25 KI-Anwendungsfälle im Gesundheitswesen mit Beispielen
Eine aktuelle Studie zeigt, dass gemischte Teams aus menschlichen Klinikern und KI-Systemen genauere medizinische Diagnosen stellen, vor allem weil sie tendenziell unterschiedliche und komplementäre Fehler machen, die einander korrigieren. Diese Ergebnisse weisen auf ein starkes Potenzial von KI hin, die Patientensicherheit zu erhöhen und eine gerechtere Gesundheitsversorgung zu fördern.1
Wie schneiden KI-Systeme im Gesundheitswesen ab?
Nature Medicine: Allgemeine vs. spezialisierte klinische KI
Diese Studie vergleicht zwei spezialisierte klinische KI-Tools, OpenEvidence und UpToDate Expert KI, mit drei allgemeinen Frontier-Modelle: GPT-5.2, Gemini 3.1 Pro und Claude Opus 4.6. Die Studie schloss außerdem Google Search KI Overview als allgemein zugänglichen Referenzpunkt in die reale Evaluation ein.
Die Evaluation umfasst drei Komponenten:
- MedQA: 500 Prüfungsfragen für die ärztliche Zulassung.
- HealthBench: 500 klinische Prompts, die anhand von Experten entwickelten Rubriken bewertet werden.
- Real Clinical Queries (RCQ): 100 anonymisierte Fragen, die von Ärzten in einer realen klinischen Umgebung eingereicht wurden. Die Antworten wurden von 12 verblindeten Klinikern auf Korrektheit, Vollständigkeit, Sicherheit und Klarheit bewertet.
Die Studie untersucht, ob Produkte, die speziell für den klinischen Einsatz vermarktet werden, besseres medizinisches Wissen, bessere klinische Ausrichtung und besseren praktischen Nutzen bieten als allgemeine LLMs.
Die RCQ-Komponente ist besonders wichtig, weil sie die Leistung bei Fragen misst, die Ärzte tatsächlich stellen, statt sich auf prüfungsartige Datasets zu stützen.
Ergebnisse aus dem Benchmark
Allgemeine Models übertrafen die spezialisierten klinischen Tools in allen drei Evaluationen:
- Bei MedQA erzielte Gemini 97.4 %, gegenüber 89.6 % für OpenEvidence und 88.4 % für UpToDate.
- Bei HealthBench erzielte GPT-5.2 88.0, während OpenEvidence und UpToDate 62.6 und 61.3 erzielten.
- Bei RCQ erreichte Gemini eine durchschnittliche Klinikerbewertung von 3.62 von 4, gefolgt von GPT-5.2 mit 3.54 und Claude mit 3.52. OpenEvidence erzielte 3.24, und UpToDate erzielte 3.17.
- Google KI Overview schnitt ungefähr auf dem gleichen Niveau ab wie die beiden klinischen Tools.
- UpToDate verweigerte 19 % der realen klinischen Anfragen, verglichen mit 1–3 % bei den Frontier-Models.
- Die Studie fand keine statistisch signifikanten Unterschiede zwischen den Systemen bei schädlichen Inhalten oder Halluzinationsraten.
Was bedeuten die Ergebnisse?
Eine gesundheitsspezifische Schnittstelle, ein Retrieval-System oder eine Marke führt nicht automatisch zu einer besseren klinischen Leistung. Zumindest bei den getesteten Aufgaben scheinen die Größe des Models, die allgemeine Denkfähigkeit und das Alignment mehr Wert zu bieten als die domänenspezifische Positionierung.
Für Gesundheitsorganisationen stützt das Ergebnis das unabhängige Benchmarking klinischer KI-Produkte vor der Beschaffung, statt anzunehmen, dass spezialisierte Tools genauer oder sicherer sind. Die Studie bewertete jedoch keine Faktoren wie Zitationsqualität, Latenz, Kosten, Workflow-Integration oder Leistung bei hochspezialisierten medizinischen Aufgaben.2
MedAgentBench: Eine virtuelle EHR-Umgebung zum Benchmarken medizinischer LLM-Agenten
MedAgentBench ist eine Evaluationsumgebung, um zu testen, ob LLM-Agenten Aufgaben in einer elektronischen Patientenakte ausführen können, statt nur medizinische Fragen zu beantworten.
Sie enthält 300 von Klinikern geschriebene Aufgaben in 10 Kategorien, 100 realistische Patientenprofile und mehr als 700.000 klinische Datenelemente. Models interagieren mit einer simulierten EHR über FHIR, den Interoperabilitätsstandard, der von großen Gesundheitsinformationssystemen unterstützt wird.
Zu den Aufgaben gehören das Abrufen von Patienteninformationen, die Überprüfung von Laborergebnissen, die Dokumentation von Vitalzeichen, das Anordnen von Tests, das Ausstellen von Überweisungen und das Erstellen von Medikamentenverordnungen.
MedAgentBench misst, ob ein KI-Agent Folgendes kann:
- Die Anweisung eines Klinikers verstehen.
- Die richtigen Informationen in einer Patientenakte finden.
- Bedingte klinische Logik anwenden.
- Die richtigen EHR-Funktionen auswählen und aufrufen.
- Die angeforderte Aktion abschließen, ohne ungültige oder unvollständige Ausgaben zu erzeugen.
Die Hauptmetrik ist der End-to-End-Aufgabenerfolg. Ein Model muss die Aufgabe korrekt abschließen, nicht nur eine plausible Erklärung liefern.
Ergebnisse aus dem Benchmark
Claude 3.5 Sonnet v2 erzielte die höchste Gesamterfolgsrate mit 69.67 %, gefolgt von GPT-4o mit 64.0 %, DeepSeek-V3 mit 62.67 % und Gemini 1.5 Pro mit 62.0 %.
Was bedeuten die Ergebnisse?
Viele Models können strukturierte EHR-Aufgaben bewältigen, insbesondere das Abrufen von Informationen. Allerdings scheiterte selbst das beste Model bei etwa 30 % der Aufgaben insgesamt und bei fast der Hälfte der aktionsbasierten Aufgaben.
Dieses Zuverlässigkeitsniveau kann für überwachte Pilotprojekte und administrative Unterstützung nützlich sein. Es reicht nicht für unbeaufsichtigte Medikations-, Labor- oder Überweisungsaktionen aus, bei denen ein einziger falscher API-Aufruf eine Patientenakte verändern kann.
MedAgentBench verdeutlicht daher den Unterschied zwischen medizinischem Wissen und operativer Zuverlässigkeit: Ein Model kann medizinische Fragen gut beantworten und dennoch Schwierigkeiten haben, mehrstufige klinische Workflows auszuführen.3
MAST: Medical KI Superintelligence Test
MAST ist eine kontinuierlich aktualisierte Suite medizinischer KI-Benchmarks, die vom ARISE KI Research Network gepflegt wird. Statt nur eine enge Fähigkeit zu messen, kombiniert sie Evaluationen zu folgenden Bereichen:
- Diagnostisches Denken
- Managementdenken
- Patientensicherheit
- Radiologie
- Andere medizinische Bilder
- Agentische Aufgabenbearbeitung
Zu den enthaltenen Benchmarks gehören First Do NOHARM, CPC-Bench, der Script Concordance Test, ReXrank Mini, MedAgentBench v2 und PhysicianBench.
MAST veröffentlicht sowohl einen allgemeinen Gesamtwert als auch einen klinisch fokussierten Gesamtwert. Die Scores verwenden ein gleichgewichtetes harmonisches Mittel, was bedeutet, dass eine schwache Leistung in einem Bereich den Gesamtscore stärker senkt als bei einem einfachen Durchschnitt. Die agentische Leistung wird separat ausgewiesen und nicht in die Gesamtwerte einbezogen.
