Zwischen Hype und Alltag: Wie viel KI ist schon Realität?
Anne Krampe-ScheidlerKünstliche Intelligenz verspricht schnellere Diagnosen, bessere Behandlungen und Zeitgewinn. Eine Diskussion auf der DMEA in Berlin zeigte: Im klinischen Alltag hapert es noch an vielen Stellen. Während KI in der Radiologie bereits fest implementiert ist, sucht sie in der Pflege noch ihren Platz. Kleinteiligkeit und fehlende Schnittstellen verhindern, dass Daten fließen können. Klinikverantwortliche stehen aufgrund der hohen Dynamik vor die Entscheidung, das richtige Produkt zum richtigen Zeitpunkt einzukaufen.
Der KI-Markt sei „extrem fragmentiert“, sagte Thorsten Schütz, Head of IT and Operations Organization am Klinikum Itzehoe. Viele Start-ups hätten die Trends früh erkannt, aus Klinikperspektive sei es jedoch sinnvoller, dass große Anbieter von Krankenhausinformationssystemen (KIS) solche Anwendung bereits integrieren. Er verwies zudem auf die hohe Dynamik in der Entwicklung von KI-Produkten. Aktuelle Lösungen seien oft nur Zwischenschritte, die wenig später durch deutlich leistungsfähigere Ansätze ersetzt würden. „Spracherkennung wird in zwei Jahren nicht mehr gebraucht“, prognostizierte er, weil KI-Systeme in der Lage seien, Arztbriefe komplett vorzuschreiben. Vorschnelle Investitionen lohnen sich daher häufig nicht.
Assistiert sie noch oder übernimmt sie schon?
In der Radiologie ist KI bereits essenziell eingebunden. Ehssan Ghadamgahi, Gründer und Geschäftsführer des Teleradiologie-Unternehmens Radiology Advanced, beschrieb sie als „sehr netten Assistenten für punktuelle Fragestellungen“. KI helfe, Befunde schneller und präziser zu erstellen, Auffälligkeiten zu erkennen und Arbeitsprozesse zu strukturieren. Dass Radiologen eines Tages durch KI ersetzt werden könnten, sei unrealistisch. Schütz, der den disruptiven Charakter von KI am deutlichsten herausstellte, hielt es dagegen keineswegs für ausgeschlossen, dass der ärztliche Beruf durch KI gefährdet wird. „Wir stehen vor einem radikalen Wandel“, betonte er.
Spezifische Bedürfnisse in der Pflege
In der Pflege gibt es eine deutliche Diskrepanz zwischen Anspruch und Realität. Katharina Steinbauer, Chief Nursing Information Officer Universitätsmedizin Frankfurt, berichtete, dass viele Lösungen „eine sehr schöne Logik“ verfolgen, im realen Einsatz den Anwendenden jedoch oft mehr Be- als Entlastung brächten. Beispiel Spracherkennung: Viele Produkte orientieren sich an ärztlichen Arbeitsprozessen und bilden die Bedürfnisse der Pflege nicht ab, die weniger mit Text als mit strukturierten Daten arbeiten. Beeinflusst wird der Nutzen auch durch die Interoperabilität: „Bis eine Anwendung bei uns auf Station ankommt, hat das mit dem Produkt, das hier auf der DMEA gezeigt wird, oft nicht mehr ganz so viel zu tun“, so Steinbauer.
Madlen Fiebig, Head of Products & Science bei ePA-CC, sah den wichtigsten Engpass darin, dass Daten noch nicht fließen. Informationen aus der Pflege erreichen die ärztliche Dokumentation nicht automatisch – und umgekehrt. Positiv hob sie hervor, dass sich zunehmend Anwendungen entlang der Patient Journey etablieren, die das Personal unterstützen: von der Erhebung des Risikoprofils vor der Aufnahme im Krankenhaus über den Aufenthalt bis zur Entlassung.
Nutzen in der Versorgung
Deutlich wurde, dass KI den Versorgungsalltag sehr unterschiedlich beeinflusst. Während der Nutzen in der Pflege schwer zu quantifizieren ist, führt er in der Radiologie zunächst zu mehr Fallzahlen. Eine KI-basierte Software, die laut Schütz mit einer Trefferquote von über 99% bereits während der Endoskopie erkennt, welche Gewebeveränderungen potenziell bösartig sind, verbessert die Behandlungsqualität für Patientinnen und Patienten direkt.
Quelle:Mehr Zeit für Patient:innen? KI im Praxiseinsatz. DMEA 2026, Berlin, 22.4.2026