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 wichtigen Lösung, indem sie unstrukturierte medizinische Daten wie klinische Notizen, Bildgebungsberichte und Patientenhistorien in Erkenntnisse für Kliniker und Administratoren umwandelt.

Entdecken Sie, wie generative KI in der Gesundheitsversorgung, Verwaltung und im Bevölkerungsgesundheitsmanagement eingesetzt wird, sowie die Herausforderungen und zukünftigen Entwicklungen, die ihre Einführung prägen.

Verbesserung der Gesundheitsversorgung

1. Erstellung neuer medizinischer Bilder

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

• Medizinische Ausbildung & Schulung: KI-generierte Bilder können zur Ausbildung von Gesundheitsfachkräften genutzt werden, indem vielfältige Datensätze seltener Krankheiten, Anomalien oder normaler Varianten erstellt werden, die in realen Fällen möglicherweise nicht immer vorhanden sind.
• Datenerweiterung für KI-Modelle: Das Training von KI-Systemen zur Diagnose medizinischer Zustände erfordert große Datensätze. Generative KI kann synthetische Bilder erzeugen, um begrenzte Datensätze zu erweitern und so die Genauigkeit von Diagnosemodellen 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 warten zu müssen. Dieser Prozess kann die medizinische Forschung beschleunigen.
• De-Identifikation von Daten: Durch die Erzeugung synthetischer Bilder, die wichtige klinische Merkmale bewahren, aber keine echten Patienten darstellen, können Gesundheitssysteme Daten austauschen, ohne gegen Datenschutzgesetze wie HIPAA zu verstoßen.

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

Ein weiteres Beispiel stammt aus der MAISI (Medical KI for Synthetic Imaging)-Studie, die Diffusionsmodelle zur Erzeugung hochauflösender synthetischer 3D-CT-Bilder nutzte.

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

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

Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden, die auf vollständige 3D-Daten angewiesen sind oder MRTs als separate 2D-Schichten behandeln, lernt X-Diffusion aus ganzen 3D-Volumen während des Trainings (siehe Abbildung unten). Es übertrifft bestehende Techniken in Bildqualität und Genauigkeit, bewahrt kritische anatomische Details und generalisiert sogar auf neue Körperregionen, auf denen es nicht trainiert wurde.

Diese Entwicklung soll die hochauflösende MRT-Bildgebung schneller, erschwinglicher 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 für generative KI, die auf das Verständnis medizinischer Texte und Bilder abgestimmt sind und als Ausgangspunkt für Entwickler dienen, die Anwendungen für das Gesundheitswesen entwickeln.

Die neueste 4B-Parameter-Variante, 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 umfassen:

• Hochdimensionale medizinische Bildgebung: Verarbeitung von Daten aus CT-, MRT- und Histopathologie-Scans.
• Longitudinale medizinische Bildgebung: Vergleich von Röntgen-Thorax-Aufnahmen mit früheren Bildern zur Nachverfolgung zeitlicher Veränderungen.
• Verständnis medizinischer Dokumente: Extraktion strukturierter Daten aus Laborberichten und elektronischen Patientenakten.
• Klassifikation und Interpretation medizinischer Bilder: Erstellung von Befunden in den Bereichen Radiologie, digitale Pathologie, Dermatologie und Ophthalmologie.
• Medizinische Fragenbeantwortung: Unterstützung bei präklinischen Interviews, Triage und klinischer Entscheidungsunterstützung.

