25 Anwendungsfälle von KI im Gesundheitswesen mit Beispielen

Eine aktuelle Studie zeigt, dass hybride Teams aus menschlichen Klinikern und KI-Systemen genauere medizinische Diagnosen stellen, vor allem weil sie tendenziell unterschiedliche und komplementäre Fehler machen, die sich gegenseitig korrigieren. Diese Ergebnisse deuten auf ein starkes Potenzial der 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

In dieser Studie werden zwei spezialisierte klinische KI-Tools, OpenEvidence und UpToDate Expert KI, über drei allgemeine Frontier-Modelle hinweg verglichen: GPT-5.2, Gemini 3.1 Pro und Claude Opus 4.6. In die praxisnahe Evaluation wurde auch Google Search KI Overview als allgemein zugänglicher Referenzpunkt einbezogen.

Die Evaluation besteht aus drei Komponenten:

• MedQA: 500 Fragen aus der medizinischen Zulassungsprüfung.
• HealthBench: 500 klinische Prompts, die anhand von expertenentwickelten Bewertungsrastern beurteilt wurden.
• Real Clinical Queries (RCQ): 100 anonymisierte Fragen, die von Ärzten in einer klinischen Live-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, klinische Ausrichtung und Praxisnutzen bieten als allgemeine LLMs.

Die RCQ-Komponente ist besonders wichtig, weil sie die Leistung bei Fragen misst, die Ärzte tatsächlich stellen, anstatt sich auf prüfungsähnliche Datensätze zu stützen.

Ergebnisse des Benchmarks

Die allgemeinen Modelle übertrafen die spezialisierten klinischen Tools in allen drei Evaluationen:

• Bei MedQA erzielte Gemini 97,4 %, verglichen mit 89,6 % für OpenEvidence und 88,4 % für UpToDate.
• Bei HealthBench erzielte GPT-5.2 88,0, während OpenEvidence und UpToDate 62,6 bzw. 61,3 erreichten.
• 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 3,17.
• Google KI Overview schnitt ungefähr auf dem gleichen Niveau ab wie die beiden klinischen Tools.
• UpToDate verweigerte bei 19 % der echten klinischen Anfragen eine Antwort, verglichen mit 1–3 % bei den Frontier-Modellen.
• Die Studie fand keine statistisch signifikanten Unterschiede zwischen den Systemen hinsichtlich schädlicher Inhalte oder Halluzinationsraten.

Was bedeuten die Ergebnisse?

Eine gesundheitsspezifische Schnittstelle, ein Retrieval-System oder eine Marke führt nicht automatisch zu einer besseren klinischen Leistung. Zumindest für die getesteten Aufgaben scheinen Modellgröße, allgemeine Denkfähigkeit und Alignment mehr Wert zu bieten als eine domänenspezifische Positionierung.

Für Gesundheitsorganisationen spricht das Ergebnis dafür, klinische KI-Produkte vor der Beschaffung unabhängig zu benchmarken, anstatt anzunehmen, dass spezialisierte Tools genauer oder sicherer sind. Allerdings hat die Studie Faktoren wie Zitationsqualität, Latenz, Kosten, Workflow-Integration oder die Leistung bei hochspezialisierten medizinischen Aufgaben nicht bewertet.²

MedAgentBench: Eine virtuelle EHR-Umgebung zum Benchmarken medizinischer LLM-Agenten

MedAgentBench ist eine Evaluationsumgebung, um zu testen, ob LLM-Agenten Aufgaben innerhalb einer elektronischen Patientenakte ausführen können, anstatt nur medizinische Fragen zu beantworten.

Sie enthält 300 von Klinikern verfasste Aufgaben aus 10 Kategorien, 100 realistische Patientenprofile und mehr als 700.000 klinische Datenelemente. Die Modelle interagieren über FHIR, den von wichtigen Gesundheitsinformationssystemen unterstützten Interoperabilitätsstandard, mit einer simulierten EHR.

Zu den Aufgaben gehören das Abrufen von Patienteninformationen, die Überprüfung von Laborergebnissen, die Dokumentation von Vitalwerten, das Anordnen von Tests, das Erstellen von Überweisungen und das Erstellen von Medikamentenanordnungen.

MedAgentBench misst, ob ein KI-Agent in der Lage ist:

• eine Anweisung des Klinikers zu verstehen,
• die richtige Information in einer Patientenakte zu finden,
• konditionale klinische Logik anzuwenden,
• die richtigen EHR-Funktionen auszuwählen und aufzurufen,
• die angeforderte Aktion abzuschließen, ohne ungültige oder unvollständige Ausgaben zu erzeugen.

Die wichtigste Metrik ist der End-to-End-Aufgabenerfolg. Ein Modell muss die Aufgabe korrekt ausführen, nicht nur eine plausible Erklärung liefern.

Ergebnisse des Benchmarks

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?

Aktuelle Modelle können viele strukturierte EHR-Aufgaben bewältigen, insbesondere das Abrufen von Informationen. Allerdings scheiterte selbst das beste Modell bei etwa 30 % der Aufgaben insgesamt und bei fast der Hälfte der handlungsbasierten Aufgaben.

Dieses Zuverlässigkeitsniveau mag für überwachte Pilotprojekte und administrative Unterstützung nützlich sein. Es reicht nicht für unbeaufsichtigte Medikamenten-, Labor- oder Überweisungsaktionen, bei denen ein einziger falscher API-Aufruf eine Patientenakte verändern kann.

MedAgentBench verdeutlicht daher den Unterschied zwischen medizinischem Wissen und operationeller Zuverlässigkeit: Ein Modell kann medizinische Fragen gut beantworten, aber 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. Anstatt eine einzige enge Fähigkeit zu messen, kombiniert sie Evaluationen, die Folgendes abdecken:

• Diagnostisches Denken
• Management-Denken
• Patientensicherheit
• Radiologie
• Andere medizinische Bilder
• Agentisches Aufgabenerledigen

Zu den Komponenten-Benchmarks gehören First Do NOHARM, CPC-Bench, der Script Concordance Test, ReXrank Mini, MedAgentBench v2 und PhysicianBench.

MAST veröffentlicht sowohl einen allgemeinen als auch einen klinikerfokussierten Gesamtwert. Die Werte basieren auf einem harmonischen Mittel mit gleicher Gewichtung, was bedeutet, dass eine schlechte Leistung in einem Bereich die Gesamtbewertung stärker verringert als bei einem einfachen Durchschnitt. Die agentische Leistung wird derzeit separat ausgewiesen und nicht in die Gesamtwerte einbezogen.

MAST zielt darauf ab zu messen, ob ein KI-System über breite und ausgewogene klinische Fähigkeiten verfügt, anstatt nur für eine Prüfung oder einen Datensatz optimieren zu können.

