölkerungsgesundheitsmanagement erheblich verbessern, indem sie tiefere Einblicke in demografische Trends liefert und die Gestaltung maßgeschneiderter Interventionen ermöglicht:

8. Zugang zu detaillierteren demografischen Informationen

Durch die Synthese von Daten aus mehreren Quellen wie elektronischen Gesundheitsakten (EHRs), Versicherungsansprüchen, sozialen Determinanten der Gesundheit und öffentlichen Gesundheitsdatenbanken bietet KI einen umfassenden Überblick über die Dynamik der Bevölkerungsgesundheit.

In Gebieten mit spärlichen Gesundheitsdaten (z. B. ländliche oder unterversorgte Gemeinden) kann generative KI auch realistische synthetische Daten erzeugen, um Lücken zu schließen, ein umfassenderes Bild der Bevölkerungsgesundheit zu liefern und Interventionsstrategien zu unterstützen.

9. Vorhersage von Gesundheitstrends

KI-Modelle können Gesundheitstrends in verschiedenen demografischen Gruppen vorhersagen und die Wahrscheinlichkeit chronischer Krankheiten oder Ausbrüche prognostizieren. Dadurch können politische Entscheidungsträger den Gesundheitsbedarf antizipieren und Ressourcen effektiv zuweisen.

10. Segmentierung und Personalisierung

KI-generierte Profile verschiedener Bevölkerungssegmente helfen, Risikogruppen oder Gemeinschaften zu identifizieren, die besondere Aufmerksamkeit benötigen. Diese Erkenntnis kann dazu beitragen, Interventionen auf der Grundlage von Faktoren wie Alter, ethnischer Zugehörigkeit, Einkommen oder Geografie gezielt auszurichten.

Praxisbeispiel: Diagnostic Robotics

Die KI-gestützte Plattform für Bevölkerungsgesundheitsmanagement von Diagnostic Robotics ermöglicht eine wertebasierte Versorgung, indem sie Patienten mit einem Risiko für vermeidbare Erkrankungen identifiziert. Prädiktive Analytik hilft, Versorgungslücken und proaktive Interventionen zu erkennen.¹³

Gestaltung gezielter Public-Health-Initiativen

Generative KI kann auch dazu beitragen, wirksamere und gezieltere Public-Health-Kampagnen zu gestalten, die auf die spezifischen Bedürfnisse unterversorgter oder gefährdeter Gemeinschaften zugeschnitten sind:

11. Angepasste Kampagnen

KI kann demografische und kulturelle Faktoren analysieren, um personalisierte Public-Health-Botschaften für Kampagnen wie Raucherentwöhnung, Impfung und Krankheitsprävention zu erstellen, damit sie bei verschiedenen Bevölkerungsgruppen Anklang finden.

12. Optimierung der Ressourcenallokation

Durch die Simulation verschiedener Public-Health-Szenarien hilft KI politischen Entscheidungsträgern, die Auswirkungen verschiedener Interventionen zu bewerten und Ressourcen dort zuzuweisen, wo sie am dringendsten benötigt werden, insbesondere in schwer erreichbaren Gebieten.

13. Bekämpfung gesundheitlicher Ungleichheiten und Verbesserung des Zugangs zur Gesundheitsversorgung

KI kann versteckte gesundheitliche Ungleichheiten erkennen, indem sie analysiert, wie soziale Determinanten der Gesundheit (wie Einkommen, Bildung oder Wohnverhältnisse) verschiedene Bevölkerungsgruppen beeinflussen. Diese Erkenntnis kann Initiativen leiten, um Ungleichheiten zu verringern und den Zugang zur Präventionsversorgung zu verbessern.

KI-Tools können auch Gebiete mit dem größten Bedarf an Gesundheitsinfrastruktur identifizieren und so die Platzierung von Kliniken, Telemedizindiensten oder mobilen Gesundheitseinheiten steuern.

14. Maßgeschneiderte Präventionsprogramme

KI-gestützte Analysen können Präventionsprogramme wie Screenings für chronische Erkrankungen entwerfen, die auf Risikogruppen abzielen, was zu früheren Interventionen und niedrigeren langfristigen Gesundheitskosten führt.

