25 Anwendungsfälle für KI im Gesundheitswesen mit Beispielen
Die Gesundheitssysteme stehen zunehmend unter Druck durch steigende Patientendatenmengen und die wachsende Nachfrage nach personalisierter Versorgung.
Anwendungen von KI im Gesundheitswesen haben sich als leistungsstarke Lösung für diese Probleme erwiesen, indem sie Prozesse optimieren, die diagnostische Genauigkeit erhöhen und die Patientenergebnisse verbessern.
Eine aktuelle Studie zeigt, dass hybride Teams aus menschlichen Ärzten und KI-Systemen präzisere medizinische Diagnosen stellen, vor allem weil sie tendenziell unterschiedliche und sich ergänzende Fehler machen, die sich gegenseitig korrigieren. Diese Ergebnisse deuten auf ein großes Potenzial von KI hin, die Patientensicherheit zu erhöhen und eine gerechtere Gesundheitsversorgung zu fördern. 1
Patientenversorgung
1. Virtuelle Stationen
Eine virtuelle Station ist ein Versorgungsmodell, bei dem Patienten zu Hause eine Behandlung auf Krankenhausniveau erhalten und gleichzeitig von medizinischem Personal aus der Ferne überwacht werden.
Praxisbeispiel: Virtuelle Stationen im britischen Gesundheitssystem (NHS).
Tausende schwer kranke Kinder in England werden jetzt zu Hause über die „virtuellen Stationen“ des NHS behandelt, wodurch lange Krankenhausaufenthalte vermieden werden. Mithilfe von tragbaren Geräten wie Herzfrequenz- und Sauerstoffmonitoren können Ärzte die Vitalfunktionen der Patienten überwachen und bei Veränderungen schnell reagieren.
Kinder mit Erkrankungen wie Asthma, Herzproblemen, Infektionen und chronischen Krankheiten erhalten telemedizinisch betreute Versorgung auf Krankenhausniveau. Pflegekräfte kommen zu Hause, wenn Untersuchungen oder Medikamente nötig sind. Die Daten werden rund um die Uhr von klinischen Teams über Plattformen wie Feebris überwacht, die mithilfe von KI Frühwarnzeichen erkennen (siehe Abbildung 1).
Abbildung 1: Beispiel für die Pulsüberwachung mit Feebris.
Für Familien sind die emotionalen Auswirkungen erheblich. Die Betreuung zu Hause reduziert Stress und gibt Kindern ein Gefühl von Sicherheit und Geborgenheit. Verantwortliche des britischen Gesundheitsdienstes NHS erklären, dass virtuelle Stationen Krankenhausbetten freimachen und die Betreuung kindgerechter gestalten. Sie gehen davon aus, dass die Fernbehandlung in den kommenden Jahren für viele Erkrankungen zum Standard werden wird. 2
2. Unterstützte Diagnose und Verschreibung
KI-gestützte Chatbots können Patienten bei der Selbstdiagnose leichter Erkrankungen unterstützen oder Ärzten bei der Diagnose anhand von Symptomen, Krankengeschichte und diagnostischen Daten helfen.
Eine Studie, die untersuchen sollte, wie gut ChatGPT Krankheiten diagnostizieren kann und wie oft es einen Arztbesuch empfiehlt, ergab hinsichtlich der diagnostischen Zuverlässigkeit gemischte Ergebnisse .
Über fünf Tage hinweg stellten die Forscher ChatGPT dieselben Fragen zu fünf häufigen orthopädischen Erkrankungen. Die Antworten wurden als richtig, teilweise richtig, falsch oder als Liste möglicher Diagnosen bewertet. Die Genauigkeit und Konsistenz der Antworten wurden gemessen, und die Fähigkeit von ChatGPT, orthopädische Erkrankungen korrekt zu diagnostizieren, erwies sich als uneinheitlich.
Auch die Empfehlungen, ärztliche Hilfe in Anspruch zu nehmen, waren nicht immer eindeutig. ChatGPT kann als erster Schritt hilfreich sein, doch birgt die Selbstdiagnose ohne ärztliche Beratung Risiken. 3
Praxisbeispiel: Ochsner Health mit DeepScribe
Ärzte verbrachten bisher viel Zeit mit der Dokumentation von Patientenbesuchen (oft außerhalb der regulären Arbeitszeit), was sich negativ auf die Genauigkeit der Dokumentation und die Work-Life-Balance auswirkte. Ochsner Health hat eine Partnerschaft mit DeepScribe geschlossen, um den administrativen Aufwand der klinischen Dokumentation in seinem fachübergreifenden Netzwerk zu reduzieren.
Die KI von DeepScribe erfasst Gespräche in Echtzeit und generiert hochgradig anpassbare, fachspezifische Notizen, sodass sich Kliniker stärker auf die Interaktion mit dem Patienten konzentrieren können.
Als Ergebnis wurde das System von 78 % der Ärzte und 96 % der Patienten genutzt, während gleichzeitig der Dokumentationsaufwand deutlich reduziert und die Qualität der Aufzeichnungen verbessert wurde. 4
Praxisbeispiel: DxGPT
DxGPT ist ein Tool für erweiterte Intelligenz, das die klinische Diagnose unterstützt, indem es eine strukturierte Differenzialdiagnose anstelle von offenem Text bereitstellt.
Es generiert fünf diagnostische Hypothesen mit jeweils entsprechenden Symptomen, wobei fortgeschrittene Sprachmodelle innerhalb eines kontrollierten Rahmens zum Einsatz kommen, der Relevanz und Sicherheit gewährleisten soll.
Erste Validierungsstudien, darunter eine Zusammenarbeit mit dem Krankenhaus Sant Joan de Déu, deuten auf eine mit klinischen Experten vergleichbare Genauigkeit hin. Das System ist jedoch nicht für die eigenständige Diagnosestellung vorgesehen und muss von qualifizierten Fachkräften interpretiert werden.