Ergebnisse des Benchmarks

Stand 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 Modellen stehen im Kontrast zu größeren Abweichungen auf Ebene der einzelnen Benchmarks. So führen zum Beispiel spezialisierte retrievalbasierte klinische Systeme den Sicherheitsbenchmark First Do NOHARM an, während allgemeine Modelle tendenziell eine breitere Abdeckung bei Denk- und Bildgebungsaufgaben bieten.

Was bedeuten die Ergebnisse?

Derzeit zeigt kein Modell eine durchgängig starke Leistung über alle klinischen Dimensionen hinweg. Gesamtwerte im unteren 60 %-Bereich deuten darauf hin, dass selbst führende Systeme erhebliche Schwächen aufweisen, die zutage treten, wenn diagnostisches Denken, Behandlungsentscheidungen, Sicherheit und Bildinterpretation gemeinsam evaluiert werden.

Der Benchmark zeigt auch, warum die Auswahl von KI im Gesundheitswesen anwendungsfallspezifisch sein sollte. Ein Modell, das Gesamtranking anführt, ist möglicherweise nicht das beste System für die Sicherheitsprüfung, Radiologie oder EHR-Automatisierung. Gesundheitsorganisationen sollten daher dimensionsbezogene Ergebnisse prüfen, anstatt sich auf einen einzigen Gesamtwert zu verlassen.⁴

Anwendungsfälle von KI im Gesundheitswesen

Patientenversorgung

1. Virtuelle Stationen

Eine virtuelle Station ist ein Versorgungsmodell, bei dem Patienten eine Behandlung auf Krankenhausniveau zu Hause erhalten, während sie vom medizinischen Personal aus der Ferne überwacht werden.

Praxisbeispiel: Virtuelle Stationen des NHS

Tausende schwer kranke Kinder in England werden inzwischen über „virtuelle Stationen“ des NHS zu Hause behandelt und vermeiden so lange Krankenhausaufenthalte. Mithilfe von tragbaren Geräten wie Herzfrequenz- und Sauerstoffmonitoren können Ärzte die Vitalwerte der Patienten verfolgen und schnell reagieren, wenn sich etwas ändert.

Kinder mit Erkrankungen wie Asthma, Herzproblemen, Infektionen und chronischen Krankheiten erhalten aus der Ferne eine Versorgung auf Krankenhausniveau, wobei Krankenschwestern die Häuser besuchen, wenn Tests oder Medikamente erforderlich sind. Die Daten werden rund um die Uhr von klinischen Teams über Plattformen wie Feebris überwacht, die KI nutzt, um Frühwarnsignale zu erkennen (siehe Abbildung 1).

Abbildung 1: Beispiel für die Pulsüberwachung von Feebris.

Für die Familien sind die emotionalen Auswirkungen erheblich. Zu Hause gepflegt zu werden, reduziert Stress und trägt dazu bei, dass sich Kinder sicherer und wohler fühlen. Die Leiter des NHS sagen, dass virtuelle Stationen Krankenhausbetten freimachen und gleichzeitig die Versorgung kinderfreundlicher machen, und sie erwarten, dass die Fernversorgung in den kommenden Jahren für viele Erkrankungen zum Standard wird.⁵

2. Assistierte Diagnose & 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 Erkrankungen diagnostizieren kann und wie oft es empfiehlt, einen Arzt aufzusuchen, ergab gemischte Ergebnisse hinsichtlich seiner diagnostischen Verlässlichkeit.

Über fünf Tage 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 genau zu diagnostizieren, war inkonsistent.

Auch die Empfehlungen, medizinische Hilfe in Anspruch zu nehmen, waren nicht immer eindeutig. ChatGPT könnte als erster Schritt nützlich sein, aber es besteht ein Risiko, sich zur Selbstdiagnose ohne angemessenen ärztlichen Rat darauf zu verlassen.⁶

Praxisbeispiel: Ochsner Health mit DeepScribe

Früher verbrachten Ärzte viel Zeit mit der Dokumentation von Patientenbesuchen (oft nach Feierabend), was sich sowohl auf die Genauigkeit als auch auf die Work-Life-Balance auswirkte. Ochsner Health ging eine Partnerschaft mit DeepScribe ein, um den administrativen Aufwand der klinischen Dokumentation in seinem multidisziplinären Netzwerk zu reduzieren.

Die Ambient-KI von DeepScribe erfasst Gespräche in Echtzeit und erstellt hochgradig anpassbare, fachspezifische Notizen, sodass Kliniker sich stärker auf die Patienteninteraktion konzentrieren können.

Infolgedessen erreichte das System eine 78%ige Akzeptanz bei Klinikern und eine 96%ige Patientenzufriedenheit, während die Dokumentationszeit deutlich reduziert und die Notizqualität verbessert wurde.⁷

Praxisbeispiel: DxGPT

DxGPT ist ein Tool der erweiterten Intelligenz, das die klinische Diagnose unterstützen soll, indem es eine strukturierte Differenzialdiagnose anstelle von frei formuliertem Text liefert.

Es generiert fünf diagnostische Hypothesen mit Symptomen, die dafür und dagegen sprechen, unter Verwendung fortschrittlicher Sprachmodelle in einem kontrollierten Rahmen, der Relevanz und Sicherheit gewährleisten soll.

Erste Validierungsstudien, einschließlich der Zusammenarbeit mit dem Krankenhaus Sant Joan de Déu, deuten auf eine Genauigkeit hin, die mit der klinischer Experten vergleichbar ist. Das System ist jedoch nicht für autonome Diagnosen vorgesehen und muss von qualifiziertem Fachpersonal interpretiert werden.

DxGPT legt großen Wert auf strenge Datenschutzpraktiken, einschließlich automatischer Anonymisierung, In-Memory-Verarbeitung, keiner Speicherung personenbezogener Daten und der Einhaltung von DSGVO, HIPAA und des entstehenden EU KI Act.⁸

Praxisbeispiel: OpenAI für das Gesundheitswesen

OpenAI für das Gesundheitswesen ist eine Suite von HIPAA-konformen KI-Tools, die klinische, betriebliche und administrative Arbeitsabläufe in Krankenhäusern, Gesundheitssystemen und anderen Versorgungsumgebungen unterstützen.

Eine der Kernfähigkeiten von OpenAI im Gesundheitswesen ist die evidenzbasierte klinische Entscheidungsunterstützung für die Diagnose. Das Tool liefert Antworten, die in der relevanten medizinischen Literatur verankert sind, einschließlich von Experten begutachteter Studien, Public-Health-Leitlinien und klinischer Leitlinien.