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

2. Erstellung personalisierter Behandlungspläne

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 identifizieren, wie z. B. frühere Diagnosen, Behandlungsreaktionen und genetische Prädispositionen. 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 tragbaren Geräten, 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 Behandlungsweg erhält.
• Prädiktive Behandlung: Durch die Erstellung von Modellen, die simulieren, wie ein Patient auf verschiedene Behandlungen ansprechen 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 vorab Alternativen vorschlagen.
• Automatisierung komplexer Entscheidungsfindung: Komplexe Erkrankungen wie Krebs erfordern oft multimodale Behandlungen, die Chirurgie, Chemotherapie und zielgerichtete Therapien umfassen. Generative KI-Tools können helfen, indem sie Behandlungspläne erstellen, Nebenwirkungen vorhersagen und die multidisziplinäre Versorgung koordinieren, die auf den sich entwickelnden Zustand des Patienten zugeschnitten ist.
• Personalisierte Medikation: KI kann personalisierte Dosierungen oder Medikationstypen basierend auf dem Stoffwechselprofil des Patienten empfehlen und so das Risiko von unerwünschten Arzneimittelwirkungen oder ineffizienten Behandlungen verringern.

Praxisbeispiel: Google Researchs SensorFM

Google Research hat SensorFM vorgestellt, ein Foundation Model, das kontinuierliche Daten von Wearable-Sensoren in gesundheitsbezogene Erkenntnisse umwandelt. 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 vortrainiert. Die Daten wurden in mehr als 100 Ländern, allen 50 US-Bundesstaaten, über 20 Fitbit- und Pixel Watch-Modelle hinweg gesammelt und umfassten mehrere Wochen Daten von jedem Teilnehmer.

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

• Photoplethysmographie für Herzfrequenz, Herzfrequenzvariabilität und Blutsauerstoffmessungen
• Beschleunigungssensoren für Bewegung, Schritte und Schlafmuster
• Sensoren für elektrodermale Aktivität für Hautleitfähigkeitsmessungen
• Hauttemperatursensoren
• Höhenmesser für Höhen- und aktivitätsbedingte Veränderungen

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

Eine große Herausforderung bei Wearable-Daten besteht darin, dass sie oft unvollständig sind, weil Benutzer ihre Geräte ablegen, Batterien leer werden oder einzelne Sensoren abschalten. Anstatt unvollständige Datensätze zu verwerfen oder die Lücken vor dem Training künstlich zu füllen, verwendet SensorFM eine Trainingsmethode, die auf Unvollständigkeit ausgelegt ist. Es lernt sowohl aus verfügbaren Messungen als auch aus natürlich auftretenden Lücken, wodurch es besser für reale Wearable-Daten geeignet ist.

SensorFM wurde auch in einen Personal Health Agent integriert, der personalisierte Gesundheitszusammenfassungen unter Verwendung von Demografie, täglichen Wearable-Metriken und den Gesundheitsvorhersagen des Modells erstellte.

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

Praxisbeispiel: Prinses Máxima Centrum für Kinderonkologie mit Google

In Zusammenarbeit mit Google entwickelt das Prinses Máxima Centrum 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 und ermöglicht es Klinikern, fundiertere und detailliertere Behandlungsgespräche zu führen. 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 zielen darauf ab, individuelle Reaktionen auf Behandlungen vorherzusagen, wie z. B. die Bewertung der Wirksamkeit von Methotrexat bei Patienten mit rheumatoider Arthritis, und ermöglichen so maßgeschneidertere Therapiestrategien.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. Schadenspreisermittlung

Generative KI-Technologien können die Schadenspreisermittlung im Versicherungs- und Gesundheitssektor unterstützen, indem sie die Überprüfung komplexer Verträge automatisieren.

Traditionell erfordert die Bestimmung der angemessenen Preisgestaltung für Schadensfälle 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 Schadenspreise berechnen.

Dieser Prozess führt zu schnelleren, genaueren Schadensregulierungen bei gleichzeitiger Minimierung von Streitigkeiten und Verbesserung der betrieblichen Effizienz und der Kundenerfahrung in der Gesundheitsversorgung.

4. Navigation klinischer Leitlinien

Generative KI im Gesundheitswesen ermöglicht es Anbietern, Patientendaten mit klinischen Leitlinien abzugleichen, wodurch die diagnostische Genauigkeit verbessert und die Gesundheitsergebnisse optimiert werden. Diese KI-Tools unterstützen die klinische Entscheidungsfindung, indem sie Natural Language Processing zur Analyse elektronischer Patientenakten (EHRs) nutzen.