MAST soll messen, ob ein KI-System breite und ausgewogene klinische Fähigkeiten besitzt, und nicht, ob es sich für eine einzige Prüfung oder ein einzelnes Dataset optimieren kann.
Ergebnisse aus dem Benchmark
Mit Stand vom 17. Juli 2026, führte GPT-5.5 das öffentliche Gesamtranking mit 61.6 % an, gefolgt von Gemini 3.5 Flash mit 59.4 %, Claude Opus 4.7 mit 59.0 % und Gemini 3.1 Pro mit 58.7 %.
Die relativ geringen Unterschiede zwischen den führenden Models stehen im Gegensatz zu größeren Abweichungen auf der Ebene der einzelnen Benchmarks. So führen spezialisierte retrievalbasierte klinische Systeme den Sicherheits-Benchmark First Do NOHARM an, während allgemeine Models tendenziell eine breitere Abdeckung bei Denk- und Bildgebungsaufgaben bieten.
Was bedeuten die Ergebnisse?
Kein Model zeigt in allen klinischen Dimensionen durchgehend starke Leistungen. Gesamtscores im niedrigen 60 %-Bereich deuten darauf hin, dass selbst führende Systeme erhebliche Schwächen aufweisen, die sichtbar werden, wenn diagnostisches Denken, Behandlungsentscheidungen, Sicherheit und Bildinterpretation gemeinsam bewertet werden.
Der Benchmark zeigt auch, warum die Auswahl von KI im Gesundheitswesen anwendungsfallspezifisch erfolgen sollte. Ein Model, das im Gesamtranking führt, muss nicht das beste System für Sicherheitsprüfungen, Radiologie oder EHR-Automatisierung sein. Gesundheitsorganisationen sollten daher dimensionsbezogene Ergebnisse prüfen, statt sich auf einen einzigen Gesamtscore zu verlassen.4
KI-Anwendungsfälle im Gesundheitswesen
Patientenversorgung
1. Virtuelle Stationen
Eine virtuelle Station ist ein Versorgungsmodell, bei dem Patienten zu Hause eine Behandlung auf Krankenhausniveau erhalten und gleichzeitig vom medizinischen Personal aus der Ferne überwacht werden.
Praxisbeispiel: virtuelle Stationen des NHS
Tausende schwer kranke Kinder in England werden inzwischen zu Hause über „virtuelle Stationen“ des NHS behandelt und vermeiden so lange Krankenhausaufenthalte. Mithilfe tragbarer Geräte wie Herzfrequenz- und Sauerstoffmonitoren können Ärzte die Vitalzeichen der Patienten verfolgen und schnell reagieren, wenn sich etwas verändert.
Kinder mit Erkrankungen wie Asthma, Herzproblemen, Infektionen und Langzeiterkrankungen erhalten aus der Ferne eine Versorgung auf Krankenhausniveau; Pflegekräfte kommen zu Hausbesuchen, wenn Tests oder Medikamente erforderlich sind. Die Daten werden von klinischen Teams rund um die Uhr über Plattformen wie Feebris überwacht, die KI nutzt, um Frühwarnzeichen zu kennzeichnen (siehe Abbildung 1).
Abbildung 1: Beispiel für die Pulsüberwachung von Feebris.
Für die Familien sind die emotionalen Auswirkungen erheblich. Die Versorgung zu Hause reduziert Stress und gibt den Kindern ein Gefühl von Sicherheit und Geborgenheit. Die Verantwortlichen des NHS sagen, dass virtuelle Stationen Krankenhausbetten freimachen und die Versorgung kinderfreundlicher machen; zudem erwarten sie, dass die Fernversorgung in den kommenden Jahren für viele Erkrankungen zum Standard wird.5
2. Unterstützte Diagnose & Verschreibung
KI-gestützte Chatbots können Patienten bei der Selbstdiagnose leichter Erkrankungen unterstützen oder Ärzten bei der Diagnose auf der Grundlage von Symptomen, Krankengeschichte und Diagnosedaten helfen.
Eine Studie, mit der untersucht werden sollte, wie gut ChatGPT Krankheiten diagnostizieren kann und wie oft es empfiehlt, einen Arzt aufzusuchen, kam zu gemischten Ergebnissen hinsichtlich seiner diagnostischen Zuverlässigkeit.
Über fünf Tage hinweg stellten die Forschenden ChatGPT dieselben Fragen zu fünf häufigen orthopädischen Erkrankungen. Die Antworten wurden als korrekt, teilweise korrekt, falsch oder als Liste möglicher Diagnosen eingestuft. Die Genauigkeit und Konsistenz der Antworten wurden gemessen, und ChatGPTs Fähigkeit, orthopädische Erkrankungen genau zu diagnostizieren, war uneinheitlich.
Auch die Empfehlungen, medizinische Hilfe in Anspruch zu nehmen, waren nicht immer eindeutig. ChatGPT könnte als erster Schritt nützlich sein, aber es birgt ein Risiko, sich bei der Selbstdiagnose ohne angemessenen ärztlichen Rat darauf zu verlassen.6
Praxisbeispiel: Ochsner Health mit DeepScribe
Ärzte verbrachten zuvor viel Zeit mit der Dokumentation von Patiententerminen (oft nach der Arbeitszeit), was sowohl die Genauigkeit als auch die Work-Life-Balance beeinträchtigte. Ochsner Health arbeitete mit DeepScribe zusammen, um den administrativen Aufwand der klinischen Dokumentation in seinem fachübergreifenden Netzwerk zu verringern.
Die Ambient-KI von DeepScribe erfasst Gespräche in Echtzeit und erstellt hochgradig anpassbare, fachspezifische Notizen, sodass sich Kliniker stärker auf die Interaktion mit den Patienten konzentrieren können.
Infolgedessen erreichte das System eine Akzeptanz von 78 % bei Klinikern und eine Patientenzufriedenheit von 96 %, während die Dokumentationszeit deutlich sank und die Qualität der Notizen stieg.7
Praxisbeispiel: DxGPT
DxGPT ist ein Tool der erweiterten Intelligenz, das die klinische Diagnose unterstützen soll, indem es eine strukturierte Differenzialdiagnose statt eines offenen Textes liefert.
Es generiert fünf diagnostische Hypothesen mit Symptomen, die jeweils dafür und dagegen sprechen, und nutzt dabei fortgeschrittene Sprachmodelle in einem kontrollierten Rahmen, der Relevanz und Sicherheit gewährleisten soll.
Erste Validierungsstudien, darunter Arbeiten mit dem Sant Joan de Déu Hospital, deuten auf eine Genauigkeit hin, die mit klinischen Experten vergleichbar ist. Das System ist jedoch nicht für autonome Diagnosen gedacht und muss von qualifiziertem Fachpersonal interpretiert werden.
DxGPT legt großen Wert auf strenge Datenschutzpraktiken, darunter automatische Anonymisierung, In-Memory-Verarbeitung, die Vermeidung jeglicher Speicherung personenbezogener Informationen sowie die Einhaltung der GDPR, des HIPAA und des entstehenden EU KI Act.8
Praxisbeispiel: OpenAI for Healthcare
OpenAI for Healthcare ist eine Suite HIPAA-konformer KI-Tools, die klinische, betriebliche und administrative Workflows in Krankenhäusern, Gesundheitssystemen und anderen Versorgungseinrichtungen unterstützt.