Es enthält auch transparente Zitate mit Titel, Zeitschrift und Veröffentlichungsdatum, wodurch eine schnelle Quellenüberprüfung ermöglicht, das klinische Denken unterstützt und eine zeitnahe Patientenversorgung erleichtert wird.⁹

3. KI-Tools für die psychische Gesundheit

KI wird zunehmend in der psychischen Gesundheitsversorgung eingesetzt, um bei der Früherkennung, Behandlung und fortlaufenden 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 laufende Überwachung, während sie gleichzeitig die Arbeitsbelastung der Kliniker durch Automatisierung reduzieren. Diese Tools erweitern zwar den Zugang und verbessern die Effizienz, doch es bleiben Herausforderungen in Bezug auf Datenschutz, Verzerrungen, Regulierung und die Sicherstellung, dass KI die menschliche Betreuung unterstützt und nicht ersetzt.

Praxisbeispiel: Verint (Cogito)

Cogito¹⁰ nutzt fortschrittliche künstliche Intelligenz, um die psychische Gesundheitsversorgung durch die Bereitstellung von Echtzeit-Tools für emotionale Intelligenz und Gesprächsanalyse zu verbessern:

• Echtzeit-Coaching für emotionale Intelligenz: Die Plattform von Cogito analysiert stimmliche Hinweise während der Patienteninteraktion und gibt den Betreuungsmanagern Echtzeit-Anleitung. Dies hilft ihnen, Empathie zu zeigen, Vertrauen aufzubauen und das Patientenengagement zu verbessern, was für erfolgreiche Interventionen im Bereich der psychischen Gesundheit entscheidend ist. ​
• Verhaltensbezogene Gesundheitsüberwachung: Die Plattform sammelt passiv und sicher Verhaltensdaten über mobile Anwendungen und analysiert sie anhand klinischer Bewertungskriterien für psychische Gesundheit. Diese kontinuierliche Überwachung hilft bei der Früherkennung von verhaltensbezogenen Gesundheitsproblemen und ermöglicht rechtzeitige Interventionen.

Praxisbeispiel: Headspace

Headspace, ehemals Ginger und Headspace Health, nutzt prädiktive Analytik, um Personen mit einem Risiko für psychische Erkrankungen zu identifizieren, indem es Verhaltensweisen wie erhöhten Stress, Schlafstörungen und sozialen Rückzug überwacht.

Wenn Muster auf ein potenzielles Problem hindeuten, greift die Plattform proaktiv ein und bietet zusätzliche Unterstützung an, wie z. B. die Verbindung von Nutzern mit Coaches für psychische Gesundheit.¹¹

Praxisbeispiel: ThroughLine

ThroughLine ist eine digitale Infrastrukturplattform, die es Websites, Apps und Online-Communities ermöglicht, Zugang zu vertrauenswürdiger, von Menschen besetzter Krisen- und psychosozialer Unterstützung zu bieten.

Sie integriert Prinzipien des Affective Computing und der KI für psychische Gesundheit, um Nutzer intelligent mit den relevantesten 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 Wert auf Sicherheit durch strenge Verifizierungsstandards, inklusive Betreuungsrichtlinien und datenschutzorientierte Analysen, während sie Partnern hilft, regulatorische Anforderungen wie die DSGVO 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 des Gesundheitspersonals verringern und eine bessere Ressourcenzuweisung ermöglichen. Ärzte können sich auf komplexere Fälle konzentrieren, während KI-Tools Erstbewertungen oder Zweitmeinungen für Routinefälle liefern.

Praxisbeispiel: KI-gestützter Onkologie-Chatbot im SSG Hospital

Im Jahr 2025 führte das SSG Hospital einen KI-Chatbot speziell für Krebspatienten und ihre Betreuer ein. Er bietet sofortige Orientierung zu Behandlungsoptionen (wie Chirurgie, Chemotherapie und Strahlentherapie), Anweisungen zur Nachsorge, Symptom- und Nebenwirkungsmanagement sowie Details zu Ambulanzen in mehreren Sprachen. Der Chatbot zielt darauf ab, Ängste zu reduzieren und eine zugänglichere, leichter zu navigierende Kundenbetreuung zu bieten.¹³

5. KI-Agenten im Gesundheitswesen

KI-Agenten helfen 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.

Agentische KI-Tools ermöglichen auch Echtzeitüberwachung und virtuelle Konsultationen, was die Effizienz steigert und Fehler reduziert.

Praxisbeispiel: Prosper KI-Sprachagent für Northeast OB/GYN

Northeast OB/GYN hatte aufgrund von Personalknappheit, hoher Fluktuation und steigenden Anrufvolumina Mühe, mit dem schnellen Wachstum Schritt zu halten, was zu langen Wartezeiten, nicht verifizierten Patientenleistungen und Personal-Burnout führte.

Um dem entgegenzuwirken, implementierte die Praxis Prosper als KI-gestützte Empfangslösung, die Terminplanung, Terminabsagen, Leistungsüberprüfung und Wartelistenverwaltung automatisiert und gleichzeitig 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 40%igen Senkung der Betriebskosten, einem 12%igen Anstieg der vereinbarten Termine und einer durchgängigen 24/7-Abdeckung.¹⁴

Praxisbeispiel: Claude für das Gesundheitswesen

Claude für das Gesundheitswesen¹⁵ 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 Claude-Funktionen um gesundheitsspezifische Konnektoren, Agentenfähigkeiten und Compliance-Kontrollen, damit Organisationen direkt mit klinischen, Kostenerstattungs- und Abrechnungsdaten arbeiten können.

Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

• Konnektoren für Gesundheitsdaten: Bieten direkten Zugriff auf branchenübliche Quellen, einschließlich der CMS Coverage Database, ICD-10, dem National Provider Identifier Registry und PubMed.
• FHIR-Entwicklungsunterstützung: Um die Integration zwischen Gesundheitssystemen, die den FHIR-Standard verwenden, zu vereinfachen und so die Entwicklungszeit und Integrationsfehler zu reduzieren.
• Workflows für die vorherige Genehmigung: Eine konfigurierbare Vorlage für die Prüfung vorheriger Genehmigungen, die beim Abgleich von Kostenerstattungsrichtlinien, klinischen Leitlinien, Patientenakten und Widerspruchsdokumentation hilft.
• Versorgungskoordination und Triage: Unterstützung bei der Sortierung und Priorisierung von Patientennachrichten, Überweisungen und Übergaben, um sicherzustellen, dass dringende Anliegen rechtzeitig beachtet werden.
• Plattform für Startups im Gesundheitswesen: APIs und Entwicklertools, die es Startups ermöglichen, KI-gesteuerte Lösungen wie klinische Dokumentationsunterstützung, Tools zur Aktenprüfung und administrative Automatisierung zu entwickeln.
• Integration 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 Klinikbesuche helfen kann.
• Datenschutz- und Sicherheitskontrollen: Ausdrückliche Nutzereinwilligung, fein abgestufte Berechtigungssteuerung, kein Training mit persönlichen Gesundheitsdaten, kontextbezogene Haftungsausschlüsse und Hinweise, bei Bedarf medizinisches Fachpersonal zu konsultieren.

