Über Jahrzehnte war KI ein Ziel, das Forschende und Entwickelnde in vielen Wirtschaftsbereichen verfolgten. Während in dieser Zeit realer Nutzen kaum erzielt wurde, hat sich die Lage in den letzten Jahren deutlich verändert: leistungsfähigere Rechner, verfügbare Volumendaten und das gemeinsame Engagement von Informatiker:innen, medizinischen Fachkräften und Krankenhausmanager:innen führen dazu, dass die Technologie inzwischen immer mehr ihrer Nutzenversprechen einlösen kann.

Der Begriff KI wird unterschiedlich interpretiert. Plausibel ist eine Einteilung in drei Technologiestufen.
 

1. Die Mustererkennung (Pattern Matching) ist bereits erfolgreich im Einsatz – insbesondere in der medizinischen Bildgebung. Erfolg bedeutet hier, dass klinische Studien der KI mindestens dieselbe Erkennungsrate attestieren. Mustererkennung beruht auf Algorithmen – programmierten Abläufen – und auf großen Mengen an Daten, die qualitätsgesichert sein müssen. Dieser Ansatz bildet ab, was Fachleute, also Menschen, an Wissen vorab eingespeist haben.
    
2. Die nächste Stufe ist Machine Learning: Ein Algorithmus lernt, durch Wiederholung selbstständig eine Aufgabe zu erfüllen. Dabei orientiert er sich an vorgegebenen Qualitätskriterien und am Informationsgehalt der Daten. Anders als bei herkömmlichen Algorithmen wird beim maschinellen Lernen kein Lösungsweg modelliert.
    
3. Die dritte Stufe ist inspiriert von Nervenzellenverbindungen im menschlichen Gehirn: den neuronalen Netzen. Die künstliche Analogie zu Neuronen und Synapsen besteht aus mehreren Reihen von Datenknoten, die mit gewichteten Verbindungen untereinander vernetzt sind. Trainiert werden die Lernalgorithmen in neuronalen Netzen fortlaufend mit neuen Daten. Deep Neural Networks können eine enorme Zahl an Neuronen-Schichten aufweisen; so lassen sich mit Deep Learning komplexe Probleme lösen.

Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Gesundheitsversorgung, indem sie Diagnosen verbessert, Arbeitsabläufe effizienter gestaltet und personalisierte Behandlungen ermöglicht. Durch den Einsatz von KI können medizinische Fachkräfte entlastet werden, während Patient:innen von präziseren und schnelleren Entscheidungen profitieren.
 

• Automatische Strukturierung: Viele medizinische Dokumente sind unstrukturiert und daher nur mit großem manuellen Aufwand nutzbar. KI kann Gesundheitsdaten extrahieren, strukturieren und für den Klinikalltag nutzbar machen. Das verbessert die klinische Dokumentation und schafft mehr Zeit für medizinisches Personal.
   
• Schnellere Diagnosen: KI-gestützte Systeme können große Mengen an Gesundheits- und Bilddaten schnell analysieren und auffällige Muster erkennen.
   
• Personalisierte Therapien: Durch die Analyse individueller Patientendaten unterstützt KI maßgeschneiderte Behandlungspläne.
   
• Effiziente Verwaltung: KI optimiert administrative Prozesse, wie Terminplanung und Dokumentation, und spart so Zeit für das medizinische Personal.
   
• Frühzeitige Erkennung von Krankheiten: Predictive Analytics ermöglicht die Vorhersage und Prävention von Krankheitsausbrüchen.
   
• Medizinische Forschung: KI beschleunigt die Entwicklung neuer Medikamente durch die Analyse umfangreicher Datensätze.

Mittlerweile gibt es eine Vielzahl von KI-Tools, die in der Gesundheitsversorgung eingesetzt werden – etwa intelligente Chatbots für die Erstberatung oder Software zur Analyse medizinischer Bilder. Einige sind darauf spezialisiert, Gesundheitsdaten zu strukturieren und nutzbar zu machen. Eine davon ist die KI-Plattform Health Discovery.
 

Mit Health Discovery kannst du Künstliche Intelligenz nahtlos in deine bestehenden Systeme und Anwendungen integrieren. Sie strukturiert Gesundheitsdaten in Echtzeit und kann mit jeglicher Form von unstrukturierten Daten umgehen – einschließlich PDFs, Word-Dokumenten, freitextliche Datenbankeinträgen und Sprache. Die Software extrahiert präzise mehr als 50+ medizinische Entitäten wie Diagnosen, Medikamente, Labor- und Vitalparameter – und übersetzt sie in gängige Standards wie FHIR, SNOMED-CT, ICD-10 und LOINC. Die Plattform liefert 150 vortrainierte KI-Modelle und unterstützt über 15 Terminologien.