DxGPT legt großen Wert auf strenge Datenschutzpraktiken, darunter automatische Anonymisierung, In-Memory-Verarbeitung, Null-Speicherung personenbezogener Daten und die Einhaltung der DSGVO, HIPAA und des in Kürze erscheinenden EU-AI-Gesetzes. 5
Praxisbeispiel: OpenAI für das Gesundheitswesen
OpenAI for Healthcare ist eine Suite von HIPAA-konformen KI-Tools, die klinische, operative und administrative Arbeitsabläufe in Krankenhäusern, Gesundheitssystemen und anderen Pflegeeinrichtungen unterstützen.
Eine der Kernkompetenzen von OpenAI im Gesundheitswesen ist die evidenzbasierte klinische Unterstützung bei der Diagnosestellung. Das Tool liefert Antworten, die auf relevanter medizinischer Literatur basieren, darunter Peer-Review-Studien, Empfehlungen des öffentlichen Gesundheitswesens und klinische Leitlinien.
Sie beinhalten auch transparente Zitate, die Titel, Zeitschriften und Veröffentlichungsdaten auflisten und so eine schnelle Quellenprüfung ermöglichen, die klinische Argumentation unterstützen und eine zeitnahe Patientenversorgung erleichtern. 6
3. KI-Tools für die psychische Gesundheit
Künstliche Intelligenz (KI) wird in der psychischen Gesundheitsversorgung zunehmend eingesetzt, um Früherkennung, Behandlung und fortlaufende Betreuung zu unterstützen. Diese KI-Tools analysieren Texte , Stimme , Gesichtsausdrücke , Wearables und Gesundheitsdaten, um frühe Anzeichen von Erkrankungen wie Angstzuständen und Depressionen zu erkennen, Risiken vorherzusagen und die Behandlung zu personalisieren.
Darüber hinaus bieten Chatbots und digitale Plattformen emotionale Unterstützung, Therapieberatung, Therapeutenvermittlung und kontinuierliches Monitoring und reduzieren gleichzeitig die Arbeitsbelastung von Therapeuten durch Automatisierung. Obwohl diese Tools den Zugang erweitern und die Effizienz steigern, bestehen weiterhin Herausforderungen in Bezug auf Datenschutz, Voreingenommenheit, Regulierung und die Gewährleistung, dass KI die menschliche Betreuung unterstützt und nicht ersetzt.
4. Kundenservice-Chatbots im Gesundheitswesen
Chatbots im Kundenservice können Patientenfragen zu Terminen, Abrechnungen oder Medikamentenwiederholungen beantworten.
Dies kann die Geschwindigkeit und Genauigkeit von Diagnosen verbessern, die Arbeitsbelastung des medizinischen Personals reduzieren und eine bessere Ressourcenverteilung ermöglichen. Ärzte können sich auf komplexere Fälle konzentrieren, während KI-Tools Erstbeurteilungen oder Zweitmeinungen für Routinefälle liefern.
Praxisbeispiel: KI-gestützter Onkologie-Chatbot im SSG-Krankenhaus
Im Jahr 2025 führte das SSG Hospital einen KI-Chatbot speziell für Krebspatienten und ihre Angehörigen ein. Dieser bietet in mehreren Sprachen sofortige Beratung zu Behandlungsoptionen (wie Operation, Chemotherapie und Strahlentherapie), Anweisungen zur Nachsorge, zum Umgang mit Symptomen und Nebenwirkungen sowie zu Informationen über die ambulante Versorgung. Ziel des Chatbots ist es, Ängste abzubauen und einen leichter zugänglichen und benutzerfreundlicheren Kundenservice zu bieten. 7
5. KI-Agenten im Gesundheitswesen
KI-Systeme unterstützen das Gesundheitswesen durch die Automatisierung von Aufgaben, die Verbesserung der Entscheidungsfindung und die Optimierung der Patientenversorgung. Sie analysieren medizinische Daten zur Diagnosestellung, schlagen personalisierte Behandlungen vor, prognostizieren Behandlungsergebnisse und übernehmen administrative Aufgaben.
Die KI-Tools von Agentic ermöglichen zudem Echtzeitüberwachung und virtuelle Beratungen, wodurch die Effizienz gesteigert und Fehler reduziert werden.
Praxisbeispiel: Prosper AI-Sprachassistent für Gynäkologie und Geburtshilfe im Nordosten der USA
Northeast OB/GYN hatte aufgrund von Personalmangel, hoher Fluktuation und steigendem Anrufaufkommen Schwierigkeiten, mit dem rasanten Wachstum Schritt zu halten, was zu langen Wartezeiten, nicht verifizierten Patientenleistungen und Burnout beim Personal führte.
Um dem entgegenzuwirken, setzte die Praxis Prosper als KI-gestützte Empfangslösung ein, die Terminplanung, Stornierungen, Leistungsprüfung und Wartelistenverwaltung automatisiert und komplexe Fälle an die Mitarbeiter weiterleitet.
Nach einer schrittweisen Einführung integrierte sich das System schnell in den täglichen Betrieb, bearbeitete alle eingehenden Anrufe und löste rund 50 % der Fälle ohne menschliches Eingreifen. Dies führte zu einer Senkung der Betriebskosten um 40 %, einem Anstieg der vereinbarten Termine um 12 % und einer durchgängigen Erreichbarkeit rund um die Uhr. 8
Praxisbeispiel: Claude für das Gesundheitswesen
Claude für das Gesundheitswesen 9 ist das HIPAA-konforme Produkt von Anthropic, das es Gesundheitsdienstleistern, Startups und Patienten ermöglicht, Claude sicher für medizinische und administrative Aufgaben zu nutzen.
Es erweitert die bestehenden Claude-Funktionen um gesundheitsspezifische Konnektoren, Agentenfähigkeiten und Compliance-Kontrollen, um Organisationen die direkte Arbeit mit klinischen Daten, Deckungsdaten und Abrechnungsdaten zu ermöglichen.