Praxisbeispiel: Sully.ai

Parikh Health, geleitet von Dr. Neesheet Parikh, hat durch die Integration von Sully.ai in die elektronischen Patientenakten (EMRs) seine Abläufe und die Patientenversorgung erheblich verbessert.

Das KI-gesteuerte Check-in-System personalisiert die Patienteninteraktionen, während die Automatisierung von Empfangsaufgaben es dem Personal ermöglicht, sich stärker auf die Patientenversorgung zu konzentrieren.

Diese Zusammenarbeit mit Sully.ai reduzierte die Arbeitsabläufe pro Patient um das 10-fache und verkürzte die für administrative Aufgaben wie die Verwaltung von Patientenakten aufgewendete Zeit von 15 Minuten auf 1-5 Minuten. Dies führte zu einer 3-fachen Steigerung von Effizienz und Geschwindigkeit.

Darüber hinaus reduzierte die Plattform das Burnout bei Ärzten um 90 % und ermöglichte fokussiertere und sinnvollere Patienteninteraktionen.¹⁶

Praxisbeispiel: Agentic-KI Healthcare Platform

Agentic-KI Healthcare ist ein Forschungsprototyp, der mehrere KI-Agenten mit integrierten Datenschutz-, Erklärbarkeits- und regulatorischen Sicherheitsvorkehrungen kombiniert.

Das System verwendet Verschlüsselung, rollenbasierte Zugriffskontrolle und Audit-Protokolle, um sicherere Arbeitsabläufe im Gesundheitswesen zu unterstützen, und bietet gleichzeitig mehrsprachige Unterstützung in Englisch, Französisch und Arabisch, um die Inklusion zu verbessern.¹⁷

6. Rezeptprüfung

KI-Technologie hilft Gesundheitsdienstleistern, Verschreibungsfehler zu reduzieren, indem sie Rezepte auf potenzielle Wechselwirkungen mit anderen Medikamenten, 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 durch tragbare Geräte und Fernüberwachungssysteme zu überwachen.

Diese Tools nutzen Daten von Vitalwerten und anderen Metriken, um potenzielle 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 bei der Priorisierung von Fällen in Echtzeit zu helfen.

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 versteckte Risiken zu identifizieren. Das System bietet auch präskriptive Empfehlungen für gezielte Interventionen, die Patientenergebnisse verbessern, wie z. B. die Reduzierung von Wiederaufnahmen und Notfallbesuchen.¹⁸

Praxisbeispiel: Wellframe

Wellframe ermöglicht es medizinischem Fachpersonal, personalisierte, interaktive Versorgungsprogramme direkt über eine mobile App an Patienten zu liefern. Die klinischen Module der Plattform basieren auf evidenzbasierter Versorgung, um sicherzustellen, dass die Patienten eine Anleitung aus bewährten medizinischen Praktiken erhalten.

Die App unterstützt auch die Echtzeitkommunikation zwischen Versorgungsteams und Patienten für eine kontinuierliche Überwachung und sofortige Intervention bei Bedarf.

Medizinisches Fachpersonal kann die Erfahrung für jeden Patienten individuell anpassen und dabei auf individuelle Gesundheitszustände eingehen, wie z. B. das Management chronischer Krankheiten oder die Nachsorge nach der Entlassung.

Die KI-Technologie von Wellframe bietet Patienten maßgeschneiderte Versorgungspläne und stattet Kliniker gleichzeitig mit Dateneinblicken über ein Dashboard aus. Diese Echtzeitinformationen helfen, Patienten mit hohem Risiko zu priorisieren und eine effizientere Gesundheitsversorgung zu ermöglichen.

Wellframe ermöglicht durch diese Fähigkeiten bessere Patientenergebnisse, unterstützt die präventive Versorgung und fördert 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 Patientenergebnisse verbessert.

Praxisbeispiel: Enlitic

Die Patiententriage-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 untersuchen.

Diese Befunde werden dann priorisiert, um sicherzustellen, dass die dringendsten Fälle an die entsprechenden medizinischen Fachkräfte im Netzwerk weitergeleitet werden. Dieser Prozess ermöglicht es medizinischem Fachpersonal, vorrangige Fälle schneller zu bearbeiten, was die allgemeine Patientenversorgung verbessert und Verzögerungen bei Diagnose und Behandlung reduziert.

Durch die Automatisierung der Triage mit KI tragen die Lösungen von Enlitic dazu bei, die manuelle Belastung der Kliniker zu reduzieren und Arbeitsabläufe zu rationalisieren, insbesondere in der Radiologie. Die Plattform verbessert auch die Datenqualität im Gesundheitswesen, indem sie medizinische Bilddaten standardisiert, was 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, einschließlich genetischer Informationen, Lebensstil und Krankengeschichte. Die personalisierte Medizin trägt dazu bei, die Behandlungswirksamkeit zu verbessern, Nebenwirkungen zu reduzieren und die Gesundheitskosten zu senken, indem unnötige Behandlungen vermieden werden und der Fokus auf den besten Ergebnissen für jeden Patienten liegt.

KI-Tools im Gesundheitswesen können Nutzern helfen, die besten Behandlungspläne auf der Grundlage ihrer Patientendaten 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, insbesondere für Krebspatienten, zu ermöglichen.²²

11. Patientendatenanalyse

Lösungen für die Gesundheitsdatenanalyse können Erkenntnisse aus klinischen Daten gewinnen, um medizinischem Fachpersonal Empfehlungen zur Verbesserung der Patientenversorgung, zur Identifizierung von Risikogruppen und zur Optimierung der Ressourcenzuweisung zu geben. Dieser Ansatz trägt dazu bei, die Versorgungskosten zu senken und gleichzeitig die Patientenergebnisse durch fundiertere Entscheidungsfindung zu verbessern.

Praxisbeispiel: Delphi-2M

Delphi-2M ist ein generatives Transformer-Modell, das darauf ausgelegt ist, das Fortschreiten von Krankheiten über die gesamte Lebensspanne eines Individuums vorherzusagen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Einzelkrankheitsmodellen erfasst es Multimorbidität, indem es über 1.000 Erkrankungen gleichzeitig analysiert. Aufbauend auf einer modifizierten GPT-2-Architektur kodiert es das Alter, sagt sowohl die nächste Krankheit als auch deren Zeitpunkt voraus und berücksichtigt gleichzeitig auftretende Diagnosen.