15. Verbesserung der Gesundheitsbildung und des Bewusstseins

Generative KI kann verschiedene Ansätze zur Vermittlung von Gesundheitsbildung simulieren und so kulturell sensible Strategien entwickeln, die in verschiedenen Gemeinschaften gut ankommen.

Praxisbeispiel: Google Health mit Northwestern Medicine

Google Health führt mit Northwestern Medicine eine Studie durch, um die Wirksamkeit von KI beim Brustkrebsscreening zu bewerten. Das KI-Modell markiert Hochrisiko-Mammografien zur sofortigen Überprüfung durch einen Radiologen, was die Diagnose möglicherweise beschleunigt. Frauen, die von der KI markiert werden, können noch am selben Tag zusätzliche Bildgebung erhalten, was die typische Wartezeit voraussichtlich verkürzt.

Dieser Ansatz zeigt, dass KI in der Lage ist, die Genauigkeit von Klinikern bei der Analyse von Mammografien zu erreichen oder zu übertreffen und entsprechend personalisierte Behandlungspläne zu erstellen.

Forschung & Entwicklung

16. Unterstützung der medizinischen Forschung

Generative KI unterstützt die medizinische Forschung im Gesundheitswesen, indem sie Forschern hilft, Hypothesen zu generieren, große Mengen wissenschaftlicher Literatur zu synthetisieren, Experimente zu entwerfen und potenzielle therapeutische Zielstrukturen oder Möglichkeiten zur Wiederverwendung von Medikamenten zu identifizieren.

Indem sie menschliche Expertise durch computergestütztes Reasoning und iterative Analysen ergänzen, können generative KI-Tools Entdeckungsprozesse beschleunigen und es Forschern ermöglichen, sich auf Interpretation, Validierung und klinische Relevanz zu konzentrieren.

Praxisbeispiel: Google Researchs KI Co-Scientist

Google Research stellte einen KI Co-Scientist vor, ein Multi-Agenten-System der künstlichen Intelligenz, das auf dem Modell Gemini 2.0 aufbaut und als virtueller Forschungskollaborateur für Wissenschaftler dienen soll.

Das System soll den wissenschaftlichen Prozess unterstützen, indem es Forschern hilft, neuartige Hypothesen zu generieren, detaillierte Forschungspläne zu erstellen und auf bestimmte Ziele zugeschnittene experimentelle Ansätze vorzuschlagen.

Der KI Co-Scientist nutzt eine Koalition spezialisierter Agenten, um Ideen iterativ zu generieren, zu bewerten und zu verfeinern, was Aspekte der wissenschaftlichen Methode widerspiegelt, und kann Tools wie Websuche und Expertenfeedback integrieren, um die Ergebnisse zu verbessern.

Frühe Experimente belegen seinen Nutzen für biomedizinische Aufgaben, darunter die Wiederverwendung von Medikamenten, die Identifizierung von Behandlungszielen und die Aufklärung von Mechanismen der antimikrobiellen Resistenz. Dies deutet darauf hin, dass das System bestimmte Aspekte der Forschung beschleunigen könnte, während es ein kollaboratives Werkzeug und kein automatisierter Ersatz für menschliche Wissenschaftler bleibt.

Abbildung 5: Bild, das die Komponenten des Multi-Agenten-Systems des KI Co-Scientist und die Struktur seiner Interaktionen mit dem Wissenschaftler zeigt.¹⁴

17. Wirkstoffforschung und -entwicklung

Generative KI verbessert die Fähigkeit von Forschern, komplexe biologische Systeme zu erforschen und zu interpretieren, was zur Wirkstoffforschung beiträgt.

Sie kann Hypothesen über Krankheitsmechanismen generieren, molekulares Verhalten vorhersagen und das Design sowie die Priorisierung von Arzneimittelkandidaten unterstützen. Durch die Kombination traditioneller Labor- und computergestützter Methoden trägt generative KI dazu bei, Experimentierzyklen zu verkürzen und die effizientere Entwicklung neuartiger Therapeutika zu unterstützen.

Praxisbeispiel: Google Cloud mit Ginkgo Bioworks

Google Cloud und Ginkgo Bioworks haben gemeinsam ein neues Protein-Large Language Model (LLM) und eine unterstützende API vorgestellt, die den Wirkstoffforschungsprozess unterstützen soll.