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.

Zentral dabei ist 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, gepaart mit OpenAIs o3, erreichte eine Genauigkeit von über 85% und übertraf damit den Durchschnitt der Ärzte von 20% bei weitem, während unnötige Testkosten reduziert wurden.

Das System kombiniert Breite und Tiefe der medizinischen Expertise und bietet das Potenzial, Verschwendung im Gesundheitswesen zu reduzieren und Kliniker sowie Patienten zu unterstützen.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 anhand der NEJM-Fallakten zu bewerten.⁷

Praxisbeispiel: Epic mit GPT-4

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

5. Betrugserkennung

KI-Modelle, die auf maschinellem Lernen basieren, können Muster in Schadensfällen 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 von Patientenakten

Generative KI-Modelle im Gesundheitswesen können Erkenntnisse aus unstrukturierter klinischer Dokumentation wie EHRs und CT-Scans extrahieren. Dies verbessert die diagnostische Genauigkeit und die Fähigkeit der Gesundheitsdienstleister, fundierte Entscheidungen zu treffen.

Die Technologie ist auch vielversprechend bei der Analyse medizinischer Zustände und klinischer Studien, indem sie Trainingsdaten nutzt, um Modelle in einer kontrollierten Umgebung feinabzustimmen.

Praxisbeispiel: Harrison.ais Harrison.Rad 1.5

Harrison.ai hat Harrison.Rad 1.5 vorgestellt, ein radiologiespezifisches Foundation Model, das strukturierte Befundentwürfe aus medizinischen Bildern, Voruntersuchungen und klinischem Kontext erstellt.

Das Modell kann Radiologen unterstützen durch:

• Erstellung radiologischer Befunde: Analysiert Bildgebungsdaten und erstellt strukturierte Befundentwürfe in radiologischer Fachsprache.
• Vergleich mit Voraufnahmen: Kann aktuelle Bildgebung mit früheren Untersuchungen vergleichen und Intervallveränderungen beschreiben.
• Lokalisierung anatomischer Befunde: Identifiziert Befunde mit größerer anatomischer Spezifität und kann Messungen wie den kardiothorakalen Quotienten einbeziehen.
• Bearbeitung komplexer Fälle: Entwickelt für das Reasoning bei Studien mit mehreren Befunden, einschließlich Thorax-, Abdomen-, muskuloskelettaler, Wirbelsäulen- und Notfallbildgebung.
• Anpassung des Befundstils: Kann die Befundsprache je nach klinischer Fragestellung und Fallkontext anpassen.

Harrison.ai berichtet, dass Harrison.Rad 1.5 einen Medianwert von 86,5 im FRCR 2B Short Case-Benchmark erreicht hat, was über der angegebenen Bestehensgrenze von 73,2 liegt. Das Modell wurde mit mehr als 6 Millionen diagnostischen Studien und 18 Millionen klinisch erstellten Instruktionspaaren trainiert.

Abbildung 4: Harrison.Rad 1.5 Benchmark-Ergebnisse.⁹

Harrison.ai weist jedoch darauf hin, dass das Modell nicht von einer Regulierungsbehörde für den klinischen Einsatz überprüft, genehmigt oder zugelassen wurde und das professionelle klinische Urteilsvermögen nicht ersetzen sollte.

7. Steigerung der administrativen Effizienz

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

KI im Gesundheitswesen ermöglicht es medizinischen Fachkräften, sich auf die Patientenversorgung zu konzentrieren, was eine effiziente Gesundheitsversorgung und verbesserte Gesundheitsergebnisse fördert.

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

Die U.S. Food and Drug Administration (FDA) hat Elsa eingeführt, ein generatives KI-Tool zur Steigerung der Effizienz in der gesamten Behörde, von wissenschaftlichen Überprüfungen bis hin zu Inspektionen.

