KI im Klinikalltag: Zwischen Dateninseln und Versorgungsrealität
In vielen Häusern trifft Begeisterung für KI auf starre IT-Strukturen, fehlende Ressourcen und unklare Zuständigkeiten. Reallabore, klare Governance und echte Nutzerzentrierung könnten den Sprung von der Studie in die Versorgung ermöglichen…
- Data und KI
Frau Dr. Anke Diehl beschreibt in ihrem kma-online Beitrag ein deutsches KI-Paradox im Gesundheitswesen. Kliniken verfügen über große Datenmengen, aber diese liegen in getrennten Systemen und sind kaum interoperabel. Dadurch bleiben viele KI-Projekte im Pilotstatus. Bisher funktionieren vor allem monomodale KI-Lösungen in Bereichen wie Radiologie oder Dermatologie, die mit klar definierten Datenströmen geliefert werden. Multimodale Anwendungen stoßen dagegen auf technische, semantische und organisatorische Hürden sowie erhöhte Bias-Risiken.
Zugleich entwickelt die Forschung anspruchsvolle Modelle unter Laborbedingungen, ohne die komplexe Versorgungspraxis konsequent einzubeziehen. Krankenhäuser stehen unter wirtschaftlichem Druck und haben wenig Spielraum für eigene Softwareentwicklung, Data Scientists oder eingebettete Ethik. Vorgeschlagen werden Reallabore und digitale Sandboxen, in denen KI mit realen Daten, Prozessen und Nutzergruppen erprobt wird.
Industriepartnerschaften und öffentliche Förderung sollen helfen, Governance, Datenhoheit und Haftung transparent zu regeln. Entscheidend ist eine klare Nutzungsorientierung, die sich an Bedürfnissen von Patientinnen und Patienten sowie Gesundheitsfachkräften ausrichtet. So kann KI vom Prestigeprojekt zum praxistauglichen Werkzeug am Point of Care werden.
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