Über die Vorhersage hinaus kann Delphi-2M langfristige Krankheitsverläufe generieren und synthetische Datensätze erstellen, die klinische Muster bewahren und gleichzeitig die Privatsphäre schützen.

Trotz dieser Einschränkungen zeigt Delphi-2M Potenzial für die Präzisionsmedizin, Früherkennung und systemweite Planung. Die Vorhersage individueller Risiken und die Prognose der Krankheitslast können sowohl die Patientenversorgung als auch die Gesundheitspolitik beeinflussen. Zukünftige Erweiterungen könnten genomische, bildgebende und Wearable-Daten integrieren, um die klinischen und öffentlichen Gesundheitsanwendungen 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 Interventionen zur Verbesserung der Gesundheitsergebnisse.

Die Plattform nutzt prädiktive Analytik, um Kostentreiber und Risikofaktoren zu identifizieren, und hilft Gesundheitssystemen, Gesundheitsrisiken zu reduzieren und Kosteneinsparungen zu erzielen.²⁴

12. Chirurgieroboter

Robotergestützte Operationen kombinieren KI und kollaborative Roboter. Diese Werkzeuge unterstützen bei Eingriffen, die Präzision und Wiederholung erfordern, wie z. B. 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 es Chirurgen zu ermöglichen, komplexere Eingriffe mit hoher Genauigkeit durchzuführen.

Abbildung 1: Beispiel für robotergestützte Chirurgie.²⁵

13. Assistive Robotik

Assistive Robotik im Gesundheitswesen verbessert die Patientenversorgung und unterstützt medizinisches Fachpersonal, indem sie Aufgaben mithilfe von Sensoren, Aktuatoren und intelligenten Steuerungssystemen ausführt.

Zu den Anwendungen der assistiven Robotik gehören Exoskelette, die Rehabilitation von Schlaganfall- oder Rückenmarksverletzungspatienten unterstützen, sowie robotische Medikamentenspender, die eine genaue Dosierung gewährleisten. Telepräsenzroboter ermöglichen Fernkonsultationen, und robotische Pflegeassistenten wie Robear helfen, Patienten sicher anzuheben oder zu bewegen.

Diese Technologien verbessern Effizienz, Genauigkeit und Patientenergebnisse in verschiedenen klinischen Umgebungen.

Praxisbeispiel: Das LUCAS 3

Das LUCAS 3 ist ein mechanisches Thoraxkompressionssystem, das von Stryker entwickelt wurde. Es liefert konsistente, qualitativ hochwertige Kompressionen während der kardiopulmonalen Reanimation (CPR) und hilft, den Blutfluss bei Patienten mit Herzstillstand aufrechtzuerhalten (siehe Bild unten).

Das Gerät ist tragbar, batteriebetrieben und für den Einsatz in Krankenwagen, Krankenhäusern oder an Notfalleinsatzorten konzipiert.

Es reduziert die körperliche Belastung der Ersthelfer und verbessert die CPR-Ergebnisse, indem es ununterbrochene Kompressionen auch während des Transports oder der Defibrillation gewährleistet.

Abbildung 2: LUCAS 3 Thoraxkompressionssystem.²⁶

Medizinische Bildgebung und Diagnose

14. Früherkennung

KI kann Krankenakten, Labordaten und Bildgebungsergebnisse analysieren, um frühe Anzeichen chronischer Krankheiten wie Krebs, Diabetes oder Herz-Kreislauf-Erkrankungen zu erkennen. Eine frühzeitige Diagnose führt zu rechtzeitigen Interventionen, die Patientenergebnisse verbessern und die langfristigen Behandlungskosten senken können.

Praxisbeispiel: iCAD

iCAD, das Algorithmen des maschinellen Lernens einsetzt, um Mammographien zu analysieren, frühe Anzeichen von Brustkrebs zu erkennen und Radiologen bei der Erstellung genauerer Diagnosen zu unterstützen. Dieser Fortschritt hat zu besseren Patientenergebnissen und einer Verringerung falsch-positiver Diagnosen beigetragen.

Die Breast Health Solutions von iCAD bieten fortschrittliche Software für die digitale Brust-Tomosynthese (DBT), die Beurteilung der Brustdichte, die 2D-Mammographie und die personalisierte Risikobewertung.²⁷

Praxisbeispiel: Forschung zum KI-gestützten Screening

Eine große randomisierte Screening-Studie in Schweden untersuchte, ob die Hinzunahme von KI zum Mammographie-Screening die Rate von Intervall-Brustkrebsfällen im Vergleich zum Standard-Doppelbefund durch Radiologen beeinflusst.

Über 105.000 Frauen wurden entweder einem KI-gestützten Screening oder einem konventionellen Screening ohne KI zugeteilt. Die Studie ergab, dass das KI-gestützte Screening eine Intervallkrebsrate erreichte, die nicht schlechter war als die der Standardpraxis, und erfüllte damit die Nichtunterlegenheitskriterien der Studie. Während die Gesamt-Intervallkrebsraten ähnlich waren, wies die KI-Gruppe weniger invasive und risikoreichere Intervallkrebse auf.

Die Screening-Sensitivität war mit KI signifikant höher, ohne Verlust der Spezifität, und diese Verbesserungen waren über Altersgruppen und Brustdichtekategorien hinweg konsistent.

Insgesamt deuten die Ergebnisse darauf hin, dass KI-gestützte Mammographie die Krebserkennung und die Screening-Effizienz verbessern kann, was ihre potenzielle Einführung in der klinischen Routinepraxis unterstützt.²⁸

Praxisbeispiel: Google Health

Die Brustkrebs-Screening-Forschung von Google Health zeigt, dass sein KI-Modell Anzeichen von Brustkrebs mit einer Genauigkeit erkennen kann, die der von Radiologen ähnelt.

Das System wird anhand einer großen Anzahl anonymisierter Mammographien trainiert, um krebsassoziierte Muster zu lernen, und wird in realen klinischen Umgebungen evaluiert. An den gemeinsamen Bemühungen sind Patienten, Kliniker und Gesundheitsfachkräfte sowie Partnerschaften mit Institutionen wie Northwestern Medicine, dem Imperial College London, mehreren NHS-Trusts und der Japanese Foundation for Cancer Research beteiligt.