Entwickelt in einer sicheren GovCloud-Umgebung, stellt Elsa sicher, dass sensible Industriedaten 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 von Gesundheitsabläufen hervorheben, berichten Mitarbeiter von häufigen „Halluzinationen“, falsch dargestellten Studien und unzuverlässigen Ergebnissen, die eine zeitaufwändige Doppelprüfung erfordern.

Elsa kann nicht auf Industrieanträge zugreifen, was seinen Einsatz für kritische Arzneimittel- und Geräteüberprüfungen einschränkt, und die Einführung in der Behörde bleibt uneinheitlich. Beamte betonen, dass es optional ist, am wertvollsten für organisatorische Aufgaben und noch in der Entwicklung, aber Kritiker warnen, dass der Einsatz solcher Tools in der Gesundheitsregulierung ohne bundesstaatliche KI-Sicherheitsvorkehrungen 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 ärztliche Überlastung und verbessert gleichzeitig den Zugang zur Versorgung und die Dokumentationsqualität.

Mit ambienter und generativer KI erstellt DAX Copilot klinische Notizen aus Untersuchungsgesprächen, sodass Ärzte mehr Zeit mit Patienten verbringen können. Frühe Ergebnisse zeigen eine hohe Zufriedenheit der Ärzte und Zeiteinsparungen.

Praxisbeispiel: Oscar Health

Oscar Health integriert generative KI, insbesondere o1-preview, in mehrere administrative Funktionen, um Effizienz und Genauigkeit zu verbessern. Es automatisiert die Schadenspreisermittlung durch Überprüfung komplexer Verträge, unterstützt Kliniker durch Abgleich von Patientendaten mit klinischen Leitlinien und verbessert die Betrugserkennung durch Identifizierung von Anomalien in Schadensfällen.

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

Durch die Automatisierung administrativer Aufgaben wie der klinischen Dokumentation reduziert Oscar KI die Belastung der Gesundheitsdienstleister, sodass diese 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 Patientenakten (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 füllen, und so ein umfassenderes Bild der Bevölkerungsgesundheit liefern und Interventionsstrategien informieren.

9. Vorhersage von Gesundheitstrends

KI-Modelle können Gesundheitstrends in verschiedenen demografischen Gruppen vorhersagen und die Wahrscheinlichkeit chronischer Krankheiten oder Ausbrüche prognostizieren. Dies ermöglicht es politischen Entscheidungsträgern, den Gesundheitsbedarf zu antizipieren und Ressourcen effektiv zuzuweisen.

10. Segmentierung und Personalisierung

KI-generierte Profile verschiedener Bevölkerungssegmente helfen, Hochrisikogruppen oder Gemeinschaften zu identifizieren, die besondere Aufmerksamkeit benötigen. Diese Erkenntnisse können helfen, Interventionen basierend auf Faktoren wie Alter, Ethnizität, Einkommen oder Geografie auszurichten.

Praxisbeispiel: Diagnostic Robotics

Die KI-gestützte Bevölkerungsgesundheitsmanagement-Plattform von Diagnostic Robotics ermöglicht eine wertebasierte Versorgung, indem sie Patienten identifiziert, die von vermeidbaren Erkrankungen bedroht sind. Predictive Analytics ermöglicht die Identifizierung von Versorgungslücken und proaktive Intervention.

Sie integriert sich auch mit Krankenversicherungsplänen, um Pflegemanagement-Workflows zu verbessern, Kosten zu senken und den ROI zu steigern, wobei eine 2,9-fache Rendite erzielt wird. Die Plattform unterstützt verbesserte Gesundheitsergebnisse, wie z. B. eine 25%ige Reduzierung der Ereignisraten in der Notaufnahme.¹³

Gestaltung zielgerichteter öffentlicher Gesundheitsinitiativen

Generative KI kann auch dazu beitragen, wirksamere und zielgerichtetere öffentliche Gesundheitskampagnen zu gestalten, die auf die spezifischen Bedürfnisse unterversorgter oder gefährdeter Gemeinschaften zugeschnitten sind:

11. Maßgeschneiderte Kampagnen

KI kann demografische und kulturelle Faktoren analysieren, um personalisierte öffentliche Gesundheitsbotschaften für Kampagnen wie Raucherentwöhnung, Impfungen und Krankheitsprävention zu erstellen und sicherzustellen, dass sie bei verschiedenen Bevölkerungsgruppen ankommen.