Eine der Kernfähigkeiten von OpenAI im Gesundheitswesen ist die evidenzbasierte klinische Unterstützung bei der Diagnose. Das Tool liefert Antworten, die in relevanter medizinischer Fachliteratur verankert sind, darunter Peer-Review-Studien, Public-Health-Leitlinien und klinische Leitlinien.
Sie enthalten außerdem transparente Zitate mit Titeln, Fachzeitschriften und Veröffentlichungsdaten, was eine schnelle Quellenprüfung ermöglicht, das klinische Denken unterstützt und eine rechtzeitige Patientenversorgung erleichtert.9
3. KI-Tools für die psychische Gesundheit
KI wird in der psychischen Gesundheitsversorgung zunehmend eingesetzt, um bei Früherkennung, Behandlung und kontinuierlicher Unterstützung zu helfen. Diese KI-Tools für die psychische Gesundheit analysieren Text, Stimme, Gesichtsausdrücke, Wearables und Gesundheitsakten, 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, Therapieanleitung, Therapeutenvermittlung und fortlaufende Überwachung und verringern gleichzeitig durch Automatisierung die Arbeitsbelastung der Kliniker. Diese Tools erweitern zwar den Zugang und verbessern die Effizienz, doch es bleiben Herausforderungen in Bezug auf Datenschutz, Verzerrung, Regulierung und die Sicherstellung, dass KI die menschliche Versorgung unterstützt statt ersetzt.
Praxisbeispiel: Verint (Cogito)
Cogito10 nutzt fortschrittliche künstliche Intelligenz, um die psychische Gesundheitsversorgung zu verbessern, indem es Echtzeit-Tools für emotionale Intelligenz und Gesprächsanalyse bereitstellt:
- Coaching für emotionale Intelligenz in Echtzeit: Die Plattform von Cogito analysiert stimmliche Hinweise während der Patienteninteraktion und gibt Care-Managern Echtzeit-Anleitung. Dies hilft ihnen, Empathie zu zeigen, Vertrauen aufzubauen und das Engagement der Patienten zu verbessern, was für erfolgreiche Maßnahmen im Bereich der psychischen Gesundheit entscheidend ist.
- Überwachung der Verhaltensgesundheit: Die Plattform erfasst passiv und sicher Verhaltensdaten über mobile Anwendungen und analysiert sie anhand klinischer Kriterien zur Beurteilung der psychischen Gesundheit. Diese kontinuierliche Überwachung unterstützt die Früherkennung von Problemen der Verhaltensgesundheit und ermöglicht rechtzeitige Interventionen.
Praxisbeispiel: Headspace
Headspace, früher Ginger und Headspace Health, nutzt prädiktive Analytik, um Menschen mit einem Risiko für psychische Erkrankungen zu identifizieren, indem es Verhaltensweisen wie erhöhten Stress, Schlafstörungen und sozialen Rückzug überwacht.
Wenn Muster auf ein mögliches Problem hindeuten, wendet sich die Plattform proaktiv an die Betroffenen und bietet zusätzliche Unterstützung an, etwa die Vermittlung von Coaches für psychische Gesundheit.11
Praxisbeispiel: ThroughLine
ThroughLine ist eine digitale Infrastrukturplattform, die es Websites, Apps und Online-Communities ermöglicht, Zugang zu vertrauenswürdiger, personell besetzter Krisen- und psychischer Gesundheitsunterstützung zu bieten.
Sie integriert affektives Computing und Prinzipien der KI für psychische Gesundheit, um Nutzer intelligent mit den am besten geeigneten Helplines aus einem verifizierten globalen Netzwerk von über 1.300 Diensten in 150 Ländern zu verbinden.
ThroughLine deckt kritische Bereiche wie Suizid, Missbrauch, Selbstverletzung und LGBTQ+-Unterstützung ab und bietet die Integration über eine Web-App, ein einbettbares Widget oder eine Entwickler-API.
Die Plattform legt den Schwerpunkt auf Schutz durch strenge Verifizierungsstandards, inklusive Versorgungsrichtlinien und datenschutzorientierte Analytik und hilft Partnern zugleich, regulatorische Anforderungen wie GDPR und den EU Digital Services Act zu erfüllen.12
4. Kundenservice-Chatbots im Gesundheitswesen
Kundenservice-Chatbots können Patientenfragen zu Terminen, Abrechnung oder Medikamentennachbestellungen beantworten.
Dies kann die Geschwindigkeit und Genauigkeit von Diagnosen verbessern, die Arbeitsbelastung der Gesundheitsdienstleister verringern und eine bessere Ressourcenverteilung ermöglichen. Ärzte können sich auf komplexere Fälle konzentrieren, während KI-Tools Erstbewertungen oder Zweitmeinungen für Routinefälle liefern.
Praxisbeispiel: KI-gestützter Onkologie-Chatbot am SSG Hospital
Im Jahr 2025 hat das SSG Hospital einen KI-Chatbot speziell für Krebspatienten und pflegende Angehörige eingeführt. Er bietet sofortige Informationen zu Behandlungsoptionen (wie Operation, Chemotherapie und Strahlentherapie), Anweisungen zur Nachsorge, zum Umgang mit Symptomen und Nebenwirkungen sowie Details zu Ambulanzen in mehreren Sprachen. Der Chatbot soll Ängste verringern und einen leichter zugänglichen, einfach zu bedienenden Kundenservice bieten.13
5. KI-Agenten im Gesundheitswesen
KI-Agenten unterstützen im Gesundheitswesen, indem sie Aufgaben automatisieren, die Entscheidungsfindung verbessern und die Patientenversorgung optimieren. Sie analysieren medizinische Daten für die Diagnose, schlagen personalisierte Behandlungen vor, prognostizieren Ergebnisse und verwalten administrative Aufgaben.
Agentic AI-Tools ermöglichen außerdem Echtzeitüberwachung und virtuelle Konsultationen, steigern die Effizienz und reduzieren Fehler.
Praxisbeispiel: Prosper KI-Sprachagent für Northeast OB/GYN
Northeast OB/GYN hatte aufgrund von Personalmangel, hoher Fluktuation und steigendem Anrufaufkommen Schwierigkeiten, mit dem schnellen Wachstum Schritt zu halten, was zu langen Wartezeiten, ungeprüften Versicherungsleistungen und Burnout beim Personal führte.
Um dem zu begegnen, führte die Praxis Prosper als KI-gestützte Front-Desk-Lösung ein, die Terminplanung, Stornierungen, Leistungsprüfung und Wartelistenverwaltung automatisiert und komplexe Fälle an das Personal weiterleitet.
Nach einer schrittweisen Einführung wurde das System schnell in den täglichen Betrieb integriert, bearbeitete alle eingehenden Anrufe und löste etwa 50 % ohne menschliches Zutun. Dies führte zu einer Senkung der Betriebskosten um 40 %, einem Anstieg der vereinbarten Termine um 12 % und einer durchgängigen 24/7-Abdeckung.14
Praxisbeispiel: Claude for Healthcare
Claude for Healthcare15 ist das HIPAA-fähige Produkt von Anthropic, das es Gesundheitsdienstleistern, Startups und Patienten ermöglicht, Claude sicher für medizinische und administrative Aufgaben zu nutzen.
Es erweitert die bestehenden Funktionen von Claude um gesundheitsspezifische Konnektoren, Agentenfähigkeiten und Compliance-Kontrollen, damit Organisationen direkt mit klinischen Daten, Kostenträgerdaten und Abrechnungsdaten arbeiten können.
