6 Minuten Lesezeit Es ist immer schwer, eine neue Technologie einzuführen. Aber bei künstlicher Intelligenz (KI) sind die Herausforderungen höher als sonst. Vor allem im Gesundheitswesen: Es stehen Menschenleben auf dem Spiel und schon ein kleiner technologischer Fehler kann fatale Folgen haben. Und dennoch: Die KI-Transformation wird die gesamte Gesundheitsbranche auf den Kopf stellen. Damit stellt sich eine Frage: Wie können diejenigen, die KI im Gesundheitswesen zum Einsatz bringen wollen, die damit verbundenen Herausforderungen verstehen und überwinden? Das neue Whitepaper von Zühlke Incremental adoption: a holistic analysis of AI’s future in healthcare beschäftigt sich eingehend mit der Zukunft von KI im Gesundheitswesen, um genau diese Frage zu beantworten. Report jetzt herunterladen (Englisch) In ausführlichen Gesprächen mit internationalen Expert:innen und führenden Köpfen der Branche haben wir die Herausforderungen von KI-gestützten Tools für das Gesundheitswesen erfasst und die Prozesse und Methoden zu deren Bewältigung umrissen. Ein kleiner Einblick in unsere Erkenntnisse ... KI: Allen Widrigkeiten zum Trotz? Entwickler:innen, Forscher:innen und Gesundheitsdienstleister:innen sehen sich bei KI in der Medizin mit vier Arten von Herausforderungen konfrontiert: Ethik und Sicherheit Die Eigenheiten der Algorithmen Der Faktor Mensch Die Integration Jede Kategorie steht zwischen dem Hier und Jetzt und einer KI-gestützten Zukunft im Gesundheitswesen. Und für jede dieser Herausforderungen müssen Organisationen eigene Lösungen finden: Ethik und Sicherheit Ethik und Sicherheit Jede neue Technologie im Gesundheitssektor muss den strengen Vorschriften der Branche entsprechen. Allerdings bleiben diese Vorschriften oft hinter der technologischen Entwicklung zurück. Laut Dan Klein, Global Chief of AI & Data bei Zühlke, handelt es sich um ein bekanntes, weitreichendes Problem: „Bis jetzt ist es noch niemandem gelungen, eine medizinische Zulassung für eine Anwendung auf Basis von GenAI zu erreichen – und es wäre sicherlich eine große Herausforderung, so eine Zulassung zu erlangen.“ Die Eigenheiten der Algorithmen Die Eigenheiten der Algorithmen KI-Lösungen werden anhand von Datensätzen trainiert und entwickeln aus ihnen Modelle, die auf den dort identifizierten Mustern basieren. Im Gesundheitswesen müssen diese Modelle zwei sehr wichtige Kriterien erfüllen: Sie müssen nachvollziehbar sein und zeigen, dass sie auf Daten basieren, die fair und ohne Benachteiligung unterschiedlicher Gruppen zusammengestellt sind. Der Faktor Mensch Der Faktor Mensch Wer neue KI-gestützte Tools im Gesundheitswesen nutzt, muss wissen, was sie können, wie sie funktionieren und wo ihre Grenzen liegen. Geschultes Personal muss immer die Aufsicht behalten und KI-generierte Ergebnisse bei Bedarf korrigieren. Aber auch die Unterstützung der Patient:innen ist wichtig. Nur so lassen sich Bedenken ausräumen und sicherstellen, dass KI echte menschliche Fürsorge nicht ersetzen wird. Die Integration Die Integration Die erfolgreiche Integration in bestehende Systeme ist eine Gratwanderung. Sie erfordert intensives Vorausdenken bei der Datenverwaltung, Sicherheit und Interoperabilität. Will ein Unternehmen aus dem Gesundheitswesen, der Pharmaindustrie oder der Medizintechnik ein KI-gestütztes Tool einsetzen, muss es ein entsprechendes Framework entwickeln, das sich ohne Abstriche hinsichtlich dieser Grundsätze skalieren lässt. Alle befragten Personen nennen Risiken, die in die vier Kategorien fallen – angefangen bei regulatorischen und algorithmischen Herausforderungen („Die gesetzlichen Rahmenbedingungen sind nicht besonders gut und es muss eine Hierarchie in puncto Nachweisbarkeit geben“) bis hin zu menschlichen Herausforderungen („Für die Entwicklung dieser Tools brauchen wir Expert:innen, die sowohl über technisches als auch medizinisches Wissen verfügen“). Die Stimmung bezüglich der Zukunft von KI im Gesundheitswesen ist deshalb eher gedämpft. So äußert sich einer unserer Gesprächspartner wie folgt: „Wir sehen spannende neue Technologien. Aber sie scheinen angesichts unserer aktuellen IT unerreichbar zu sein.“ Konzept für eine bessere Umsetzung Wie können wir die Hürden überwinden? Ganz einfach mit robusten Prozessen, die auf der Entwicklungsebene beginnen. Mit den richtigen Rahmenbedingungen und einer guten Planung können KI-Lösungen die behördliche Zulassung erhalten und effizient eingesetzt werden. Allerdings müssen Sie jeden Schritt gründlich und sorgfältig lanen und umsetzen. So lassen sich die größten Herausforderungen von KI-gestützten Tools im Gesundheitswesen umgehen: Ethik und Sicherheit Algorithmische Herausforderungen Menschliche Herausforderungen Herausforderungen bei der Integration Ethik und Sicherheit Die Zusammenfassung Da es um Menschenleben und äußerst sensible Daten geht, ist die Gesundheitsbranche zurecht einer der am stärksten regulierten