Zu den wichtigsten Merkmalen gehören:
- Konnektoren für Gesundheitsdaten: Sie ermöglichen den direkten Zugriff auf branchenübliche Datenquellen, darunter die CMS Coverage Database, ICD-10, das National Provider Identifier Registry und PubMed.
- FHIR-Entwicklungsunterstützung: Um die Integration zwischen Gesundheitssystemen mithilfe des FHIR-Standards zu vereinfachen und so Entwicklungszeit und Integrationsfehler zu reduzieren.
- Workflows für die Vorabgenehmigung: Eine konfigurierbare Vorlage für die Überprüfung der Vorabgenehmigung, die beim Abgleich von Deckungsrichtlinien, klinischen Leitlinien, Patientenakten und Widerspruchsunterlagen hilft.
- Pflegekoordination und Triage: Unterstützung beim Sortieren und Priorisieren von Patientennachrichten, Überweisungen und Übergaben, um sicherzustellen, dass dringende Angelegenheiten rechtzeitig bearbeitet werden.
- Plattform für Startups im Gesundheitswesen: APIs und Entwicklertools, die es Startups ermöglichen, KI-gestützte Lösungen wie Unterstützung für die klinische Dokumentation, Tools zur Überprüfung von Patientenakten und administrative Automatisierung zu entwickeln.
- Integration persönlicher Gesundheitsdaten (USA): Optionaler und vom Benutzer kontrollierter Zugriff auf Laborergebnisse und Gesundheitsdatensätze über HealthEx, Function, Apple Health und Android Health Connect, wodurch Claude die Krankengeschichte zusammenfassen, Ergebnisse erläutern und bei der Vorbereitung auf Arztbesuche helfen kann.
- Datenschutz- und Sicherheitsmaßnahmen: Explizite Zustimmung des Nutzers, fein abgestufte Berechtigungskontrolle, keine Schulung zu persönlichen Gesundheitsdaten, kontextbezogene Haftungsausschlüsse und Hinweise, bei Bedarf medizinisches Fachpersonal zu konsultieren.
Praxisbeispiel: Sully.ai
Parikh Health, unter der Leitung von Dr. Neesheet Parikh, hat seine Abläufe und die Patientenversorgung durch die Integration von Sully.ai in seine elektronischen Patientenakten (EMRs) erheblich verbessert.
Das KI-gestützte Check-in-System personalisiert die Interaktionen mit den Patienten, während die Automatisierung der Aufgaben am Empfang es den Mitarbeitern ermöglicht, sich stärker auf die Patientenversorgung zu konzentrieren.
Durch die Zusammenarbeit mit Sully.ai konnte der Aufwand pro Patient um das Zehnfache reduziert und die Zeit für administrative Aufgaben, wie die Patientenaktenverwaltung, von 15 Minuten auf nur 1–5 Minuten verkürzt werden. Dies führte zu einer Verdreifachung von Effizienz und Geschwindigkeit.
Darüber hinaus hat die Plattform die Burnout-Rate der Ärzte um 90 % gesenkt und ermöglicht so eine fokussiertere und sinnvollere Interaktion mit den Patienten. 10
Praxisbeispiel: Agentic-AI-Plattform für das Gesundheitswesen
Agentic-AI Healthcare ist ein Forschungsprototyp, der mehrere KI-Agenten mit integrierten Datenschutz-, Erklärbarkeits- und Regulierungsmechanismen kombiniert.
Das System nutzt Verschlüsselung, rollenbasierte Zugriffskontrolle und Prüfprotokolle, um sicherere Arbeitsabläufe im Gesundheitswesen zu unterstützen, und bietet gleichzeitig mehrsprachigen Support in Englisch, Französisch und Arabisch, um die Inklusivität zu verbessern. 11
6. Rezeptprüfung
KI-Technologie hilft Gesundheitsdienstleistern, Verschreibungsfehler zu reduzieren, indem sie Rezepte auf mögliche Wechselwirkungen zwischen Medikamenten, falsche Dosierungen und Patientenallergien analysiert.
Dadurch wird das Risiko von unerwünschten Arzneimittelwirkungen verringert, die eine bedeutende Quelle von Komplikationen und Kosten im Gesundheitswesen darstellen.
7. Schwangerschaftsmanagement
KI-Systeme können zur Überwachung der Gesundheit von Mutter und Fötus mittels tragbarer Geräte und Fernüberwachungssysteme eingesetzt werden.
Diese Instrumente nutzen Daten zu Vitalfunktionen und anderen Messwerten, um potenzielle Komplikationen frühzeitig vorherzusagen und zu diagnostizieren. Dadurch verbessern sich die Schwangerschaftsergebnisse und die Mütter- und Säuglingssterblichkeit sinkt.
8. Priorisierung und Triage in Echtzeit
Mithilfe von KI-gestützter präskriptiver Analytik können Patientendaten wie Symptome, Krankengeschichte und Vitalwerte analysiert werden, um medizinischem Fachpersonal zu helfen, Fälle in Echtzeit zu priorisieren.
Praxisbeispiel: Lightbeam Health
Lightbeam Health nutzt prädiktive Analysen, um Gesundheitsrisiken bei Patienten vorherzusehen.
Es analysiert über 4.500 Faktoren, darunter klinische, soziale und umweltbedingte Determinanten, um versteckte Risiken zu identifizieren. Das System liefert zudem konkrete Handlungsempfehlungen für gezielte Interventionen, die die Patientenergebnisse verbessern, beispielsweise durch die Reduzierung von Wiedereinweisungen und Notfallbesuchen. 12
Praxisbeispiel: Wellframe
Wellframe ermöglicht es medizinischem Fachpersonal, personalisierte, interaktive Behandlungsprogramme direkt über eine mobile App an Patienten zu übermitteln. Die klinischen Module der Plattform basieren auf evidenzbasierter Medizin, um sicherzustellen, dass Patienten Anleitungen aus bewährten medizinischen Verfahren erhalten.