Zu den wichtigsten Funktionen gehören:
- Gesundheitsdaten-Konnektoren: Bieten direkten Zugriff auf branchenübliche Quellen, darunter die CMS Coverage Database, ICD-10, das National Provider Identifier Registry und PubMed.
- FHIR-Entwicklungsunterstützung: Zur Vereinfachung der Integration zwischen Gesundheitssystemen mithilfe des FHIR-Standards, wodurch Entwicklungszeit und Integrationsfehler reduziert werden.
- Workflows für Vorabgenehmigungen: Eine konfigurierbare Prüfvorlage für Vorabgenehmigungen, die dabei hilft, Kostenträgerrichtlinien, klinische Leitlinien, Patientenakten und Widerspruchsdokumentation abzugleichen.
- Versorgungskoordination und Triage: Unterstützung bei der Sortierung und Priorisierung von Patientennachrichten, Überweisungen und Übergaben, damit dringende Anliegen rechtzeitig beachtet werden.
- Plattform für Startups im Gesundheitswesen: APIs und Entwicklertools, mit denen Startups KI-gestützte Lösungen wie Unterstützung bei der klinischen Dokumentation, Tools zur Aktenprüfung und administrative Automatisierung entwickeln können.
- Integrationen persönlicher Gesundheitsdaten (USA): Optionaler und nutzergesteuerter Zugriff auf Laborergebnisse und Gesundheitsakten über HealthEx, Function, Apple Health und Android Health Connect, sodass Claude die Krankengeschichte zusammenfassen, Ergebnisse erklären und bei der Vorbereitung auf klinische Besuche helfen kann.
- Datenschutz- und Sicherheitskontrollen: Ausdrückliche Nutzerzustimmung, fein abgestufte Berechtigungskontrolle, kein Training mit persönlichen Gesundheitsdaten, kontextbezogene Hinweise und die Aufforderung, bei Bedarf medizinisches Fachpersonal hinzuzuziehen.
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-gesteuerte Check-in-System personalisiert die Interaktion mit den Patienten, während die Automatisierung von Front-Desk-Aufgaben es dem Personal ermöglicht, sich stärker auf die Patientenversorgung zu konzentrieren.
Durch diese Zusammenarbeit mit Sully.ai sanken die Abläufe pro Patient um das 10x-fache und die Zeit für administrative Aufgaben, etwa die Verwaltung von Patientenakten, von 15 Minuten auf 1–5 Minuten. Dies führte zu einer 3x-Steigerung von Effizienz und Geschwindigkeit.
Darüber hinaus hat die Plattform das Burnout von Ärzten um 90 % reduziert und ermöglicht so gezieltere und sinnvollere Patientengespräche.16
Praxisbeispiel: Agentic-KI Healthcare platform
Agentic-KI Healthcare ist ein Forschungsprototyp, der mehrere KI-Agenten mit eingebauten Datenschutz-, Erklärbarkeits- und Regulierungsschutzmechanismen kombiniert.
Das System nutzt Verschlüsselung, rollenbasierte Zugriffskontrolle und Audit-Logs, um sicherere Gesundheits-Workflows zu unterstützen, und bietet mehrsprachige Unterstützung in Englisch, Französisch und Arabisch, um die Inklusion zu verbessern.17
6. Prüfung von Verschreibungen
KI-Technologie hilft Gesundheitsdienstleistern, Verschreibungsfehler zu reduzieren, indem sie Rezepte auf mögliche Wechselwirkungen, falsche Dosierungen und Patientenallergien analysiert.
Dies verringert das Risiko unerwünschter Arzneimittelereignisse, einer bedeutenden Quelle von Komplikationen und Kosten im Gesundheitswesen.
7. Schwangerschaftsmanagement
KI-Systeme können eingesetzt werden, um die Gesundheit von Mutter und Fötus mithilfe tragbarer Geräte und Fernüberwachungssystemen zu überwachen.
Diese Tools nutzen Daten aus Vitalwerten und anderen Messgrößen, um mögliche Komplikationen frühzeitig vorherzusagen und zu diagnostizieren. Dies verbessert die Schwangerschaftsergebnisse und senkt die Mütter- und Säuglingssterblichkeit.
8. Echtzeit-Priorisierung und Triage
KI-basierte präskriptive Analytik kann Patientendaten wie Symptome, Krankengeschichte und Vitalwerte analysieren, um medizinischem Fachpersonal zu helfen, Fälle in Echtzeit zu priorisieren.
Praxisbeispiel: Lightbeam Health
Lightbeam Health nutzt prädiktive Analytik, um Gesundheitsrisiken bei Patienten vorherzusehen.
Es analysiert über 4.500 Faktoren, darunter klinische, soziale und umweltbedingte Determinanten, um verborgene Risiken zu erkennen. Das System liefert außerdem präskriptive Empfehlungen für gezielte Maßnahmen, die Behandlungsergebnisse verbessern, etwa die Verringerung von Wiedereinweisungen und Notfallbesuchen.18
Praxisbeispiel: Wellframe
Wellframe ermöglicht es medizinischem Fachpersonal, Patienten direkt über eine mobile App personalisierte, interaktive Versorgungsprogramme anzubieten. Die klinischen Module der Plattform basieren auf evidenzbasierter Versorgung, um sicherzustellen, dass die Patienten eine Anleitung auf der Grundlage bewährter medizinischer Verfahren erhalten.
Die App unterstützt außerdem die Echtzeitkommunikation zwischen Versorgungsteams und Patienten für eine kontinuierliche Überwachung und bei Bedarf sofortige Interventionen.
Medizinisches Fachpersonal kann die Erfahrung für jede Patientin und jeden Patienten individuell anpassen und gleichzeitig auf einzelne Gesundheitszustände eingehen, etwa das Management chronischer Erkrankungen oder die Nachsorge nach der Entlassung.
Die KI-Technologie von Wellframe versorgt Patienten mit maßgeschneiderten Versorgungsplänen und stattet Kliniker über ein Dashboard mit Dateneinblicken aus. Diese Echtzeitinformationen helfen, Hochrisikopatienten zu priorisieren und eine effizientere Gesundheitsversorgung zu ermöglichen.
Wellframe ermöglicht durch diese Fähigkeiten bessere Behandlungsergebnisse, unterstützt die Vorsorge und sorgt für persönlichere Beziehungen zwischen Patienten und ihren Versorgungsteams.19
9. Echtzeit-Triage
Die Integration von KI zur Priorisierung stellt sicher, dass die kritischsten Fälle zuerst behandelt werden, was die Effizienz der Notaufnahme erhöht und die Behandlungsergebnisse verbessert.
Praxisbeispiel: Enlitic
Die Patienten-Triage-Lösungen von Enlitic nutzen KI-Technologien, um die Effizienz von Gesundheitssystemen zu steigern, indem sie eingehende medizinische Fälle scannen und auf mehrere klinische Befunde hin bewerten.
Diese Befunde werden anschließend priorisiert, sodass die dringendsten Fälle an die geeigneten medizinischen Fachkräfte im Netzwerk weitergeleitet werden. Dieser Prozess ermöglicht es dem Fachpersonal, Fälle mit hoher Priorität schneller zu bearbeiten, was die allgemeine Patientenversorgung verbessert und Verzögerungen bei Diagnose und Behandlung verringert.