Diese Studien untersuchen, wie das Modell helfen könnte, Fälle mit höherem Risiko zu priorisieren, als Zweitbefunder in Screening-Workflows zu fungieren und eine konsistentere und inklusivere Erkennung über verschiedene Bevölkerungsgruppen hinweg zu unterstützen.²⁹

Praxisbeispiel: Ezra

Ezra setzt KI bei der Analyse von Ganzkörper-MRT-Scans ein, um Kliniker bei der Früherkennung von Krebs zu unterstützen.³⁰

15. Erkenntnisse aus der medizinischen Bildgebung

KI-gesteuerte Tools können die Analyse medizinischer Bilder (z. B. Röntgen, MRT, CT) verbessern, indem sie Muster erkennen, die menschlichen Radiologen möglicherweise entgehen. Diese Erkenntnisse helfen, Krankheiten früher und genauer zu diagnostizieren.

KI wird auch zur Diagnose von COVID-19 anhand von Bildgebungsdaten eingesetzt, was eine schnellere Identifizierung kritischer Fälle ermöglicht, die eine Beatmungsunterstützung benötigen.

KI-gestützte medizinische Bildgebung wird auch häufig zur Diagnose von COVID-19-Fällen und zur Identifizierung von Patienten eingesetzt, die eine Beatmung benötigen.

Praxisbeispiel: Median Technologies

Median Technologies stellte eyonis LCS vor, 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 Lungenknoten zu unterstützen, und zielt darauf ab, die diagnostische Genauigkeit zu erhöhen und falsch-positive Ergebnisse zu reduzieren.

Getestet in zwei großen klinischen Studien (REALITY und RELIVE), zeigte eyonis™ LCS statistisch signifikante Verbesserungen bei der Erkennung von Lungenkrebs im Frühstadium. Die Software wartet nun auf die FDA 510(k)- und CE-Kennzeichnungszulassungen, die bis Mitte 2025 erwartet werden, bevor die geplante kommerzielle Markteinführung erfolgt.

Über die reine Erkennung hinaus adressiert eyonis™ LCS die Variabilität zwischen Radiologen und integriert sich in klinische Arbeitsabläufe, was eine skalierbare Lösung für Lungenkrebs-Screening-Programme in den USA und Europa bietet.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 Röntgenbildern in der Notfallversorgung unterstützen.

RBfracture zeigte eine verbesserte diagnostische Sensitivität, von 74 % auf 83 %, ohne Einbußen bei der Spezifität, und adressierte damit Herausforderungen wie übersehene Frakturen, Personalknappheit und Ermüdung der Kliniker, insbesondere in kleineren oder ländlichen Zentren.³²

Praxisbeispiel: Huiying Medical

Huiying Medical, ein in China ansässiges Medizintechnikunternehmen, entwickelte eine KI-Bildgebungslösung, die in der Lage ist, COVID-19 anhand von CT-Thorax-Scans zu erkennen. Nach Angaben des Unternehmens könnte diese Lösung Gebieten zugutekommen, die keinen Zugang zu RT-PCR, der Standardtestmethode für COVID-19, haben.

Huiying entwickelte die KI-Algorithmen anhand von CT-Daten von über 4.000 Coronavirus-Fällen. Das System untersucht Milchglastrübungen (GGO) in der Lunge, ein Zeichen für partielle Luftraumfüllung, zusammen mit anderen Indikatoren, um die Wahrscheinlichkeit einer COVID-19-Infektion einzuschätzen.

Praxisbeispiel: SkinVision

Die App von SkinVision ermöglicht es Patienten, frühe Anzeichen von Hautkrebs mit ihrem Smartphone zu erkennen. Indem die Nutzer hochwertige Fotos ihrer Haut machen und sich auf verdächtige Muttermale oder Läsionen konzentrieren, können die Apps diese mit KI-Algorithmen analysieren.

Diese Analyse liefert eine sofortige Risikobewertung, die 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 mit hohem Risiko empfiehlt die App eine professionelle ärztliche Konsultation.³³

Forschung und Entwicklung

16. Arzneimittelforschung

KI beschleunigt die Arzneimittelforschung, indem sie große Datensätze aus der medizinischen Forschung, historischen Behandlungsdaten und biologischen Signalwegen analysiert. Dies führt zu einer schnelleren Identifizierung vielversprechender Wirkstoffkandidaten und reduziert die Kosten und die Zeit, die erforderlich sind, um neue Medikamente auf den Markt zu bringen.

KI-Technologie kann auch 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 freien Energiesimulationen 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 Stadien der Arzneimittelforschung und ermöglicht es Forschern, Kandidatenmoleküle effizienter zu bewerten, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen.

Wie Boltz-ABFE funktioniert

• Verwendet Boltz-1 und Boltz-2, KI-Modelle, die darauf trainiert sind, Protein-Ligand-Komplexe direkt aus Proteinsequenzen und Ligandeninformationen vorherzusagen.
• Wendet Strukturverfeinerung an, um Probleme wie Fehler in der Bindungsordnung, Stereochemiefehler und sterische Kollisionen zu beheben.
• Setzt einen Re-Docking-Prozess ein, 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.
• Erzielte Schätzungen der Bindungsenergie, die oft innerhalb von 1 kcal/mol der experimentellen Ergebnisse lagen.
• In einigen Fällen erreichte oder übertraf es Simulationen, die von Kristallstrukturen ausgingen.
• Zeigte Empfindlichkeit gegenüber strukturellen Details, was Korrekturschritte wie das Re-Docking wichtig macht.

Praxisbeispiel: NuMedii

Das Biopharma-Unternehmen NuMedii hat die AIDD-Technologie (Artificial Intelligence for Drug Discovery) entwickelt, die Big Data und KI nutzt, um auf systematischer Ebene schnell 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 mit künstlicher Intelligenz entwickelt wurde, hat in einer klinischen Phase-II-Studie zur idiopathischen 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 spezifisches, mit IPF assoziiertes Protein wirksam angriff, wie von den KI-Algorithmen von Insilico vorhergesagt.³⁶

17. Genanalyse und -editierung

KI hilft bei der Analyse genetischer Daten, um genetische Variationen zu verstehen und die Auswirkungen der Gen-Editierung vorherzusagen.

Diese Technologie hilft Forschern auch vorherzusagen, wie sich bestimmte Gen-Editierungen auf das Krankheitsrisiko oder die Behandlungsergebnisse auswirken könnten, und ermöglicht so präzisere und wirksamere Gentherapien.

Praxisbeispiel: crossNN

Forscher der Charité – Universitätsmedizin Berlin haben ein KI-Modell 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 z. B. Liquor cerebrospinalis, und ist daher besonders nützlich für Fälle, in denen Biopsien zu riskant sind, wie bei Hirntumoren.

Die KI vergleicht unbekannte Tumordaten mit Tausenden von Referenzprofilen mithilfe eines neuronalen Netzwerks, das an über 8.000 Proben trainiert wurde, und erreicht eine Genauigkeit von bis zu 99 % für Hirntumoren und 978 % über alle Krebsarten hinweg.