Die App unterstützt außerdem die Echtzeitkommunikation zwischen Behandlungsteams und Patienten zur kontinuierlichen Überwachung und zum sofortigen Eingreifen bei Bedarf.
Medizinisches Fachpersonal kann die Behandlung individuell auf jeden Patienten abstimmen und dabei auf individuelle Gesundheitsprobleme eingehen, wie z. B. das Management chronischer Krankheiten oder die Nachsorge nach der Entlassung.
Die KI-Technologie von Wellframe bietet Patienten maßgeschneiderte Behandlungspläne und stellt Ärzten über ein Dashboard wertvolle Dateneinblicke zur Verfügung. Diese Echtzeitinformationen helfen, Hochrisikopatienten zu priorisieren und eine effizientere Gesundheitsversorgung zu ermöglichen.
Wellframe ermöglicht durch diese Funktionen bessere Patientenergebnisse, unterstützt die Prävention und schafft persönlichere Beziehungen zwischen Patienten und ihren Behandlungsteams. 13
9. Echtzeit-Triage
Durch die Integration von KI zur Priorisierung wird sichergestellt, dass die kritischsten Fälle zuerst behandelt werden, wodurch die Effizienz der Notaufnahme gesteigert und die Patientenergebnisse verbessert werden.
Beispiel aus der Praxis: Enlitic
Die Lösungen von Enlitic zur Patiententriage nutzen KI-Technologien, um die Effizienz von Gesundheitssystemen zu steigern, indem eingehende medizinische Fälle gescannt und auf verschiedene klinische Befunde hin untersucht werden.
Die Ergebnisse werden anschließend priorisiert, um sicherzustellen, dass die dringendsten Fälle an die zuständigen medizinischen Fachkräfte im Netzwerk weitergeleitet werden. Dadurch können diese Fälle schneller bearbeiten, die Patientenversorgung insgesamt verbessern und Verzögerungen bei Diagnose und Behandlung reduzieren.
Durch die Automatisierung der Triage mithilfe von KI tragen die Lösungen von Enlitic dazu bei, den manuellen Aufwand für Ärzte zu reduzieren und Arbeitsabläufe, insbesondere in der Radiologie, zu optimieren. Die Plattform verbessert zudem die Qualität der Gesundheitsdaten durch die Standardisierung medizinischer Bilddaten, wodurch die korrekte Beschriftung und Weiterleitung der Bilder sichergestellt wird. 14
10. Personalisierte Medikamente und Pflege
Künstliche Intelligenz ermöglicht die Entwicklung personalisierter Behandlungspläne durch die Analyse individueller Patientendaten, darunter genetische Informationen, Lebensstil und Krankengeschichte. Personalisierte Medizin trägt dazu bei, die Behandlungseffektivität zu verbessern, Nebenwirkungen zu reduzieren und die Gesundheitskosten zu senken, indem unnötige Behandlungen vermieden und die bestmöglichen Ergebnisse für jeden Patienten erzielt werden.
Künstliche Intelligenz in Gesundheitstools kann Anwendern helfen, die besten Behandlungspläne auf Basis ihrer Patientendaten zu finden und so die Kosten zu senken und die Effektivität der Behandlung zu steigern.
Beispiel aus dem echten Leben: Aitia
Das Unternehmen nutzt maschinelles Lernen, um Patienten die für sie wirksamsten Behandlungen zuzuordnen. 15
Praxisbeispiel: Oncora Medicals
Oncora kann die Daten von Gesundheitssystemen analysieren und daraus lernen, um eine personalisierte Behandlung speziell für Krebspatienten zu ermöglichen. 16
11. Patientendatenanalyse
Analysenlösungen im Gesundheitswesen gewinnen aus klinischen Daten Erkenntnisse und liefern medizinischem Fachpersonal Empfehlungen zur Verbesserung der Patientenversorgung, zur Identifizierung von Risikogruppen und zur Optimierung der Ressourcenzuweisung. Dieser Ansatz trägt dazu bei, die Behandlungskosten zu senken und gleichzeitig die Patientenergebnisse durch fundiertere Entscheidungen zu verbessern.
Praxisbeispiel: Delphi-2M
Delphi-2M ist ein generatives Transformer-Modell zur Vorhersage des Krankheitsverlaufs im Laufe des Lebens. Im Gegensatz zu herkömmlichen Modellen, die nur eine Krankheit berücksichtigen, erfasst es Multimorbidität durch die gleichzeitige Analyse von über 1.000 Erkrankungen. Basierend auf einer modifizierten GPT-2-Architektur kodiert es das Alter, prognostiziert die nächste Krankheit und deren Zeitpunkt und berücksichtigt gleichzeitig auftretende Diagnosen.
Über die Prognose hinaus kann Delphi-2M langfristige Krankheitsverläufe generieren und synthetische Datensätze erstellen, die klinische Muster erhalten und gleichzeitig die Privatsphäre schützen.
Trotz dieser Einschränkungen zeigt Delphi-2M Potenzial für Präzisionsmedizin, Früherkennung und systemweite Planung. Die Antizipation individueller Risiken und die Prognose der Krankheitslast können sowohl die Patientenversorgung als auch die Gesundheitspolitik verbessern. Zukünftige Erweiterungen könnten Genom-, Bildgebungs- und Wearable-Daten integrieren, um klinische und gesundheitspolitische Anwendungen weiter zu stärken. 17
Praxisbeispiel: Zakipoint Health
Zakipoint Health bietet ein umfassendes Dashboard, das einen transparenten Überblick über die Gesundheitsrisiken und -kosten jedes Mitglieds ermöglicht. Dieser Ansatz erlaubt maßgeschneiderte Interventionen zur Verbesserung der Gesundheitsergebnisse.