Durch die Automatisierung der Triage mit KI tragen die Lösungen von Enlitic dazu bei, die manuelle Belastung der Kliniker zu verringern und Workflows zu optimieren, insbesondere in der Radiologie. Die Plattform erhöht außerdem die Datenqualität im Gesundheitswesen, indem sie medizinische Bilddaten standardisiert und so sicherstellt, dass Bilder korrekt beschriftet und weitergeleitet werden.20
10. Personalisierte Medikamente und Versorgung
KI ermöglicht die Entwicklung personalisierter Behandlungspläne durch die Analyse individueller Patientendaten, darunter genetische Informationen, Lebensstil und Krankengeschichte. Die personalisierte Medizin trägt dazu bei, die Wirksamkeit der Behandlung zu verbessern, Nebenwirkungen zu verringern und die Gesundheitskosten zu senken, indem unnötige Behandlungen vermieden und die besten Ergebnisse für jede Patientin und jeden Patienten angestrebt werden.
KI-Tools im Gesundheitswesen können Nutzern helfen, auf der Grundlage ihrer Patientendaten die besten Behandlungspläne zu finden, wodurch Kosten gesenkt und die Wirksamkeit der Versorgung erhöht werden.
Praxisbeispiel: Aitia
Das Unternehmen nutzt maschinelles Lernen, um Patienten mit den für sie wirksamsten Behandlungen zusammenzubringen.21
Praxisbeispiel: Oncora Medicals
Oncora kann Daten von Gesundheitssystemen analysieren und daraus lernen, um eine personalisierte Behandlung zu ermöglichen, insbesondere für Krebspatienten.22
11. Patientendatenanalyse
Analyselösungen im Gesundheitswesen können aus klinischen Daten Erkenntnisse ableiten, um dem medizinischen Fachpersonal Empfehlungen zur Verbesserung der Patientenversorgung, zur Identifizierung gefährdeter Bevölkerungsgruppen und zur Optimierung der Ressourcenverteilung zu geben. Dieser Ansatz trägt dazu bei, die Versorgungskosten zu senken und die Behandlungsergebnisse durch fundiertere Entscheidungen zu verbessern.
Praxisbeispiel: Delphi-2M
Delphi-2M ist ein generatives Transformer-Model, das den Verlauf von Krankheiten über die gesamte Lebensspanne eines Menschen vorhersagen soll. Anders als herkömmliche Einzelerkrankungs-Modelle erfasst es Multimorbidität, indem es über 1.000 Erkrankungen gleichzeitig analysiert. Aufbauend auf einer modifizierten GPT-2-Architektur kodiert es das Alter, prognostiziert sowohl die nächste Erkrankung als auch deren Zeitpunkt und berücksichtigt gemeinsam auftretende Diagnosen.
Über die Vorhersage hinaus kann Delphi-2M langfristige Krankheitsverläufe generieren und synthetische Datasets erstellen, die klinische Muster bewahren und gleichzeitig die Privatsphäre schützen.
Trotz dieser Einschränkungen zeigt Delphi-2M Potenzial für Präzisionsmedizin, Früherkennung und Planung auf Systemebene. Die Antizipation individueller Risiken und die Prognose der Krankheitslast können sowohl die Patientenversorgung als auch die Gesundheitspolitik informieren. Künftige Erweiterungen könnten Genom-, Bildgebungs- und Wearable-Daten integrieren, um klinische und Public-Health-Anwendungen weiter zu stärken.23
Praxisbeispiel: Zakipoint Health
Zakipoint Health bietet ein umfassendes Dashboard, das einen transparenten Überblick über die Gesundheitsrisiken und -kosten jedes Mitglieds geben soll. Dieser Ansatz ermöglicht maßgeschneiderte Maßnahmen zur Verbesserung der Gesundheitsergebnisse.
Die Plattform nutzt prädiktive Analytik, um Kostentreiber und Risikofaktoren zu identifizieren, und hilft Gesundheitssystemen, Gesundheitsrisiken zu senken und Kosteneinsparungen zu erzielen.24
12. Chirurgische Roboter
Robotergestützte Operationen kombinieren KI und kollaborative Roboter. Diese Tools unterstützen bei Eingriffen, die Präzision und Wiederholung erfordern, wie etwa die laparoskopische Chirurgie.
Diese Roboter können vordefinierte Bewegungen ermüdungsfrei ausführen und eine hohe Präzision erreichen. Dies trägt dazu bei, das Risiko menschlicher Fehler zu verringern, die Genesungszeiten zu verkürzen und Chirurgen zu ermöglichen, komplexere Eingriffe mit hoher Genauigkeit durchzuführen.
Abbildung 1: Beispiel für robotergestützte Chirurgie.25
13. Assistenzrobotik
Assistenzrobotik im Gesundheitswesen verbessert die Patientenversorgung und unterstützt medizinisches Fachpersonal, indem sie Aufgaben mithilfe von Sensoren, Aktoren und intelligenten Steuerungssystemen ausführt.
Zu den Anwendungen der Assistenzrobotik gehören Exoskelette, die Rehabilitation von Patienten mit Schlaganfall oder Wirbelsäulenverletzungen unterstützen, sowie robotische Medikamentenspender, die eine genaue Dosierung gewährleisten. Telepräsenzroboter ermöglichen Fernkonsultationen, und robotische Pflegeassistenten wie Robear helfen, Patienten sicher zu heben oder zu bewegen.
Diese Technologien verbessern Effizienz, Genauigkeit und Behandlungsergebnisse in verschiedenen klinischen Umgebungen.
Praxisbeispiel: Das LUCAS 3
Das LUCAS 3 ist ein mechanisches Thoraxkompressionssystem von Stryker. Es liefert während der Herz-Lungen-Wiederbelebung (CPR) gleichmäßige, hochwertige Kompressionen und hilft, den Blutfluss bei Patienten mit Herzstillstand aufrechtzuerhalten (siehe Abbildung unten).
Das Gerät ist tragbar, batteriebetrieben und für den Einsatz in Rettungswagen, Krankenhäusern oder an Notfallszenen konzipiert.
Es verringert die körperliche Belastung der Einsatzkräfte und verbessert die CPR-Ergebnisse, indem es auch während des Transports oder der Defibrillation ununterbrochene Kompressionen gewährleistet.
Abbildung 2: LUCAS 3 Thoraxkompressionssystem.26
Medizinische Bildgebung und Diagnostik
14. Früherkennung
KI kann medizinische Unterlagen, Labordaten und Bildgebungsergebnisse analysieren, um frühe Anzeichen chronischer Erkrankungen wie Krebs, Diabetes oder Herz-Kreislauf-Erkrankungen zu erkennen. Eine frühe Diagnose führt zu rechtzeitigen Maßnahmen, die Behandlungsergebnisse verbessern und die langfristigen Behandlungskosten senken können.
Praxisbeispiel: iCAD
iCAD, das Algorithmen des maschinellen Lernens nutzt, um Mammografien zu analysieren, frühe Anzeichen von Brustkrebs erkennt und Radiologen hilft, genauere Diagnosen zu stellen. Dieser Fortschritt hat zu besseren Behandlungsergebnissen und einer Verringerung falsch-positiver Diagnosen beigetragen.
Die Breast Health Solutions von iCAD bieten fortschrittliche Software für digitale Brust-Tomosynthese (DBT), die Beurteilung der Brustdichte, 2D-Mammografie und die personalisierte Risikobewertung.27
Praxisbeispiel: Forschung zu KI-gestütztem Screening
Eine große randomisierte Screening-Studie in Schweden untersuchte, ob der Einsatz von KI beim Mammographie-Screening die Rate der Intervall-Brustkrebsfälle im Vergleich zur standardmäßigen Doppelbefundung durch Radiologen beeinflusst.