12. Optimierung der Ressourcenzuweisung

Durch die Simulation verschiedener öffentlicher Gesundheitsszenarien hilft KI politischen Entscheidungsträgern, die Auswirkungen verschiedener Interventionen zu bewerten und Ressourcen dort zuzuweisen, wo sie am meisten benötigt werden, insbesondere in schwer erreichbaren Gebieten.

13. Beseitigung gesundheitlicher Ungleichheiten und Verbesserung des Zugangs zur Gesundheitsversorgung

KI kann versteckte gesundheitliche Ungleichheiten identifizieren, indem sie analysiert, wie soziale Determinanten der Gesundheit (wie Einkommen, Bildung oder Wohnverhältnisse) verschiedene Bevölkerungsgruppen beeinflussen. Diese Erkenntnisse können Initiativen zur Verringerung von Ungleichheiten und zur Verbesserung des Zugangs zur Präventivversorgung leiten.

KI-Tools können auch Gebiete identifizieren, die am dringendsten Gesundheitsinfrastruktur benötigen, und die Platzierung von Kliniken, Telemedizin-Diensten oder mobilen Gesundheitseinheiten steuern.

14. Maßgeschneiderte Präventivversorgungsprogramme

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

15. Verbesserung der Gesundheitsbildung und -aufklärung

Generative KI kann verschiedene Ansätze zur Vermittlung von Gesundheitsbildung simulieren und dabei helfen, kulturell sensible Strategien zu entwickeln, die in den Gemeinschaften gut angenommen werden.

Praxisbeispiel: Google Health mit Northwestern Medicine

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

Dieser Ansatz zeigt die Fähigkeit der KI, die Genauigkeit von Klinikern bei der Analyse von Mammographien zu erreichen oder zu übertreffen und entsprechend personalisierte Behandlungspläne zu erstellen.

Forschung & Entwicklung

16. Unterstützung medizinischer 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 Ziele oder Möglichkeiten zur Arzneimittelumwidmung zu identifizieren.

Durch die Ergänzung menschlicher Expertise mit computergestütztem Reasoning und iterativer Analyse können generative KI-Tools Entdeckungsprozesse beschleunigen und es Forschern gleichzeitig ermöglichen, sich auf Interpretation, Validierung und klinische Relevanz zu konzentrieren.

Praxisbeispiel: Google Researchs KI-Co-Wissenschaftler

Google Research hat einen KI-Co-Wissenschaftler vorgestellt, ein Multi-Agenten-KI-System, das auf dem Gemini 2.0-Modell aufbaut und als virtueller Forschungskollaborateur für Wissenschaftler dient.

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

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

Frühe Experimente zeigen seinen Nutzen für biomedizinische Aufgaben, einschließlich Arzneimittelumwidmung, Identifizierung von Behandlungszielen und Aufklärung von Mechanismen antimikrobieller Resistenzen. Dies deutet darauf hin, dass das System bestimmte Aspekte der Forschung beschleunigen kann, während es ein kollaboratives Werkzeug und kein automatisierter Ersatz für menschliche Wissenschaftler bleibt.

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

17. Arzneimittelforschung und -entwicklung

Generative KI verbessert die Fähigkeit von Forschern, komplexe biologische Systeme zu erforschen und zu interpretieren, was zur Arzneimittelforschung 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 Computermethoden hilft generative KI, Experimentierzyklen zu reduzieren und unterstützt eine effizientere Entwicklung neuartiger Therapeutika.