Die Plattform nutzt prädiktive Analysen, um Kostentreiber und Risikofaktoren zu identifizieren und so Gesundheitssystemen zu helfen, Gesundheitsrisiken zu reduzieren und Kosteneinsparungen zu erzielen. 18
12. Operationsroboter
Roboterassistierte Operationen kombinieren künstliche Intelligenz und kollaborative Roboter. Diese Systeme unterstützen Eingriffe, die Präzision und Wiederholbarkeit erfordern, wie beispielsweise laparoskopische Operationen.
Diese Roboter können vordefinierte Bewegungen ermüdungsfrei ausführen und dabei eine hohe Präzision erreichen. Dies trägt dazu bei, das Risiko menschlicher Fehler zu verringern, die Genesungszeiten zu verkürzen und Chirurgen die Durchführung komplexerer Eingriffe mit hoher Genauigkeit zu ermöglichen.
Abbildung 1: Beispiel für eine robotergestützte Operation. 19
13. Assistive Robotik
Assistive Robotik im Gesundheitswesen verbessert die Patientenversorgung und unterstützt medizinisches Fachpersonal durch die Ausführung von Aufgaben mithilfe von Sensoren, Aktoren und intelligenten Steuerungssystemen.
Zu den Anwendungsgebieten der Assistenzrobotik gehören Exoskelette, die die Rehabilitation von Schlaganfall- oder Rückenmarksverletzungspatienten unterstützen, sowie robotergestützte Medikamentenspender, die eine präzise Dosierung gewährleisten. Telepräsenzroboter ermöglichen Fernkonsultationen, und robotergestützte Pflegeassistenten wie Robear helfen beim sicheren Heben und Bewegen von Patienten.
Diese Technologien verbessern Effizienz, Genauigkeit und Patientenergebnisse in verschiedenen klinischen Bereichen.
Praxisbeispiel: Der LUCAS 3
Das LUCAS 3 ist ein von Stryker entwickeltes mechanisches Brustkompressionssystem. Es liefert gleichmäßige, qualitativ hochwertige Kompressionen während der kardiopulmonalen Reanimation (CPR) und trägt so zur Aufrechterhaltung des Blutflusses bei Patienten mit Herzstillstand bei (siehe Abbildung unten).
Das Gerät ist tragbar, batteriebetrieben und für den Einsatz in Krankenwagen, Krankenhäusern oder Notfalleinsätzen konzipiert.
Es verringert die körperliche Belastung der Rettungskräfte und verbessert die Ergebnisse der Herz-Lungen-Wiederbelebung, indem es ununterbrochene Kompressionen gewährleistet, auch während des Transports oder der Defibrillation.
Abbildung 2: LUCAS 3 Brustkompressionssystem. 20
Medizinische Bildgebung und Diagnostik
14. Frühe Diagnose
Künstliche Intelligenz kann Krankenakten, Labordaten und Bildgebungsbefunde analysieren, um frühe Anzeichen chronischer Erkrankungen wie Krebs, Diabetes oder Herz-Kreislauf-Erkrankungen zu erkennen. Eine frühzeitige Diagnose ermöglicht rechtzeitige Interventionen, was die Behandlungsergebnisse verbessern und die langfristigen Behandlungskosten senken kann.
Praxisbeispiel: Forschung für KI-gestütztes Screening
In einer großen randomisierten Screening-Studie in Schweden wurde untersucht, ob der Einsatz von KI beim Mammographie-Screening die Rate von Intervallkarzinomen bei Brustkrebs im Vergleich zur standardmäßigen Doppelbefundung durch Radiologen beeinflusst.
Über 105.000 Frauen wurden entweder einer KI-gestützten oder einer konventionellen Screening-Gruppe ohne KI zugeteilt. Die Studie ergab, dass die KI-gestützte Screening-Gruppe eine Intervallkarzinomrate erreichte, die der Standardpraxis nicht schlechter entsprach und somit die Nichtunterlegenheitskriterien der Studie erfüllte. Obwohl die Gesamtraten an Intervallkarzinomen ähnlich waren, traten in der KI-Gruppe weniger invasive und hochriskante Intervallkarzinome auf.
Die Sensitivität des Screenings war mit KI signifikant höher, ohne dass es zu einem Verlust an Spezifität kam, und diese Verbesserungen waren über alle Altersgruppen und Brustdichtekategorien hinweg konsistent.
Insgesamt deuten die Ergebnisse darauf hin, dass die KI-gestützte Mammographie die Effizienz der Krebserkennung und des Screenings verbessern kann, was ihre potenzielle Einführung in die klinische Routinepraxis unterstützt. 21
Beispiel aus der Praxis: Google Gesundheit
Die Brustkrebs-Screening-Forschung von Google zeigt, dass das KI-Modell von Health Anzeichen von Brustkrebs mit einer ähnlichen Genauigkeit wie Radiologen erkennen kann.
Das System wird anhand einer großen Anzahl anonymisierter Mammografien trainiert, um mit Krebs assoziierte Muster zu erkennen, und wird derzeit in realen klinischen Umgebungen evaluiert. An der Kooperation sind Patientinnen und Patienten, Ärzte und medizinisches Fachpersonal sowie Institutionen wie Northwestern Medicine, das Imperial College London, mehrere NHS-Trusts und die Japanische Stiftung für Krebsforschung beteiligt.
Diese Studien untersuchen, wie das Modell dabei helfen könnte, Fälle mit höherem Risiko zu priorisieren, als zweiter Befunder in Screening-Workflows zu fungieren und eine konsistentere und inklusivere Erkennung in verschiedenen Bevölkerungsgruppen zu unterstützen. 22
Beispiel aus dem echten Leben: Ezra
Ezra nutzt KI bei der Analyse von Ganzkörper-MRT-Scans, um Ärzte bei der Früherkennung von Krebs zu unterstützen. 23
15. Erkenntnisse zur medizinischen Bildgebung
KI-gestützte Tools können die Analyse medizinischer Bilder (z. B. Röntgenbilder, MRT-Aufnahmen, CT-Scans) verbessern, indem sie Muster erkennen, die menschlichen Radiologen möglicherweise entgehen. Diese Erkenntnisse tragen dazu bei, Krankheiten früher und genauer zu diagnostizieren.