Über 105.000 Frauen wurden entweder einem KI-unterstützten Screening oder einem konventionellen Screening ohne KI zugewiesen. Die Studie ergab, dass das KI-unterstützte Screening eine Intervallkrebsrate erreichte, die nicht schlechter war als die der Standardpraxis, und erfüllte damit die Nicht-Unterlegenheitskriterien der Studie. Während die Intervallkrebsraten insgesamt ähnlich waren, traten in der KI-Gruppe weniger invasive und risikoreichere Intervallkarzinome auf.
Die Screening-Sensitivität war mit KI signifikant höher, ohne Einbußen bei der Spezifität, und diese Verbesserungen waren über alle Altersgruppen und Brustdichtekategorien hinweg konsistent.
Insgesamt deuten die Ergebnisse darauf hin, dass KI-gestützte Mammografie die Krebserkennung und die Effizienz des Screenings verbessern kann, was die mögliche Einführung in der klinischen Routinepraxis unterstützt.28
Praxisbeispiel: Google Health
Google Healths Brustkrebs-Screening-Forschung zeigt, dass ihr KI-Model Anzeichen von Brustkrebs mit einer Genauigkeit erkennen kann, die der von Radiologen ähnelt.
Das System wird anhand einer großen Zahl de-identifizierter Mammografien trainiert, um mit Krebs verbundene Muster zu lernen, und wird in realen klinischen Umgebungen evaluiert. An den kooperativen Bemühungen sind Patientinnen und Patienten, Kliniker und Gesundheitsfachkräfte sowie Partnerschaften mit Einrichtungen wie Northwestern Medicine, Imperial College London, mehreren NHS-Trusts und der Japanese Foundation for Cancer Research beteiligt.
Diese Studien untersuchen, wie das Model helfen könnte, Fälle mit höherem Risiko zu priorisieren, als Zweitbefunder in Screening-Workflows zu fungieren und eine konsistentere und inklusivere Erkennung in unterschiedlichen Bevölkerungsgruppen zu unterstützen.29
Praxisbeispiel: Ezra
Ezra nutzt KI bei der Analyse von Ganzkörper-MRT-Scans, um Kliniker bei der Früherkennung von Krebs zu unterstützen.30
15. Erkenntnisse aus der medizinischen Bildgebung
KI-gestützte Tools können die Analyse medizinischer Bilder (z. B. Röntgenaufnahmen, MRTs, CT-Scans) verbessern, indem sie Muster erkennen, die menschlichen Radiologen möglicherweise entgehen. Diese Erkenntnisse helfen, Krankheiten früher und genauer zu diagnostizieren.
KI wird auch eingesetzt, um COVID-19 anhand von Bildgebungsdaten zu diagnostizieren, was eine schnellere Identifizierung kritischer Fälle ermöglicht, die eine Beatmung benötigen.
KI-gestützte medizinische Bildgebung wird außerdem häufig zur Diagnose von COVID-19-Fällen und zur Identifizierung von Patienten eingesetzt, die eine Beatmung benötigen.
Praxisbeispiel: Median Technologies
Median Technologies hat eyonis LCS eingeführt, eine KI-gestützte Software, die Früherkennung von Lungenkrebs durch die Analyse von Niedrigdosis-CT-Scans verbessert. Das Tool wurde entwickelt, um Radiologen bei der Identifizierung und Charakterisierung verdächtiger Lungenrundherde zu unterstützen, und soll die diagnostische Genauigkeit erhöhen und falsch-positive Befunde verringern.
In zwei großen klinischen Studien (REALITY und RELIVE) getestet, zeigte eyonis™ LCS statistisch signifikante Verbesserungen bei der Erkennung von Lungenkrebs im Frühstadium. Die Software wartet derzeit auf die FDA-Zulassung 510(k) und die CE-Kennzeichnung, die für Mitte 2025 erwartet werden, noch vor der geplanten Markteinführung.
Über die Erkennung hinaus begegnet eyonis™ LCS der Variabilität zwischen Radiologen und lässt sich in klinische Workflows integrieren; es bietet eine skalierbare Lösung für Lungenkrebs-Screening-Programme in den USA und Europa.31
Praxisbeispiel: Radiobotics RBfracture
Das KI-gestützte Tool RBfracture von Radiobotics wurde von NICE (National Institute for Health and Care Excellence) als eine von vier KI-Technologien für den NHS-Einsatz zugelassen, die Frakturerkennung auf Röntgenaufnahmen in der Notfallversorgung unterstützen.
RBfracture zeigte eine verbesserte diagnostische Sensitivität von 74 % auf 83 %, ohne die Spezifität zu beeinträchtigen, und begegnet damit Herausforderungen wie übersehenen Frakturen, Personalmangel und der Ermüdung von Klinikern, insbesondere in kleineren oder ländlichen Zentren.32
Praxisbeispiel: Huiying Medical
Huiying Medical, ein in China ansässiges Medizingeräteunternehmen, hat eine KI-Bildgebungslösung entwickelt, die COVID-19 mithilfe von CT-Thorax-Scans erkennen kann. Nach Angaben des Unternehmens könnte diese Lösung Regionen zugutekommen, die keinen Zugang zu RT-PCR haben, dem Standardtestverfahren für COVID-19.
Huiying entwickelte die KI-Algorithmen anhand von CT-Daten aus über 4.000 Coronavirus-Fällen. Das System untersucht Milchglastrübungen (GGO) in der Lunge – ein Zeichen für eine teilweise Füllung der Lufträume – zusammen mit anderen Indikatoren, um die Wahrscheinlichkeit einer COVID-19-Infektion zu beurteilen.
Praxisbeispiel: SkinVision
Die App von SkinVision ermöglicht es Patienten, mithilfe ihres Smartphones frühe Anzeichen von Hautkrebs zu erkennen. Indem Nutzer hochwertige Fotos ihrer Haut aufnehmen können, mit Fokus auf verdächtige Muttermale oder Hautveränderungen, können die Apps diese mit KI-Algorithmen analysieren.
Diese Analyse liefert eine sofortige Risikobewertung, die helfen kann, mögliche Auffälligkeiten wie Melanome, Plattenepithelkarzinome oder Basalzellkarzinome zu erkennen.
Die Algorithmen von SkinVision wurden mit einer umfangreichen Datenbank dermatologischer Bilder trainiert, um zwischen Hautveränderungen mit hohem und niedrigem Risiko zu unterscheiden. Bei Risikobewertungen mit hohem Risiko empfiehlt die App eine professionelle ärztliche Beratung.33
Forschung und Entwicklung
16. Arzneimittelforschung
KI beschleunigt die Arzneimittelforschung, indem sie große Datasets aus der medizinischen Forschung, historischen Behandlungsdaten und biologischen Signalwegen analysiert. Dies führt zu einer schnelleren Identifizierung vielversprechender Wirkstoffkandidaten und senkt die Kosten und den Zeitaufwand für die Markteinführung neuer Medikamente.
KI-Technologie kann zudem die Wirksamkeit von Medikamenten vorhersagen, was zu besseren Ergebnissen in klinischen Studien führen würde.
Praxisbeispiel: Boltz-ABFE
Boltz-ABFE34 ist eine KI-Methode, die Deep-Learning-Vorhersagen mit kostenlos-Energie-Simulationen kombiniert. Wie AlphaFold, das Proteinstrukturen vorhersagt, sagen Boltz-Models Protein-Ligand-Komplexe vorher.
Durch die Integration dieser KI-basierten Vorhersagen mit physikalisch fundierten Berechnungen erweitert Boltz-ABFE den Anwendungsbereich von FEP auf frühere Phasen der Arzneimittelforschung und ermöglicht es Forschenden, Kandidatenmoleküle effizienter zu bewerten, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen.
