KI im Gesundheitswesen

Die Musik spielt auch hinter den Kulissen

| Redakteur: Tina Billo

Der Einsatz KI-basierter Automatisierung kann im Gesundheitswesen grundlegende Aufgaben in Betrieb und Verwaltung deutlich verbessern.
Der Einsatz KI-basierter Automatisierung kann im Gesundheitswesen grundlegende Aufgaben in Betrieb und Verwaltung deutlich verbessern. (Bild: gemeinfrei GDJ - Pixabay / CC0)

Geht es um den Einsatz künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen, prägen mögliche Fortschritte bei der prädiktiven Medizin das Bild. Dabei wird häufig übersehen, dass sich die Techniken ebenso für die Automatisierung zahlreicher im Krankenhausbetrieb täglich anfallender Planungs- und Verwaltungsaufgaben nutzen lassen. Dies führt neben Kosteneinsparungen zu einer besseren Patientenversorgung.

Künstliche Intelligenz in der Medizin ist ein kontrovers diskutiertes Thema. Dem Potenzial, Krankheiten frühzeitiger zu erkennen, individualisierte Therapieformen zu entwickeln oder aber dank assistierender Robotersysteme hochkomplexe chirurgische Eingriffe präziser vornehmen zu können, stehen nach wie vor Bedenken gegenüber. Beispielsweise wie viel Raum Algorithmen bei der Entscheidungsfindung und bei Behandlungsempfehlungen gegeben werden darf, ob Ärzte künftig durch Maschinen ersetzt werden oder wie sich der Schutz von Patientendaten sicherstellen lässt.

Dabei gerät gerne in Vergessenheit, wie es um das Gesundheitssystem bestellt ist. Den geltenden Dokumentationspflichten nachzukommen, bindet immer mehr Zeit - bereits 2015 lag der hierfür aufgewandte Anteil gemäß einer unter Klinikärzten und Pflegepersonal durchgeführten Befragung bei 44 respektive 36 Prozent. Die Abwicklung bürokratischer Aufgaben geht wiederum auf das Konto ihrer eigentlichen Arbeit: Der Patientenbehandlung und -versorgung.

Hinzu kommt ein chronischer Mangel an Personal - schon heute fehlt es laut Andreas Gassen, Chef der Kassenärztlichen Bundesvereinigung, in deutschen Praxen und Krankenhäusern an etwa 10.000 Ärztinnen und Ärzten. 2030 sollen es dann 111.000 sein, so die Unternehmensberater von Roland Berger. Der Grund hierfür ist ein einfacher: die inzwischen höhere Lebenserwartung führt zu einer immer älteren Gesellschaft und damit auch zu einer steigenden Nachfrage nach Gesundheitsdienstleistungen. Im Pflegebereich sieht es nicht viel besser aus. Laut der Gewerkschaft Ver.di müsste alleine in Kliniken das Personal um 22 Prozent - also 80.000 Fachkräfte - aufgestockt werden, um den Betreuungsbedarf zu decken.

KI hilft bei der Prozessoptimierung

Gemäß Pure Storage lassen sich mittels künstlicher Intelligenz künftig einige dieser Schwachpunkte in den Griff bekommen. Denn KI und maschinelles Lernen schaffen die Grundlage dafür, dass Rechner Muster in unstrukturierten Daten erkennen und diese in strukturierte Informationen umwandeln. Das schaffe die Basis dafür, dass sich die Datenverarbeitung automatisieren lässt. Ergebnis sei, dass sich grundlegende Arbeitsabläufe in Betrieb und Verwaltung optimieren ließen und das Klinikpersonal von wiederkehrenden Routineaufgaben entlastet würde. Infolgedessen ließen sich Projekte effizienter durchführen, Services in höherer Qualität anbieten und Kosten senken. Das alles wirke sich positiv auf die Zufriedenheit der Patienten aus.

"Fortschritte in der künstlichen Intelligenz und im maschinellen Lernen treiben die Anwendung von modernster Technologie auch im Gesundheitswesen voran. Medizinische Fachkräfte sowie Geschäfts- und IT-Führungskräfte arbeiten tagtäglich daran, die klinischen Ergebnisse, die Patientenerfahrung und den Krankenhausbetrieb zu verbessern. Die Möglichkeiten zu erfassen, die neue Technologien bieten, ist dabei von entscheidender Bedeutung" erläutert Günar Aksoy, Regional Sales Director Central Europe bei Pure Storage.