Künstliche Intelligenz wird auch zur Diagnose von COVID-19 anhand von Bilddaten eingesetzt, wodurch kritische Fälle, die eine Beatmung benötigen, schneller identifiziert werden können.
Auch bei der Diagnose von COVID-19-Fällen und der Identifizierung von Patienten, die eine Beatmung benötigen, wird KI-gestützte medizinische Bildgebung häufig eingesetzt.
Praxisbeispiel: Huiying Medical
Das chinesische Medizintechnikunternehmen Huiying Medical hat eine KI-gestützte Bildgebungslösung entwickelt, die COVID-19 mithilfe von CT-Aufnahmen des Brustkorbs erkennen kann. Laut Unternehmen könnte diese Lösung Regionen zugutekommen, die keinen Zugang zum RT-PCR-Test, dem Standardtestverfahren für COVID-19, haben.
Huiying entwickelte die KI-Algorithmen anhand von CT-Daten aus über 4.000 Coronavirus-Fällen. Das System untersucht die Milchglasopazität (GGO) in der Lunge, ein Zeichen für eine teilweise Füllung der Lungenbläschen, zusammen mit anderen Indikatoren, um die Wahrscheinlichkeit einer COVID-19-Infektion einzuschätzen.
Praxisbeispiel: SkinVision
Die SkinVision-App ermöglicht es Patienten, mithilfe ihres Smartphones frühe Anzeichen von Hautkrebs zu erkennen. Nutzer können hochauflösende Fotos ihrer Haut aufnehmen und dabei verdächtige Muttermale oder Läsionen fokussieren. Die App analysiert diese anschließend mithilfe von KI-Algorithmen.
Diese Analyse ermöglicht eine sofortige Risikobewertung, die dabei helfen kann, potenzielle Probleme wie Melanome, Plattenepithelkarzinome oder Basalzellkarzinome zu erkennen.
Die Algorithmen von SkinVision wurden anhand einer umfangreichen Datenbank dermatologischer Bilder trainiert, um zwischen Hauterkrankungen mit hohem und niedrigem Risiko zu unterscheiden. Bei Risikobewertungen empfiehlt die App eine professionelle ärztliche Beratung. 24
Forschung und Entwicklung
16. Wirkstoffforschung
Künstliche Intelligenz beschleunigt die Wirkstoffforschung durch die Analyse großer Datensätze aus der medizinischen Forschung, historischen Behandlungsdaten und biologischen Signalwegen. Dies führt zu einer schnelleren Identifizierung vielversprechender Wirkstoffkandidaten und reduziert die Kosten und die Zeit, die für die Markteinführung neuer Medikamente benötigt werden.
Mithilfe von KI-Technologie lässt sich auch die Wirksamkeit von Medikamenten vorhersagen, was zu besseren Ergebnissen in klinischen Studien führen würde.
Praxisbeispiel: Boltz-ABFE
Boltz-ABFE 25 Modelle sind eine KI-Methode, die Vorhersagen des Deep Learning mit Simulationen der freien Energie kombiniert. Ähnlich wie AlphaFold, das Proteinstrukturen vorhersagt, prognostizieren Boltz-Modelle Protein-Ligand-Komplexe.
Durch die Integration dieser KI-basierten Vorhersagen mit physikalisch fundierten Berechnungen erweitert Boltz-ABFE den Anwendungsbereich von FEP auf frühere Phasen der Wirkstoffforschung und ermöglicht es Forschern, Kandidatenmoleküle effizienter zu bewerten und gleichzeitig die Genauigkeit beizubehalten.
Wie Boltz-ABFE funktioniert
- Verwendet Boltz-1 und Boltz-2 , KI-Modelle, die darauf trainiert wurden, Protein-Ligand-Komplexe direkt aus Proteinsequenzen und Ligandeninformationen vorherzusagen.
- Wendet Strukturverfeinerungen an, um Probleme wie Bindungsordnungsfehler, Stereochemiefehler und sterische Konflikte zu beheben.
- Nutzt ein Redocking-Verfahren, bei dem Liganden mithilfe von Docking-Software angepasst werden, um Geometrie und Genauigkeit zu verbessern.
- Erhöht die Zuverlässigkeit durch Entfernen von Bereichen mit geringer Zuverlässigkeit und Einbeziehung von Bindungspartnern, falls erforderlich.
Ergebnisse aus den Benchmarks
- Getestet an vier Proteinen (TYK2, CDK2, JNK1, P38) aus dem FEP+ Benchmark-Set.
- Die berechneten Bindungsenergieschätzungen lagen oft innerhalb von 1 kcal/mol der experimentellen Ergebnisse.
- In einigen Fällen entsprachen die Ergebnisse Simulationen, die von Kristallstrukturen ausgingen, oder übertrafen sie sogar.
- Zeigte Sensibilität für strukturelle Details, wodurch Korrekturmaßnahmen wie das erneute Andocken wichtig wurden.
Beispiel aus der Praxis: NuMedia
Das Biopharma-Unternehmen NuM edii hat die AIDD-Technologie (Artificial Intelligence for Drug Discovery) entwickelt, die Big Data und KI nutzt, um schnell systematische Zusammenhänge zwischen Medikamenten und Krankheiten aufzudecken. 26
Praxisbeispiel: Insilico Medicine
Insilico Medicine, ein Biotechnologieunternehmen mit Hauptsitz in Boston und Hongkong, hat einen Meilenstein in der KI-gestützten Arzneimittelentwicklung bekannt gegeben.
Ihr Leitwirkstoff Rentosertib, der vollständig mithilfe künstlicher Intelligenz entwickelt wurde, hat in einer klinischen Studie der mittleren Phase für idiopathische Lungenfibrose (IPF), eine fortschreitende und derzeit unheilbare Lungenerkrankung, vielversprechende Ergebnisse gezeigt.