So funktioniert Boltz-ABFE
- Verwendet Boltz-1 und Boltz-2, KI-Models, die darauf trainiert sind, Protein-Ligand-Komplexe direkt aus Proteinsequenzen und Ligandeninformationen vorherzusagen.
- Wendet Strukturverfeinerung an, um Probleme wie Bindungsordnungsfehler, Stereochemiefehler und sterische Kollisionen zu beheben.
- Nutzt einen Re-Docking-Prozess, bei dem Liganden mit Docking-Software angepasst werden, um Geometrie und Genauigkeit zu verbessern.
- Erhöht die Zuverlässigkeit, indem Regionen mit geringer Konfidenz entfernt und bei Bedarf Bindungspartner einbezogen werden.
Ergebnisse aus Benchmarks
- Getestet an vier Proteinen (TYK2, CDK2, JNK1, P38) aus dem FEP+-Benchmark-Set.
- Lieferte Schätzungen der Bindungsenergie, die oft innerhalb von 1 kcal/mol der experimentellen Ergebnisse lagen.
- In einigen Fällen wurden Simulationen erreicht oder übertroffen, die von Kristallstrukturen ausgingen.
- Zeigte Empfindlichkeit gegenüber strukturellen Details, wodurch Korrekturschritte wie das erneute Docking wichtig wurden.
Praxisbeispiel: NuMedii
Das Biopharma-Unternehmen NuMedii hat die Technologie AIDD (Artificial Intelligence for Drug Discovery) entwickelt, die Big Data und KI nutzt, um systematisch Verbindungen zwischen Medikamenten und Krankheiten zu entdecken.35
Praxisbeispiel: Insilico Medicine
Insilico Medicine, ein Biotech-Unternehmen mit Hauptsitz in Boston und Hongkong, hat einen Meilenstein in der KI-gesteuerten Arzneimittelentwicklung bekannt gegeben.
Ihre Leitsubstanz Rentosertib, die vollständig mithilfe künstlicher Intelligenz entwickelt wurde, hat in einer klinischen Studie der mittleren Phase zu idiopathischer Lungenfibrose (IPF), einer fortschreitenden und derzeit unheilbaren Lungenerkrankung, vielversprechende Ergebnisse gezeigt.
In der Studie zeigten Patienten, die höchste Dosis Rentosertib erhielten, deutliche Verbesserungen der Lungenfunktion. Biomarker-Analysen bestätigten, dass das Medikament ein mit IPF assoziiertes Protein wirksam angriff, wie von Insilicos KI-Algorithmen vorhergesagt.36
17. Genanalyse und -bearbeitung
KI hilft bei der Analyse genetischer Daten, um genetische Variationen zu verstehen und die Auswirkungen der Genbearbeitung vorherzusagen.
Diese Technologie hilft Forschenden auch vorherzusagen, wie bestimmte Genveränderungen das Krankheitsrisiko oder die Behandlungsergebnisse beeinflussen könnten, und ermöglicht so präzisere und wirksamere Gentherapien.
Praxisbeispiel: crossNN
Forscher der Charité – Universitätsmedizin Berlin haben ein KI-Model namens crossNN entwickelt, das über 170 Krebsarten anhand des epigenetischen Fingerabdrucks von Tumoren genau erkennen und klassifizieren kann.
Dieser nicht-invasive Ansatz analysiert genetisches Material wie Liquor cerebrospinalis und ist daher besonders nützlich für Fälle, in denen Biopsien zu riskant sind, etwa bei Hirntumoren.
Die KI vergleicht unbekannte Tumordaten mit Tausenden von Referenzprofilen mithilfe eines neuronalen Netzes, das mit über 8.000 Proben trainiert wurde, und erreicht eine Genauigkeit von bis zu 99 % bei Hirntumoren und 978 % über alle Krebsarten hinweg.
Anders als herkömmliche Diagnoseverfahren, die auf einer Gewebeuntersuchung beruhen, nutzt crossNN DNA-Methylierungsmuster, die für jeden Tumortyp einzigartig sind. Die Technologie ist so konzipiert, dass sie sowohl äußerst zuverlässig als auch erklärbar ist, was für den klinischen Einsatz unerlässlich ist.37
Praxisbeispiel: SOPHiA GENETICS
SOPHiA GENETICS bietet Genetikern die Plattform SOPHiA DDM™, die KI nutzt, um die Genomanalyse zu verbessern. Die Plattform automatisiert die Erkennung, Annotation und Priorisierung komplexer Varianten in Daten der Next-Generation-Sequenzierung (NGS), was zu schnelleren und genaueren Erkenntnissen führt.
Sie lässt sich in bestehende Laborumgebungen integrieren, erleichtert die Zusammenarbeit über ein globales Expertennetzwerk und umfasst Tools wie Alamut™ Visual Plus für die detaillierte Variantenanalyse.
Das MaxCare-Programm bietet außerdem Unterstützung durch Vor-Ort-Beratungen, Schulungen und Leistungsbewertungen, um eine erfolgreiche Implementierung sicherzustellen.38
18. Vergleichende Wirksamkeit von Geräten und Medikamenten
KI kann die Wirksamkeit verschiedener Medizingeräte oder Medikamente bewerten und vergleichen, indem sie klinische Ergebnisse und Patientendaten analysiert.
Dies hilft Gesundheitsdienstleistern, fundiertere Entscheidungen über die wirksamsten Behandlungen zu treffen und zugleich das Ausprobieren bei medizinischen Interventionen zu reduzieren.
Praxisbeispiel: 4Quant
4Quant nutzt Big-Data-Analytik und Deep-Learning-Technologie, um aussagekräftige Erkenntnisse aus Bildern und Videos zu gewinnen und so die Gestaltung und Optimierung von Experimenten zu unterstützen. Die Plattform setzt Algorithmen des maschinellen Lernens ein, um große Mengen visueller Daten zu verarbeiten, damit Forscher und medizinisches Fachpersonal komplexe Informationen effektiv analysieren können.
Durch die Automatisierung der Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse aus Bilddaten ermöglicht 4Quant Nutzern, die wichtigsten Komponenten und Muster zu identifizieren, die für ihren spezifischen Versuchsbedarf am relevantesten sind. Dies kann besonders in Bereichen wie wissenschaftlicher Forschung, Medizin und industriellen Anwendungen wertvoll sein, in denen die Analyse visueller Daten für die Entscheidungsfindung entscheidend ist.
Die Lösungen von 4Quant bieten zudem eine Anpassung an spezifische Nutzeranforderungen für gezieltere Analysen. Dieser Ansatz reduziert den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Analyse großer Datasets und verbessert die Präzision und Qualität der Erkenntnisse.39
Management im Gesundheitswesen
19. Markenmanagement und Marketing
KI-Plattformen können die Wahrnehmung des Gesundheitsmarktes und die Patientendemografie analysieren, um medizinischem Fachpersonal zu helfen, ihre Marketingstrategien zu optimieren. Krankenhäuser und Gesundheitsorganisationen können ihren Markenruf verbessern, indem sie Botschaften anpassen und die richtigen Zielgruppen ansprechen.
20. Preisgestaltung und Risiko
KI-Modelle können die optimale Preisgestaltung für Behandlungen und Dienstleistungen vorhersagen, indem sie Wettbewerb, Marktnachfrage und Behandlungsergebnisse analysieren.
Dies hilft Gesundheitsdienstleistern, wettbewerbsfähige und dennoch rentable Preise festzulegen, die finanzielle Belastung der Patienten zu verringern und die operativen Margen zu optimieren.