Sektoren. Die Herausforderungen für KI-Technologien sind dabei enorm, da sich diese Tools oft nicht nahtlos in bestehende Regulierungen einfügen lassen – und die Vorschriften der Technologie oft hinterherhinken. Die Lösung(en) Der Gesundheitssektor braucht Regulierungen, die mit der sich ständig weiterentwickelnden KI-Technologie mithalten können. Die entsprechenden Regulierungsbehörden können daher mit anderen Stellen (wie gemeinnützigen Organisationen) zusammenarbeiten, um die neuesten Entwicklungen zu berücksichtigen. Algorithmische Herausforderungen Die Zusammenfassung Werden KI-Systeme mit Datensätzen trainiert, die nicht repräsentativ für unterschiedlichen Bevölkerungsgruppen sind, können verzerrte Ergebnisse entstehen. Das kann bestehende gesundheitliche Ungleichheiten weiter verschärfen. KI-Systeme müssen vorurteilsfrei, transparent und verständlich sein, um das Vertrauen der Patient:innen zu gewinnen und zu stärken. Die Lösung(en) Organisationen im Gesundheitssektor müssen Ihre KI-Systeme mit Datensätzen trainieren, die die unterschiedlichen relevanten Bevölkerungsgruppen repräsentieren. Ferner müssen Entwickler:innen zuverlässige Test- und Validierungsverfahren einführen, um etwaige Verzerrungen während des Trainings zu identifizieren und zu korrigieren. Menschliche Herausforderungen Die Zusammenfassung Fachkräfte auf allen Ebenen – darunter Klinikpersonal, Verwaltungsmitarbeitende, IT-Expert:innen und Manager:innen im Gesundheitswesen, die mit KI-Systemen interagieren – müssen ein grundlegendes Verständnis für die Funktionsweise von KI sowie deren Möglichkeiten und Grenzen haben. Es gibt Befürchtungen, dass bestimmte Arbeitsplätze aufgrund von KI wegfallen – selbst wenn sie menschliche Fähigkeiten nur ergänzen und nicht ersetzen soll. Deshalb ist mit Widerstand von Mitarbeitenden und Patient:innen zu rechnen. Die Lösung(en) Geben Sie Ihren Mitarbeitenden das nötige Rüstzeug mit, damit sie effizient mit KI-Technologien arbeiten können. Sie sollten beispielsweise wissen, wie KI-Ergebnisse zu interpretieren sind, wann menschliches Eingreifen erforderlich ist und wie sie KI-Systeme in der Praxis gezielt einsetzen können. Optimieren Sie Ihre Schulungspläne und bieten Sie Kurse zu KI-gestützter Diagnostik, personalisierter Medizin und KI-gestützten klinischen Entscheidungsprozessen an. Vermitteln Sie allen Beteiligten deutlich, dass KI unterstützend eingesetzt wird und keine Alternative zu menschlichem Fachpersonal im Gesundheitswesen darstellt. Herausforderungen bei der Integration Die Zusammenfassung Im Gesundheitswesen sind Daten oft bei verschiedenen Institutionen und auf unterschiedlichen Systemen isoliert gespeichert und in unterschiedlichen Formaten verfügbar. Da Krankenhäuser und Kliniken technisch sehr unterschiedlich ausgestattet sind, braucht es ein besonders flexibles KI-System. Gesundheitsdaten sind extrem sensibel, da sie Krankengeschichten, Therapiepläne, personenbezogene Daten und finanzielle Informationen umfassen können. Verstöße gegen den Datenschutz können zu Identitätsdiebstahl und finanziellen Verlusten führen und sogar die Patientensicherheit gefährden. Die Lösung(en) Organisationen im Gesundheitssektor müssen Richtlinien zur Datenverwaltung entwickeln und umsetzen sowie Standards für die Eingabe, Validierung und Pflege von Daten festlegen. Dazu gehören regelmäßige Audits sowie Richtlinien für die ethische Erhebung, Nutzung und Weitergabe von Daten. Gesundheitsorganisationen sollten KI schrittweise einführen und mit klar definierten Use Cases mit geringem Risiko beginnen. Eine zuverlässige Dateninfrastruktur ist dabei entscheidend. Diese Infrastruktur umfasst alle Systeme und Technologien, die Gesundheitsdaten über verschiedene Plattformen und Interessengruppen hinweg speichern, verarbeiten und übertragen. Sehen Sie das große Ganze Oben sind nur einige der Strategien aufgeführt, die wir in unserem neuen Whitepaper Incremental adoption: a holistic analysis of AI’s future in healthcare vorstellen – und sie sind lediglich eine grobe Beschreibung und nicht als genaue Anleitung zu verstehen. Im KI-Ökosystem des Gesundheitswesens ist die schnelle Überwindung von Einsatz- und Entwicklungshürden nur ein Teilaspekt. Unser Whitepaper zeigt Ihnen das große Ganze – und wie Sie jenseits des Hypes das volle Potenzial von KI im Gesundheitswesen ausschöpfen können. Jetzt Whitepaper herunterladen (Das Whitepaper ist nur auf Englisch verfügbar) KI im Gesundheitswesen: Eine Prognose jenseits des Hypes KI wird das Gesundheitswesen revolutionieren. Aber wie kann es Unternehmen gelingen, die damit verbundenen komplexen Herausforderungen zu meistern und echten Mehrwert zu generieren? Erfahren Sie, wie Sie das Potenzial von KI im Gesundheitswesen für sich nutzen können. KI im Gesundheitswesen: eine Prognose jenseits des Hypes KI im Gesundheitswesen: Potenzial, Hype und Realität
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