In der Studie zeigten Patienten, die die höchste Dosis Rentosertib erhielten, deutliche Verbesserungen der Lungenfunktion. Biomarkeranalysen bestätigten, dass das Medikament, wie von den KI-Algorithmen von Insilico vorhergesagt, ein spezifisches, mit IPF assoziiertes Protein effektiv angreift. 27
17. Genanalyse und -editierung
Künstliche Intelligenz hilft bei der Analyse genetischer Daten, um genetische Variationen zu verstehen und die Auswirkungen der Genomeditierung vorherzusagen.
Diese Technologie hilft Forschern auch dabei, vorherzusagen, wie sich bestimmte Genveränderungen auf das Krankheitsrisiko oder den Behandlungserfolg auswirken könnten, und ermöglicht so präzisere und effektivere Gentherapien.
Praxisbeispiel: SOPHIA GENETICS
SOPHiA GENETICS bietet Genetikern die SOPHiA DDM™-Plattform an, die KI zur Verbesserung der Genomanalyse nutzt. Die Plattform automatisiert die Erkennung, Annotation und Priorisierung komplexer Varianten in Next-Generation-Sequenzierungsdaten (NGS) und ermöglicht so schnellere und präzisere Erkenntnisse.
Es integriert sich in bestehende Laborumgebungen, erleichtert die Zusammenarbeit durch ein globales Expertennetzwerk und beinhaltet Tools wie Alamut™ Visual Plus für die detaillierte Variantenanalyse.
Das MaxCare-Programm bietet außerdem Unterstützung durch Vor-Ort-Beratungen, Schulungen und Leistungsbeurteilungen, um eine erfolgreiche Implementierung zu gewährleisten. 28
18. Vergleich der Wirksamkeit von Medizinprodukten und Arzneimitteln
Künstliche Intelligenz kann die Wirksamkeit verschiedener Medizinprodukte oder Medikamente bewerten und vergleichen, indem sie klinische Ergebnisse und Patientendaten analysiert.
Dies hilft den Gesundheitsdienstleistern, fundiertere Entscheidungen über die wirksamsten Behandlungen zu treffen und gleichzeitig das Ausprobieren bei medizinischen Eingriffen zu reduzieren.
Praxisbeispiel: 4Quant
4Quant nutzt Big-Data-Analysen und Deep-Learning-Technologien, um aussagekräftige Erkenntnisse aus Bildern und Videos zu gewinnen und so die Planung und Optimierung von Experimenten zu unterstützen. Die Plattform von 4Quant wendet Algorithmen des maschinellen Lernens an, um große Mengen visueller Daten zu verarbeiten und Forschern sowie medizinischem Fachpersonal die effektive Analyse komplexer Informationen zu ermöglichen.
Durch die automatisierte Gewinnung verwertbarer Erkenntnisse aus Bilddaten ermöglicht 4Quant Anwendern die Identifizierung von Schlüsselkomponenten und Mustern, die für ihre spezifischen experimentellen Anforderungen besonders relevant sind. Dies ist insbesondere in Bereichen wie der wissenschaftlichen Forschung, der Medizin und industriellen Anwendungen von großem Wert, wo die Analyse visueller Daten für die Entscheidungsfindung unerlässlich ist.
Die Lösungen von 4Quant bieten zudem die Möglichkeit zur individuellen Anpassung an spezifische Nutzeranforderungen für gezieltere Analysen. Dieser Ansatz reduziert den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Analyse großer Datensätze und verbessert die Präzision und Qualität der gewonnenen Erkenntnisse. 29
Gesundheitsmanagement
19. Markenmanagement und Marketing
KI-Plattformen können die Wahrnehmung des Gesundheitsmarktes und die Patientendemografie analysieren, um medizinische Fachkräfte bei der Optimierung ihrer Marketingstrategien zu unterstützen. Krankenhäuser und Gesundheitseinrichtungen können ihre Markenreputation verbessern, indem sie ihre Botschaften zielgruppengerecht anpassen.
20. Preisgestaltung und Risiko
KI-Modelle können die optimale Preisgestaltung für Behandlungen und Dienstleistungen vorhersagen, indem sie Wettbewerb, Marktnachfrage und Patientenergebnisse analysieren.
Dies hilft Gesundheitsdienstleistern, wettbewerbsfähige und dennoch profitable Preise festzulegen, die finanzielle Belastung der Patienten zu reduzieren und die Gewinnmargen zu optimieren.
21. Marktforschung
Künstliche Intelligenz kann genutzt werden, um Wettbewerbsinformationen über andere Krankenhäuser oder Gesundheitsdienstleister zu sammeln. Diese Daten ermöglichen es Krankenhäusern, ihre Leistungen zu vergleichen, Verbesserungspotenziale zu identifizieren und sich an Veränderungen im Gesundheitsmarkt anzupassen.
Praxisbeispiel: MD Analytics
MD Analytics ist eine Marktforschungslösung für den Gesundheits- und Pharmabereich. Das Tool bietet eine breite Palette quantitativer und qualitativer Forschungslösungen, die auf jede Phase des Produktlebenszyklus zugeschnitten sind.
Ihre Dienstleistungen umfassen klinische Studien, Marktanalysen, die Analyse der Patientenreise und die Bewertung von Kaufprozessen. Lösungen in der Vorgründungsphase beinhalten Bedarfsplanung, Konzepttests, Preisforschung und die Bewertung von Patientenbetreuungsprogrammen. In der Nachgründungs- und Wachstumsphase liegt der Fokus auf Kundenbindung, Vertriebsbewertung, Multi-Channel-Optimierung und der Verfolgung von KPIs. 30
22. Betrieb
Prozessautomatisierungstechnologien wie intelligente Automatisierung und RPA können Abläufe im Gesundheitswesen, beispielsweise Terminplanung, Abrechnung und Berichtswesen, optimieren. Durch die Automatisierung von Routineaufgaben können Gesundheitsdienstleister Personalressourcen freisetzen, die sich auf die Patientenversorgung konzentrieren können, und gleichzeitig die Verwaltungskosten senken.