21. Marktforschung
KI kann genutzt werden, um Wettbewerbsinformationen über andere Krankenhäuser oder Gesundheitsdienstleister zu sammeln. Diese Daten ermöglichen es Krankenhäusern, ihre Dienstleistungen zu benchmarken, Verbesserungsbereiche zu identifizieren und sich an Veränderungen in der Gesundheitsmarktlandschaft anzupassen.
Praxisbeispiel: MD Analytics
MD Analytics ist eine Lösung für die Marktforschung im 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, Marktbewertungen, Patient-Journey-Analysen und Bewertungen des Kaufprozesses. Zu den Lösungen vor der Markteinführung gehören Bedarfsprognosen, Konzepttests, Preisforschung und Bewertungen von Patientenunterstützungsprogrammen. In der Nachmarkt- und Wachstumsphase liegt der Schwerpunkt auf Kundenbindung, Außendienstbewertungen, Multichannel-Optimierung und dem Tracking von KPIs.40
22. Betrieb
Technologien zur Prozessautomatisierung wie intelligente Automatisierung und RPA können Gesundheitsabläufe wie Terminplanung, Abrechnung und Berichterstellung verwalten. Durch die Automatisierung von Routineaufgaben können Gesundheitsdienstleister Personal freesetzen, damit es sich auf die Patientenversorgung konzentrieren kann, während die Verwaltungskosten sinken.
Praxisbeispiel: Comet
Comet ist das medizinische Intelligenzsystem von Epic, das Klinikern, Patienten und Gesundheitssystemen helfen soll, bessere, datengestützte Entscheidungen zu treffen, indem es wahrscheinliche Ergebnisse im Versorgungsverlauf eines Patienten vorhersagt.
Trainiert mit über 100 Milliarden de-identifizierten medizinischen Ereignissen in Epic Cosmos modelliert es zeitlich geordnete Abfolgen von Diagnosen, Laborergebnissen, Medikamenten und Begegnungen, um künftige Szenarien zu simulieren, darunter Krankheitsprogression, Wiederaufnahmerisiko und Dauer des Krankenhausaufenthalts.
Auf ähnlichen Prinzipien wie bei Large Language Models aufgebaut, generiert Comet plausible Gesundheitstrajektorien und fasst sie zu umsetzbaren Erkenntnissen zusammen, die in klinische Workflows integriert werden. Anders als herkömmliche Tools führt es die Versorgungsplanung von einem reaktiven zu einem vorausschauenden Ansatz, indem es eine Reihe möglicher Ergebnisse darstellt und Teams hilft, Ressourcen zuzuweisen, Entlassungen zu planen und Risiken mit größerer Sicherheit zu managen.
Comet arbeitet unter strengen Datenschutz- und Sicherheitsstandards und hat in einer Vielzahl evaluierter Fälle erfolgreiche Leistungen gezeigt. Ab 2026 können Forschende in teilnehmenden Organisationen Comet in einem virtuellen Labor erforschen, um die Anwendungsfälle zu verfeinern – ein Schritt hin zu einer personalisierteren, proaktiveren und sichereren Entscheidungsfindung im Gesundheitswesen.41
23. Betrugserkennung
KI-Tools können Muster in Gesundheitsanträgen analysieren, um betrügerische Aktivitäten wie Falschanträge oder Überabrechnungen zu erkennen. Dies hilft Gesundheitsorganisationen, Verluste durch Betrug zu minimieren, und stellt sicher, dass Ressourcen effizienter für die Patientenversorgung eingesetzt werden.
Praxisbeispiel: Markovate
Ein nationaler Krankenversicherer sah sich mit zunehmenden betrügerischen Anträgen und Datenschutzverletzungen konfrontiert, was zu finanziellen Verlusten und einer Beeinträchtigung der Privatsphäre der Patienten führte.
Markovate42 implementierte ein KI-basiertes Betrugserkennungssystem, das Antragsdaten analysierte, verdächtige Verhaltensweisen kennzeichnete und sich nahtlos in die Infrastruktur des Anbieters integrieren ließ, wodurch die HIPAA-Konformität sichergestellt und sensible Patientendaten geschützt wurden.
Die Ergebnisse sind:
- 30 % weniger betrügerische Anträge innerhalb von sechs Monaten.
- 25 % Verbesserung der Datensicherheit.
- 40 % schnellere Antragsbearbeitung, was die Effizienz steigert.
Hyperautomatisierung im Gesundheitswesen
Hyperautomatisierung ist ein aufkommender Ansatz der digitalen Transformation, bei dem so viele Geschäftsprozesse wie möglich automatisiert und die nicht vollständig automatisierbaren Prozesse digital unterstützt werden.
Hyperautomatisierung kombiniert KI, RPA und Computer-Vision-Technologien für die durchgängige Prozessautomatisierung im Gesundheitswesen.
Hier sind Anwendungsfälle für Hyperautomatisierung im Gesundheitswesen:
24. Krankenversicherungsbearbeitung
Durch den Einsatz von NLP-Methoden und KI/Deep-Learning-Models kann ein Hyperautomatisierungsansatz Krankenversicherungsunternehmen helfen:
- Manuelle Arbeit bei Vorabgenehmigungen und der Antragsbearbeitung minimieren,
- Menschliche Fehler reduzieren,
- Betrug im Gesundheitswesen genauer erkennen und verhindern,
- Kundenzufriedenheit durch kürzere Antragszyklen sicherstellen.
25. Regulatorische Compliance
Gesundheitsdienstleister, Krankenversicherungen, Apotheken und andere Akteure im Gesundheitswesen müssen Vorschriften wie HIPAA in den USA und GDPR in der EU einhalten.
Hyperautomatisierung kann helfen, die regulatorische Compliance von Gesundheitsorganisationen sicherzustellen:
- Intelligente Bots können jede Aktion in Gesundheitssystemen protokollieren und das Aktivitätsprotokoll bei Bedarf dokumentieren.
- KI/ML-Modelle können eingesetzt werden, um möglichen Betrug im Gesundheitswesen vorherzusagen,
- Die Automatisierung interner Prüfprozesse kann helfen, Risiken und interne Kontrollen effizienter und häufiger zu bewerten.
Diese Forschung zitieren
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
title = {{25 KI-Anwendungsfälle im Gesundheitswesen mit Beispielen}},
year = {2026},
month = aug,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/healthcare-ai-use-cases}},
note = {AIMultiple. Abgerufen am 6. August 2026}
}Referenzlinks
Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen zitiert, darunter Business Insider, Forbes, Washington Post, globalen Unternehmen wie Deloitte, HPE und NGOs wie dem World Economic Forum sowie supranationalen Organisationen wie der European Commission.
Während seiner Karriere war Cem als Tech-Berater, Tech-Einkäufer und Tech-Unternehmer tätig. Er beriet Unternehmen über ein Jahrzehnt lang bei McKinsey & Company und Altman Solon in Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte auch einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung.
Er leitete die Technologiestrategie und Beschaffung eines Telekommunikationsunternehmens und berichtete dabei direkt an den CEO. Zudem führte er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos an, das innerhalb von 2 Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlich wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Bewertung anwuchs. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider aufgegriffen.
Cem spricht regelmäßig auf internationalen Technologiekonferenzen. Er schloss sein Studium an der Bogazici University als Computer-Ingenieur ab und hat einen MBA von der Columbia Business School.
Zuvor arbeitete sie als Recruiterin in Projektmanagement- und Beratungsfirmen. Sıla hat einen Master of Science in Sozialpsychologie und einen Bachelor of Arts in Internationalen Beziehungen.
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