Künstliche Intelligenz (KI) verändert die medizinische Landschaft schneller als je zuvor. Von der Erfassung und Auswertung riesiger Datenmengen bis hin zur Unterstützung bei Diagnosen und Behandlungsempfehlungen ist KI zu einem unverzichtbaren Werkzeug in Krankenhäusern und Forschungseinrichtungen weltweit geworden. Besonders bemerkenswert ist, wie KI die Brücke zwischen komplexen Patienteninformationen und klinischer Entscheidungsfindung schlägt, um präzisere und schnellere Diagnosen zu ermöglichen. Die Anwendung von KI in der Medizin ist vielfältig und reicht von unterstützenden Systemen wie digitalen Schreibassistenten (sogenannten Scribes) über die Analyse medizinischer Bilddaten bis hin zur biomarkerbasierten Mustererkennung. Die Zeit, die Mediziner für administrative Aufgaben aufwenden, wird durch KI erheblich reduziert, sodass sie sich verstärkt auf die direkte Patientenversorgung konzentrieren können.
Studien zeigen, dass die Patientenzeit durch den Einsatz von KI-Scriben um 20 Prozent steigt, während Arbeitsüberstunden um 30 Prozent sinken – eine Win-win-Situation für Ärzte und Patienten. Ein weiteres zentrales Einsatzgebiet von KI ist die medizinische Bildanalyse. Moderne Algorithmen werden darauf trainiert, in Röntgenbildern, MRTs oder CT-Scans krankhafte Veränderungen wie Tumore oder andere Anomalien präzise zu erkennen. Dieser Prozess beruht auf maschinellem Lernen, bei dem das System mit Tausenden von Bildern gefüttert wird, die sowohl gesunde als auch erkrankte Areale abbilden. Um eine zuverlässige Diagnose zu gewährleisten, ist es entscheidend, dass die Trainingsdaten vielfältig sind und verschiedene Populationen, Umgebungen und Behandlungsmethoden abdecken.
Andernfalls kann die KI durch Verzerrungen, etwa aufgrund von Geschlechterungleichheiten oder ethnischer Unterschiede, Fehlentscheidungen treffen. Die biomarkerbasierte Analyse ergänzt diesen Ansatz, indem große Datenmengen von Patienteninformationen durch KI-Systeme ausgewertet werden. Hierbei werden Muster erfasst, die auf das Vorliegen bestimmter Krankheiten hinweisen oder auf eine erhöhte Wahrscheinlichkeit von Nebenwirkungen bei bestimmten Medikamenten schließen lassen. Diese personalisierte Medizin ermöglicht es, Therapien besser auf individuelle Patienten zuzuschneiden und somit wirksamer und schonender zu gestalten. Das zugrunde liegende Funktionsprinzip von KI im medizinischen Bereich basiert auf sogenannten maschinellen Lernverfahren und natürlicher Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP).
NLP ermöglicht es, große und oft unstrukturierte Datenbestände – etwa Arztberichte oder Patientengespräche – in verarbeitbare Informationen umzuwandeln. Anhand dieser Daten stellt die KI gezielte Ja/Nein-Fragen, um Prognosen zu treffen oder klinische Entscheidungen zu unterstützen. Ein praktisches Beispiel ist das SWIFT-System (Supportive Weekend Interprofessional Flow Team) in einem Krankenhaus in Adelaide, Australien: Das Programm analysiert aktuelle Patientennotizen und Gesundheitswerte, um die Wahrscheinlichkeit eines baldigen Krankenhausausgangs zu berechnen, was die Planung und Ressourcenoptimierung deutlich verbessert. Neben diesen Anwendungen kommen auch große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) zum Einsatz, die besonders bei der Erfassung und Verwaltung von elektronischen Patientenakten und bei der Erstellung von Arztnotizen hilfreiche Unterstützung leisten. Diese Modelle wandeln Eingabedaten in Zahlenwerte um, prognostizieren die wahrscheinlichste Abfolge von Informationen und setzen diese in verständlichen Text um.
Forschende sehen in solchen Modellen ein enormes Potenzial für die Zukunft der Medizin, da sie menschliche Fachkräfte in administrativen und diagnostischen Aufgaben entlasten können. Datensicherheit stellt dabei eine essenzielle Herausforderung dar. Da medizinische Daten hochsensibel sind, gelten in vielen Regionen strenge Datenschutzbestimmungen, die unter anderem verhindern, dass persönliche Gesundheitsinformationen auf ausländischen Servern gespeichert werden dürfen. Dies ist wichtig, um Missbrauch und Datenschutzverletzungen vorzubeugen. Zudem wird dafür gesorgt, dass etwa bei KI-Scribes die aufgezeichneten Daten nach der Transkription gelöscht werden.
Trotz bestehender Risiken erhöht KI aber auch die Effizienz im Bereich der Cybersecurity: Sie kann ungewöhnliche Aktivitäten in Echtzeit erkennen und Gegenmaßnahmen einleiten, wodurch Patientendaten besser geschützt werden. Beispielsweise ermöglicht KI eine Verhaltensanalyse, um ungewöhnliche Nutzerzugriffe zu identifizieren und so potenzielle Cyberangriffe frühzeitig zu erkennen. Die gesellschaftliche Akzeptanz und die ethische Verantwortung spielen eine entscheidende Rolle bei der Weiterentwicklung medizinischer KI-Anwendungen. Entwickler werden dazu angetrieben, Programme so fehlerfrei und verantwortungsvoll wie möglich zu gestalten, weil bereits kleine Fehler das Vertrauen der Öffentlichkeit nachhaltig beeinträchtigen können. In der aktuellen Praxis übernehmen Ärzte weiterhin die finale Verantwortung und halten im sogenannten „human-in-the-loop“-Verfahren die Kontrolle über die Entscheidungsprozesse.
Ein spannender Zukunftsbereich ist die Präzisionsmedizin, in der KI dabei hilft, medizinische Geräte effizienter und sicherer zu betreiben. So kann etwa der Zustand von medizinischen Maschinen vorausschauend überwacht werden, um Fehlfunktionen frühzeitig zu erkennen und Ausfallzeiten zu vermeiden. Darüber hinaus erweitert KI den Zugang zur Gesundheitsversorgung gerade in abgelegenen oder unterversorgten Regionen, da sie viele vorbereitende Informationsprozesse automatisiert durchführt und so die Arbeitszeit von Klinikpersonal gezielter nutzt. Für das medizinische Personal ergeben sich durch den erfolgreichen Einsatz von KI zahlreiche Vorteile: Die Integration von KI in den Arbeitsalltag verbessert die Produktivität und erlaubt eine konzentrierte Zuwendung zu den Patienten. Dies steigert nicht nur die Qualität der Betreuung, sondern auch die Arbeitszufriedenheit der Fachkräfte, was in Zeiten von Fachkräftemangel und Überlastung im Gesundheitswesen außerordentlich wichtig ist.
Insgesamt zeigt sich, dass KI ein enormes Potenzial besitzt, das Gesundheitssystem effizienter, kostengünstiger und patientenorientierter zu gestalten. Die kontinuierliche Weiterentwicklung und verantwortungsvolle Implementierung dieser Technologien wird die Medizin im 21. Jahrhundert nachhaltig prägen – von der Datenerfassung bis hin zur individuellen Diagnose und Therapieplanung. Dabei sind Innovation, Datenschutz und ethische Standards gleichermaßen wichtige Grundpfeiler, um das Vertrauen von Patienten und Fachpersonal in die KI-gestützte Medizin zu sichern und den größtmöglichen Nutzen für die Gesellschaft zu erzielen.