Beispiel aus dem realen Leben: Komet
Comet ist das medizinische Intelligenzsystem von Epic, das entwickelt wurde, um Ärzten, Patienten und Gesundheitssystemen zu helfen, bessere, datengestützte Entscheidungen zu treffen, indem es wahrscheinliche Ergebnisse im Gesundheitsverlauf eines Patienten vorhersagt.
Das System wurde anhand von über 100 Milliarden anonymisierten medizinischen Ereignissen in Epic Cosmos trainiert und modelliert zeitlich geordnete Abfolgen von Diagnosen, Laborergebnissen, Medikamenten und Patientenkontakten, um zukünftige Szenarien zu simulieren, darunter Krankheitsverlauf, Risiko einer Wiedereinweisung und Dauer des Krankenhausaufenthalts.
Comet basiert auf ähnlichen großen Sprachmodellen und generiert plausible Gesundheitsverläufe, die zu handlungsrelevanten Erkenntnissen zusammengefasst und in klinische Arbeitsabläufe integriert werden. Im Gegensatz zu herkömmlichen Tools verlagert es den Fokus der Behandlungsplanung von einer reaktiven zu einer vorausschauenden Herangehensweise, indem es eine Reihe möglicher Ergebnisse aufzeigt und Teams so dabei unterstützt, Ressourcen zuzuweisen, Entlassungen zu planen und Risiken mit größerer Sicherheit zu managen.
Comet arbeitet unter strengen Datenschutz- und Sicherheitsstandards und hat in einer Vielzahl von Anwendungsfällen seine Leistungsfähigkeit unter Beweis gestellt. Ab 2026 können Forschende teilnehmender Organisationen Comet in einem virtuellen Labor untersuchen, um die Anwendungsfälle weiter zu optimieren. Dies ist ein Schritt hin zu personalisierteren, proaktiveren und sichereren Entscheidungen im Gesundheitswesen. 31
23. Betrugserkennung
KI-Tools können Muster in Abrechnungsdaten des Gesundheitswesens analysieren, um betrügerische Aktivitäten wie falsche Abrechnungen oder überhöhte Rechnungen aufzudecken. Dies hilft Gesundheitsorganisationen, Verluste durch Betrug zu minimieren und sicherzustellen, dass Ressourcen effizienter für die Patientenversorgung eingesetzt werden.
Praxisbeispiel: Markovate
Ein nationaler Krankenversicherer sah sich mit zunehmenden betrügerischen Abrechnungen und Datenschutzverletzungen konfrontiert, was zu finanziellen Verlusten und einer Gefährdung der Patientendaten führte.
Markovate 32 implementierte ein KI-basiertes Betrugserkennungssystem, das Abrechnungsdaten analysierte, verdächtige Verhaltensweisen kennzeichnete und sich nahtlos in die Infrastruktur des Anbieters integrierte, um die Einhaltung der HIPAA-Bestimmungen zu gewährleisten und sensible Patientendaten zu schützen.
Die Ergebnisse lauten:
- 30% Reduzierung betrügerischer Ansprüche innerhalb von sechs Monaten.
- 25 % Verbesserung der Datensicherheit.
- 40 % schnellere Schadensbearbeitung, dadurch höhere Effizienz.
Hyperautomatisierung im Gesundheitswesen
Hyperautomatisierung ist ein aufkommender Ansatz zur digitalen Transformation, bei dem möglichst viele Geschäftsprozesse automatisiert und diejenigen, die nicht vollständig automatisiert werden können, digital ergänzt werden.
Hyperautomatisierung kombiniert KI-, RPA- und Computer -Vision -Technologien zur durchgängigen Prozessautomatisierung im Gesundheitswesen.
Hier sind Anwendungsbeispiele für Hyperautomatisierung im Gesundheitswesen:
24. Bearbeitung der Krankenversicherungsleistungen
Durch den Einsatz von NLP- Methoden und KI- / Deep-Learning -Modellen kann ein Hyperautomatisierungsansatz Krankenversicherungsunternehmen helfen:
- Minimieren Sie den manuellen Aufwand bei der Vorabgenehmigung und der Bearbeitung von Leistungsanträgen.
- Menschliche Fehler reduzieren
- Gesundheitsbetrug genauer erkennen und verhindern,
- Sorgen Sie für Kundenzufriedenheit durch kürzere Schadensbearbeitungszeiten.
25. Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
Gesundheitsdienstleister, Krankenversicherungen, Apotheken und andere Einrichtungen des Gesundheitswesens müssen Vorschriften wie HIPAA in den USA und DSGVO in der EU einhalten.
Hyperautomatisierung kann dazu beitragen, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften für Organisationen im Gesundheitswesen sicherzustellen:
- IntelLigent-Bots können jede Aktion in Gesundheitssystemen protokollieren und das Aktivitätsprotokoll auf Anfrage dokumentieren.
- KI/ML-Modelle können zur Vorhersage potenziellen Betrugs im Gesundheitswesen eingesetzt werden.
- Die Automatisierung interner Prüfungsprozesse kann dazu beitragen, Risiken und interne Kontrollen effizienter und häufiger zu bewerten.
Zukunft der KI-Anwendungsfälle im Gesundheitswesen
Für die Zukunft der KI im Gesundheitswesen kann eine auf maschinellem Lernen basierende Lösung in Bereichen entwickelt werden, in denen umfangreiche Trainingsdaten verfügbar sind und die Problemstellung klar formuliert ist.
In diesen Bereichen kann KI den Gesundheitsdienstleistern zugutekommen, indem sie datengestützte Entscheidungen ermöglicht und Zeit und Kosten spart.
Referenzlinks
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