Aufbauend auf der Vertex-KI-Plattform von Google Cloud nutzen diese Tools die biologischen Daten von Ginkgo, um Forschern bei der Analyse von Proteinstrukturen und -interaktionen zu helfen. Dieser Ansatz ermöglicht es Pharma- und Biotech-Unternehmen, die Identifizierung therapeutischer Zielstrukturen zu beschleunigen und die Entwicklung neuer Medikamente zu verbessern.¹⁵

Was sind potenzielle Herausforderungen der generativen KI im Gesundheitswesen?

Während die Nutzung generativer KI im Gesundheitswesen viele potenzielle Vorteile bietet, gibt es auch einige mögliche Herausforderungen und Nachteile. Einige Beispiele sind:

• Datenschutz und Sicherheit: Die Privatsphäre von Patienten ist streng reguliert. Der Einsatz generativer KI im Gesundheitswesen wirft auch Bedenken hinsichtlich des Schutzes der Privatsphäre von Patienten und sensibler medizinischer Daten sowie des Potenzials für Missbrauch oder unbefugten Zugriff auf Gesundheitsdaten auf.
• Verzerrung und Diskriminierung: Generative KI-Algorithmen können anfällig für Verzerrung und Diskriminierung sein, insbesondere wenn sie mit Gesundheitsdaten trainiert werden, die nicht repräsentativ für die Bevölkerung sind, der sie dienen sollen. Dies kann zu unfairen oder ungenauen medizinischen Diagnosen oder Behandlungsplänen für benachteiligte Gruppen wie Frauen oder nicht-weiße Ethnien führen.
• Missbrauch und übermäßige Abhängigkeit: Wenn generative KI-Algorithmen missbraucht oder übermäßig beansprucht werden, können sie zu falschen oder schädlichen medizinischen Entscheidungen führen. Darüber hinaus besteht das Risiko, dass Gesundheitsdienstleister sich zu stark auf diese Algorithmen verlassen und die Fähigkeit verlieren, unabhängige Urteile zu fällen.
• Ethische Überlegungen: Der Einsatz generativer KI im Gesundheitswesen wirft mehrere ethische Bedenken auf, darunter mögliche Auswirkungen auf die Beschäftigung im Gesundheitssektor.

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Die Zukunft der generativen KI und ihre Auswirkungen auf das Gesundheitswesen

Die Zukunft der generativen KI im Gesundheitswesen dürfte von großer Bedeutung sein, da sich die Technologie weiterentwickelt und zunehmend verbreitet wird. Einige mögliche zukünftige Entwicklungen sind:

• Ausgefeiltere Algorithmen: Algorithmen des maschinellen Lernens dürften zunehmend verfeinert werden und mehr Fähigkeiten entwickeln, große Mengen an Gesundheitsdaten zu analysieren und Muster und Trends zu erkennen. Dadurch können Gesundheitsdienstleister genauere und personalisierte Diagnosen und Behandlungspläne erstellen.
• Bessere Integration mit anderen Technologien: Generative KI wird wahrscheinlich mit anderen Technologien (z. B. medizinischer Bildgebung und Wearables für die Gesundheit) integriert, um eine umfassendere und personalisierte Patientenversorgung zu ermöglichen.
• Verstärkte Zusammenarbeit: Die Zusammenarbeit zwischen Gesundheitsdienstleistern, Forschern und Technologieunternehmen bei der Entwicklung und Implementierung von Algorithmen der generativen KI im Gesundheitswesen wird voraussichtlich zunehmen.

FAQs

Diese Forschung zitieren

Wählen Sie das Format, das zu Ihrem Veröffentlichungsort passt. Wenn Sie die Link-Version in Ihr CMS einfügen, bleibt der Backlink erhalten.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
  title  = {{17 Generative-KI-Anwendungsfälle im Gesundheitswesen}},
  year   = {2026},
  month  = jul,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/generative-ai-healthcare}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 16. Juli 2026}
}

Änderungsprotokoll

9 Aktualisierungen

1. 202610. Jun

   Im Abschnitt zur medizinischen Bildgebung ein Harrison.ai-Harrison.Rad-1.5-Beispiel mit FRCR-2B-Benchmark-Ergebnissen hinzugefügt.