Im Gegensatz zur traditionellen Diagnostik, die auf Gewebeuntersuchungen beruht, verwendet 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 SOPHiA DDM™-Plattform, die KI zur Verbesserung der Genomanalyse einsetzt. Die Plattform automatisiert die Erkennung, Annotation und Priorisierung komplexer Varianten in Next-Generation-Sequencing (NGS)-Daten, was zu schnelleren und genaueren Erkenntnissen führt.

Sie integriert sich in bestehende Laborumgebungen, erleichtert die Zusammenarbeit durch ein globales Expertennetzwerk und enthält Tools wie Alamut™ Visual Plus für die detaillierte Variantenanalyse.

Das MaxCare-Programm bietet außerdem Unterstützung durch Beratungen vor Ort, Schulungen und Leistungsbewertungen, um eine erfolgreiche Implementierung sicherzustellen.³⁸

18. Vergleichende Wirksamkeit von Geräten und Medikamenten

KI kann die Wirksamkeit verschiedener medizinischer Geräte oder Medikamente bewerten und vergleichen, indem sie klinische Ergebnisse und Patientendaten analysiert.

Dies hilft Gesundheitsdienstleistern, fundiertere Entscheidungen über die wirksamsten Behandlungen zu treffen, während das Ausprobieren bei medizinischen Interventionen reduziert wird.

Praxisbeispiel: 4Quant

4Quant nutzt Big-Data-Analytik und Deep-Learning-Technologie, um aussagekräftige Erkenntnisse aus Bildern und Videos zu gewinnen und so das Design und die Optimierung von Experimenten zu unterstützen. Ihre Plattform wendet Algorithmen des maschinellen Lernens an, um große Mengen visueller Daten zu verarbeiten, damit Forscher und medizinisches Fachpersonal komplexe Informationen effektiv analysieren können.

Durch die Automatisierung der Extraktion verwertbarer Erkenntnisse aus Bildgebungsdaten ermöglicht 4Quant den Nutzern, Schlüsselkomponenten und Muster zu identifizieren, die für ihre spezifischen experimentellen Anforderungen 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 auch eine 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 Erkenntnisse.³⁹

Gesundheitsmanagement

19. Markenmanagement und Marketing

KI-Plattformen können die Wahrnehmung des Gesundheitsmarktes und die Patientendemografie analysieren, um medizinischen Fachkräften bei der Optimierung ihrer Marketingstrategien zu helfen. Krankenhäuser und Gesundheitsorganisationen können ihren Markenruf verbessern, indem sie Botschaften zuschneiden und die richtigen Segmente ansprechen.

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, während die finanzielle Belastung der Patienten reduziert und die Betriebsmargen optimiert werden.

21. Marktforschung

KI kann genutzt werden, um Wettbewerbsinformationen über andere Krankenhäuser oder Gesundheitsdienstleister zu sammeln. Diese Daten ermöglichen es Krankenhäusern, ihre Dienstleistungen zu vergleichen, Verbesserungsbereiche zu identifizieren und sich an Veränderungen in der Gesundheitsmarktlandschaft 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, Marktbewertungen, Patient Journey-Analysen und Bewertungen von Kaufprozessen. Pre-Launch-Lösungen umfassen Bedarfsprognosen, Konzepttests, Preisforschung und Bewertungen von Patientenunterstützungsprogrammen. Die Post-Launch- und Wachstumsphasen konzentrieren sich auf Kundenbindung, Bewertung des Außendienstes, Multichannel-Optimierung und die Verfolgung von KPIs.⁴⁰

22. Betrieb

Prozessautomatisierungstechnologien wie intelligente Automatisierung und RPA können Gesundheitsabläufe wie Terminplanung, Abrechnung und Berichterstattung verwalten. Durch die Automatisierung von Routineaufgaben können Gesundheitsdienstleister frei werdendes Personal für die Patientenversorgung einsetzen und gleichzeitig die Verwaltungskosten senken.

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 auf dem Behandlungspfad eines Patienten vorhersagt.

Es wurde anhand von über 100 Milliarden anonymisierter medizinischer Ereignisse in Epic Cosmos trainiert und modelliert zeitlich geordnete Sequenzen von Diagnosen, Laborergebnissen, Medikamenten und Begegnungen, um zukünftige Szenarien zu simulieren, einschließlich Krankheitsprogression, Wiederaufnahmerisiko und Krankenhausaufenthaltsdauer.

Auf ähnlichen Prinzipien wie Large Language Models aufgebaut, generiert Comet plausible Gesundheitsverläufe und fasst sie in verwertbare Erkenntnisse zusammen, die in klinische Arbeitsabläufe integriert werden. Im Gegensatz zu traditionellen Tools verlagert es die Versorgungsplanung von einem reaktiven zu einem antizipativen Ansatz, indem es eine Reihe möglicher Ergebnisse präsentiert und Teams hilft, Ressourcen zuzuweisen, Entlassungen zu planen und Risiken mit größerer Zuversicht zu managen.

Comet arbeitet unter strengen Datenschutz- und Sicherheitsstandards und hat in einer breiten Palette evaluierter Fälle eine erfolgreiche Leistung gezeigt. Ab 2026 werden Forscher in teilnehmenden Organisationen die Möglichkeit haben, Comet in einem virtuellen Labor zu erforschen, um seine Anwendungsfälle zu verfeinern, was einen Schritt in Richtung einer personalisierteren, proaktiveren und sichereren Entscheidungsfindung im Gesundheitswesen darstellt.⁴¹

23. Betrugserkennung

KI-Tools können Muster in Gesundheitsansprüchen analysieren, um betrügerische Aktivitäten wie falsche Abrechnungen 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 Ansprüchen und Datenschutzverletzungen konfrontiert, was zu finanziellen Verlusten und Beeinträchtigungen der Privatsphäre der Patienten führte.

Markovate⁴² implementierte ein KI-basiertes Betrugserkennungssystem, das Anspruchsdaten analysierte, verdächtiges Verhalten kennzeichnete und sich nahtlos in die Infrastruktur des Anbieters integrierte, wobei die HIPAA-Konformität gewährleistet und sensible Patientendaten geschützt wurden.

Die Ergebnisse sind:

• 30%ige Reduzierung betrügerischer Ansprüche innerhalb von sechs Monaten.
• 25%ige Verbesserung der Datensicherheit.
• 40 % schnellere Bearbeitung von Ansprüchen, was die Effizienz steigert.