Praxisbeispiel: Google Cloud mit Ginkgo Bioworks

Google Cloud und Ginkgo Bioworks haben zusammengearbeitet, um ein neues Protein-Large Language Model (LLM) und eine unterstützende API auf den Markt zu bringen, die den Arzneimittelforschungsprozess unterstützen sollen.

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 Ziele zu beschleunigen und gleichzeitig die Entwicklung neuer Medikamente zu verbessern.¹⁵

Was sind einige potenzielle Herausforderungen der generativen KI im Gesundheitswesen?

Obwohl es viele potenzielle Vorteile beim Einsatz generativer KI im Gesundheitswesen gibt, bestehen auch einige mögliche Herausforderungen und Nachteile. Einige Beispiele sind:

• Datenschutz und Sicherheit: Die Privatsphäre der Patienten ist streng reguliert. Der Einsatz generativer KI im Gesundheitswesen wirft auch Bedenken hinsichtlich des Schutzes der Patientendaten 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 genutzt werden, können sie zu falschen oder schädlichen medizinischen Entscheidungen führen. Darüber hinaus besteht das Risiko, dass Gesundheitsdienstleister sich zu sehr 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, einschließlich potenzieller 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 wird voraussichtlich von großer Bedeutung sein, da die Technologie weiter voranschreitet und breiter eingeführt wird. Einige potenzielle zukünftige Entwicklungen sind:

• Ausgefeiltere Algorithmen: Machine-Learning-Algorithmen werden wahrscheinlich zunehmend verfeinert, mit verbesserter Fähigkeit, große Mengen an Gesundheitsdaten zu analysieren und Muster sowie Trends zu erkennen. Dies wird es Gesundheitsdienstleistern ermöglichen, genauere und personalisiertere Diagnosen und Behandlungspläne zu erstellen.
• Bessere Integration mit anderen Technologien: Generative KI wird voraussichtlich mit anderen Technologien (z. B. medizinische Bildgebung und tragbare Gesundheitsgeräte) integriert, um eine umfassendere und personalisiertere Patientenversorgung zu bieten.
• Verstärkte Zusammenarbeit: Die Zusammenarbeit zwischen Gesundheitsdienstleistern, Forschern und Technologieunternehmen zur Entwicklung und Implementierung generativer KI-Algorithmen im Gesundheitswesen wird voraussichtlich zunehmen.

FAQs

Diese Forschung zitieren

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@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}
}

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-Powered Population Health Management

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. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 55 % der Fortune 500. Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes und der Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE sowie von NGOs wie dem Weltwirtschaftsforum und supranationalen Organisationen wie der Europäischen Kommission zitiert. Weitere namhafte Unternehmen und Ressourcen, die AIMultiple referenziert haben, finden Sie hier. Im Laufe seiner Karriere war Cem als Technologieberater, Technologieeinkäufer und Technologieunternehmer tätig. Über ein Jahrzehnt lang beriet er Unternehmen bei McKinsey & Company und Altman Solon in ihren Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung. Bei einem Telekommunikationsunternehmen leitete er die Technologiestrategie und -beschaffung und berichtete direkt an den CEO. Darüber hinaus verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlichen wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Unternehmensbewertung kam. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider gewürdigt. Er ist ein gefragter Redner auf internationalen Technologiekonferenzen. Cem absolvierte sein Studium der Informatik an der Bogazici-Universität und besitzt einen MBA der Columbia Business School.

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Recherchiert von

Sıla Ermut

Branchenanalystin

Folgen auf

Sıla Ermut ist Branchenanalystin bei AIMultiple mit Schwerpunkt auf E-Mail-Marketing und Verkaufsvideos. Sie arbeitete zuvor als Personalvermittlerin in Projektmanagement- und Beratungsfirmen. Sıla hat einen Master of Science in Sozialpsychologie und einen Bachelor of Arts in Internationale Beziehungen.

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