2. 15. Mai

   Ein Google-DeepMind-Beispiel zu MedGemma 1.5 im Abschnitt zur medizinischen Bildgebung hinzugefügt.

3. 22. Jan

   Die Zusammenarbeit zwischen Google Cloud und Ginkgo Bioworks wurde aus dem Abschnitt „Personalisierte Behandlungspläne“ entfernt.

4. 20251. Jul

   Ein reales Beispiel wurde dem Abschnitt "Navigation klinischer Leitlinien" hinzugefügt.

5. 13. Jun

   Zwei Studien, MAISI und X-Diffusion, wurden dem Abschnitt „Neue medizinische Bilder erstellen“ hinzugefügt.

6. 202425. Sep

   Der Abschnitt „Welche Anwendungsfälle gibt es für generative KI im Gesundheitswesen?“ wurde um neue Anwendungsfälle erweitert.

7. 202310. Aug

   Ein Abschnitt über ein Atlanta-Meetup wurde entfernt.

8. 23. Feb

   Ein Abschnitt über Fehlinformationen und eine Veranstaltungseinladung wurde hinzugefügt.

9. 202219. Dez

   Marktgrößen- und Wachstumsratendaten aus der Einleitung entfernt.

Referenzlinks

1.

https://arxiv.org/pdf/2409.11169

2.

https://arxiv.org/pdf/2404.19604

3.

MedGemma — Google DeepMind

4.

SensorFM: Towards a general intelligence and interface for wearable health data

5.

JPM24: Mayo Clinic details AI plans, new partnership

Fierce Healthcare

6.

The Path to Medical Superintelligence | Microsoft AI

Microsoft AI

7.

https://arxiv.org/pdf/2506.22405

8.

Epic to Integrate GPT-4 into Its EHR Through Expanded Microsoft Partnership - MedCity News

9.

Harrison.ai Radiology Foundation Model — AI Imaging Innovation

Harrison.ai

10.

FDA Project Elsa: How AI Targets High-Risk Inspections | IntuitionLabs

IntuitionLabs

11.

FDA’s artificial intelligence is supposed to revolutionize drug approvals. It’s making up nonexistent studies. | CNN Politics

CNN

12.

Oscar Health’s early observations on OpenAI o1-preview — OscarAI

13.

Diagnostic Robotics - AI Enablement for Healthcare

Diagnostic Robotics

14.

Accelerating scientific breakthroughs with an AI co-scientist

15.

Exclusive: Google Cloud And Ginkgo Bioworks Partner To Launch New Protein LLM and API

Forbes

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

Folgen auf

Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple.

Cems Arbeit bei AIMultiple wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes, Morning Brew und Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE, von NGOs wie dem World Economic Forum und von supranationalen Organisationen wie der European Commission zitiert. [1], [2], [3], [4], [5]

Im Laufe seiner Karriere war Cem als Tech-Berater, Tech-Einkäufer und Tech-Unternehmer tätig. Er beriet Unternehmen bei ihren Technologieentscheidungen bei McKinsey & Company und Altman Solon über mehr als ein Jahrzehnt. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung.

Er leitete Technologiestrategie und -beschaffung eines Telekommunikationsunternehmens und berichtete dabei direkt an den CEO. Außerdem verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von 0 einen siebenstelligen jährlich wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Bewertung erreichte. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider aufgegriffen.

Cem spricht regelmäßig auf internationalen Technologiekonferenzen. Er absolvierte die Bogazici University als Computeringenieur und hat einen MBA von der Columbia Business School.

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Recherchiert von

Sıla Ermut

Branchenanalystin

Folgen auf

Sıla Ermut ist Branchenanalystin bei AIMultiple und befasst sich mit KI-Modellen, KI-Infrastruktur, KI-Governance und KI-Anwendungen für Unternehmen. Ihre Forschung konzentriert sich hauptsächlich auf den Einsatz von KI in Marketing, Gesundheitswesen, Lieferketten und Nachhaltigkeit.
Zuvor arbeitete sie als Personalvermittlerin in Projektmanagement- und Beratungsunternehmen. Sıla hat einen Master of Science in Sozialpsychologie und einen Bachelor of Arts in Internationalen Beziehungen.

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