Hyperautomation im Gesundheitswesen

Hyperautomation ist ein aufkommender Ansatz zur digitalen Transformation, der darauf abzielt, so viele Geschäftsprozesse wie möglich zu automatisieren und gleichzeitig diejenigen, die nicht vollständig automatisiert werden können, digital zu erweitern.

Hyperautomation kombiniert KI, RPA und Computer-Vision-Technologien für die durchgängige Prozessautomatisierung im Gesundheitswesen.

Hier sind Anwendungsfälle der Hyperautomation im Gesundheitswesen:

24. Krankenversicherungsbearbeitung

Durch den Einsatz von NLP-Methoden und KI/Deep-Learning-Modellen kann ein Hyperautomationsansatz Krankenversicherungsunternehmen helfen:

• manuelle Arbeit bei der Vorabgenehmigung und Schadenbearbeitung zu minimieren,
• menschliche Fehler zu reduzieren,
• Gesundheitsbetrug genauer zu erkennen und zu verhindern,
• die Kundenzufriedenheit durch kürzere Schadenzyklen zu gewährleisten.

25. Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Gesundheitsdienstleister, Krankenversicherungen, Apotheken und andere Akteure des Gesundheitswesens müssen Vorschriften wie HIPAA in den USA und die DSGVO in der EU einhalten.

Hyperautomation kann Gesundheitsorganisationen bei der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften unterstützen:

• Intelligente Bots können jede Aktion in Gesundheitssystemen protokollieren und das Aktivitätsprotokoll bei Bedarf dokumentieren.
• KI/ML-Modelle können zur Vorhersage potenziellen Gesundheitsbetrugs eingesetzt werden,
• 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 Anwendungsfälle von KI 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

1.

Human–AI collectives make the most accurate medical diagnoses | Max-Planck-Gesellschaft

2.

General-purpose large language models outperform specialized clinical AI tools on medical benchmarks | Nature Medicine

Nature Publishing Group US

3.

MedAgentBench: A Virtual EHR Environment to Benchmark Medical LLM Agents | NEJM AI

4.

MAST - Medical AI Superintelligence Test | ARISE

Academic Medical Centers Network

5.

Thousands of children treated in NHS ‘virtual wards’

The Times

6.

Journal of Medical Internet Research - The Potential of ChatGPT as a Self-Diagnostic Tool in Common Orthopedic Diseases: Exploratory Study

7.

Ochsner Health partners with DeepScribe to improve the care experience across their 46-hospital system

8.

DxGPT: Free AI Diagnostic Support for Complex & Rare Diseases

Foundation29

9.

Introducing OpenAI for Healthcare | OpenAI

10.

Cogito is now part of Verint. Use AI for EX and CX insights.

Verint

11.

Headspace for Organizations | Formerly Headspace Health and Ginger

12.

Helplines for global online communities | ThroughLine

13.

AI-powered oncology chatbot launched at SSG Hospital | Vadodara News - The Times of India

14.

Getprosper Ai

15.

Advancing Claude in healthcare and the life sciences \ Anthropic

16.

AI Medical Employees For Doctors | Success Stories - Sully

Sully.ai

17.

https://arxiv.org/pdf/2510.02325

18.

Lightbeam Health Solutions

Lightbeam Health Solutions

19.

Wellframe - Digital Health Management

Wellframe, Inc.

20.

Enlitic | Data Analytics for Healthcare | Healthcare Data Solutions

Enlitic, Inc

21.

Discovering Next Generation Drugs with Gemini Digital Twins

Aitia Bio

22.

Oncora Medical - Cancer Registry Assistant

23.

Learning the natural history of human disease with generative transformers | Nature

Nature Publishing Group UK

24.

https://www.zakipointhealth.com/solutions

25.

Autonomous Robot Improves Surgical Precision Using AI | NVIDIA Technical Blog

NVIDIA Developer

26.

LUCAS 3, v3.1 chest compression system | Stryker

27.

AI Mammography for Patients | iCAD

iCAD

28.

Interval cancer, sensitivity, and specificity comparing AI-supported mammography screening with standard double reading without AI in the MASAI study: a randomised, controlled, non-inferiority, single-blinded, population-based, screening-accuracy trial -

29.

Google for Health - Advancing Breast Cancer Detection with AI

Google for Health

30.

MRI Screening Service

Ezra

31.

ECR 2025: AI-powered Lung Cancer Screening - MedicalExpo e-Magazine

MedicalExpo e-Magazine

32.

RBfracture approved for NHS use by NICE

Radiobotics

33.

SkinVision | Skin Cancer Detection App

34.

https://arxiv.org/pdf/2508.19385

35.

AI applications for drug discovery and development: Different challenges for different entities

36.

AI drug startup Insilico Medicine touts promising advance in treating lung disease

The Boston Globe

37.

Tumor diagnostics: AI model detects more than 170 types of cancer

Medical Xpress

38.

Geneticists - SOPHiA GENETICS

SOPHiA GENETICS

39.

4Quant: Turning Images into Information

40.

Health and Pharmaceutical Market Research MD Analytics

MD Analytics Inc.

41.

Curiosity: A New Medical Intelligence for Clinical and Operational Insights  | Epic

42.

Healthcare Fraud Detection and Security - Markovate

Markovate

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

Folgen auf

Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 60% der Fortune 500.

Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen zitiert, darunter Business Insider, Forbes, Washington Post, globalen Unternehmen wie Deloitte, HPE und NGOs wie dem World Economic Forum sowie supranationalen Organisationen wie der European Commission.

Während seiner Karriere war Cem als Tech-Berater, Tech-Einkäufer und Tech-Unternehmer tätig. Er beriet Unternehmen über ein Jahrzehnt lang bei McKinsey & Company und Altman Solon in Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte auch einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung.

Er leitete die Technologiestrategie und Beschaffung eines Telekommunikationsunternehmens und berichtete dabei direkt an den CEO. Zudem führte er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos an, das innerhalb von 2 Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlich wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Bewertung anwuchs. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider aufgegriffen.

Cem spricht regelmäßig auf internationalen Technologiekonferenzen. Er schloss sein Studium an der Bogazici University als Computer-Ingenieur ab und hat einen MBA von der Columbia Business School.

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Recherchiert von

Sıla Ermut

Branchenanalystin

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Sıla Ermut ist eine Branchenanalystin bei AIMultiple und deckt KI-Modelle, KI-Infrastruktur, KI-Governance und Unternehmensanwendungen von KI ab. Ihre Forschung konzentriert sich überwiegend auf den Einsatz von KI in Marketing, Gesundheitswesen, Lieferketten und Nachhaltigkeit. Zuvor war sie als Recruiterin in Projektmanagement- und Beratungsunternehmen tätig. Sıla hat einen Master of Science in Sozialpsychologie und einen Bachelor of Arts in Internationale Beziehungen.

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