Güner Aksoy ist Sales Director Central Europe bei Pure Storage.
Güner Aksoy ist Sales Director Central Europe bei Pure Storage. (Bild: Pure Storage)

Wirtschaftlichkeit muss nicht auf Kosten der Qualität gehen

Nach Meinung des Herstellers von Speicherlösungen wird der Einzug innovativer Lösungen in den kommenden zwei bis drei Jahren den Einsatz von KI im gesamten Gesundheitssystem vorantreiben. Deren Integration in bereits für klinische Abläufe genutzte Tools, darunter elektronische Gesundheitsakten (EHR) oder Bildarchivierungs- und Kommunikationssysteme (PACS), führe dazu, dass das Personal mit Echtzeitdaten am "Point of Care" versorgt werden könne.

KI ermögliche zudem Vorhaben umzusetzen, die bislang als zu investitionsintensiv oder zeitaufwändig galten. "Wenn die Kosten für ein neues Projekt durch die Automatisierung von Schlüsselaspekten um 50 Prozent gesenkt werden können, wird dieses auch realisierbar. Die Einsparungen in einem Bereich können Mittel für Investitionen in andere Bereiche freisetzen", so Güner Aksoy. Alleine in der administrativen Workflow-Unterstützung ließe sich durch KI ein Wert von 18 Millionen US-Dollar generieren, fügt er hinzu. Dies gehe aus einer Studie von Accenture hervor.

KI in der Radiologie

In der Radiologie sind KI-Anwendungen bereits angekommen. Bei PACS- (Picture Archiving and Communication System) Systemen sind entsprechende Techniken eingebunden, um beispielsweise per Automatisierung Arbeitslisten und Protokolle zu optimieren oder aber Ärzte bei der Befundung sowie der Diagnosestellung zu unterstützen. Dies führt letztlich zu strafferen Arbeitsabläufen, einer höheren Produktivität und einer besseren Versorgung bei gleichzeitig niedrigeren Kosten.

Doch nicht nur in bestimmten Fachabteilungen wie der Radiologie könnte sich dank KI-Automatisierung die Durchführung betrieblicher und administrativer Aufgaben beschleunigen lassen. Nach Meinung von Pure Storage sind viele weitere Einsatzszenarien denkbar, unter anderem auf dem Gebiet elektronischer Patientenakten, im Bestell- oder Abrechungswesen sowie bei der Personalplanung.

Bessere Versorgung dank elektronischer Patientenakten

Um elektronische Patientenakten schnell um weitere Informationen ergänzen zu können, arbeiten die Hersteller an neuen Verfahren, mit denen sich Daten möglichst zeitnah generieren und extrahieren lassen – mit neuen Schnittstellen (APIs) und Optionen für die Datennutzung. Dadurch sollen Ärzte auf alle für ihre Arbeit nötigen Informationen künftig zum richtigen Zeitpunkt und in der richtigen Umgebung zugreifen können.

Ebenso ließe sich per KI-basierter Automatisierung erreichen, dass sich der Bestellprozess innerhalb der digitalen Patientenakte, der als einer der zeitaufwändigsten gilt, effizienter gestaltet. Konnte ein Arzt vor zehn Jahren eine Bestellung in Sekundenschnelle auf einen Rezeptblock schreiben, so seien hierfür heute mehrfache Klicks erforderlich. Vorausschauende Technologien und KI versprechen hier eine bessere Handhabung und effizientere Abwicklung. Ein Beispiel hierfür sind Tools wie der sprachbasierte virtuelle Assistent Florence von Nuance, der die Bestellung, die Patientenplanung und vieles mehr verbessern soll.

Intelligentere Abrechnung und Personalplanung

Die Versicherungen arbeiten an der Automatisierung von Entscheidungen wie zum Beispiel Vorautorisierungen durch maschinelles Lernen. KI-Implementierungen in Abrechnungszyklus-Anwendungen können Unternehmen dabei helfen, Rechnungen schneller zu erstellen und letztendlich Patienten Rechnungen vorzulegen, bevor sie das Krankenhaus oder die Praxis verlassen.

Des Weiteren lässt sich maschinelles Lernen dafür nutzen, das Personal in der Notaufnahme an das schwankende Patientenaufkommen anzupassen und dadurch die Wartezeiten zu verringern. Durch die Nutzung historischer Daten über mehrere Quellen hinweg können Kliniken besser verstehen, wann sie einen Zustrom an Patienten in der kommenden Grippesaison bewältigen müssen. Ebenso kann mehr Personal bei heißer Witterung angefordert werden, um eine reibungslose Patientenbetreuung in den ambulanten Diensten sicherzustellen.

Fazit

„Es ist klar, dass KI ein enormes Innovationspotenzial für das gesamte Gesundheitswesen besitzt und sich neue Tools daher über kurz oder lang durchsetzen werden", fasst Güner Aksoy zusammen. "Von Bedeutung ist dabei, dass die für ihre Ausführung betriebene Infrastruktur passt. Diese muss so ausgelegt sein, dass Daten sowohl schnell als auch zuverlässig verarbeitet werden können."

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