Diskussionen um KI im (deutschen) Gesundheitssystem kranken häufig an zwei Punkten: Dem Missverständnis, dass KI gleich KI ist und der Einschätzung, dass der Einsatz von KI die Lösung für systemische Probleme wäre. Wie wird sich „KI“ also hierzulande auswirken? Kurzfristig werden wir schlicht eine Fortschreibung aktueller Trends sehen, z. B. in der diagnostischen Unterstützung durch Computer Vision KIs in der Dermatologie und Radiologie. LLMs (wie etwa ChatGPT) werden auf absehbare Zeit vor allem weiter durch Patient:innen Einsatz finden – als mehr oder minder präzise Symptomchecker und auf eigene (Datenschutz-) Verantwortung. Interessant wird es, sobald wir den Rechtsrahmen und Datenraum für Gesundheitsdaten (zum Training der Modelle) sinnvoll und verbindlich abgesteckt haben. Dann werden wir im Rekordtempo Durchbrüche in der Forschung (z. B. Pattern Detection oder Molekülentwicklung), Diagnostik, individualisierten Therapien und Therapie-Begleitung sehen – aber hier nur zum Teil durch allgemeine LLMs, sondern vielmehr durch jeweils spezialisierte Modelle. Und selbstredend: Automatisierung, z. B. im Bereich der Dokumentationspflichten für Ärzt:innen und Pflegekräfte, beim Monitoring der Patient:innen, beim Austausch von Gesundheitsdaten zwischen HCPs – kurzum: Zur Verringerung des Overheads bei gerade den Fachkräften, die wir am dringendsten suchen und die über die Maßen damit belastet sind. Zur Wahrheit gehört aber auch: Das könnte man auch jetzt schon, ganz ohne KI.

Weitere Meinungen zu Thema KI im Gesundheitswesen finden Sie auf der Website des PM Reports.