Künstliche Intelligenz in der Gesundheitswirtschaft

1. Unternehmenskultur: Künstliche Intelligenz zur Führungsaufgabe machen

Künstliche Intelligenz verändert die DNA eines Unternehmens im Bereich Gesundheit. Dieser Wandel braucht eine starke Führungspersönlichkeit an der Spitze – mit der Fähigkeit, strategisch und vorausschauend zu denken, um eine KI-Vision der Zukunft zu entwickeln, einem hohen technologischen Verständnis, der Bereitschaft zu agilem Handeln, ständiger Anpassung und verantwortlichem Entscheiden. KI ermöglicht die Entscheidungsfindung auf der Basis großer Datenmengen. Im Management von Krankenhäusern kann die Technologie beispielsweise dazu beitragen, die Auslastung besser zu steuern.

2. Belegschaft: Das Vertrauen von Ärzten und anderen Health Professionals in Künstliche Intelligenz stärken

Künstliche Intelligenz wird Stellen im Gesundheitswesen nicht ersetzen, aber die Stellenprofile stark verändern. Das spüren vor allem die Mitarbeiter, die sich mit der Diagnostik von Krankheiten wie Krebs und Erkrankungen aus den Fachrichtungen Neurologie und Kardiologie beschäftigen. Von Ärzten und anderen Health Professionals verlangt das ein hohes Vertrauen in das intelligente Diagnose-Werkzeug. KI belohnt sie aber mit kürzeren Wartezeiten auf das Ergebnis und mehr Zeit für den einzelnen Patienten. Routineabläufe können im Gesundheitswesen künftig an lernende Computersysteme delegiert werden, während von Mitarbeitern vor allem die Fähigkeiten gefragt sein werden, die menschliche Intelligenz erfordern: Probleme lösen, Menschen führen, Innovationen schaffen. An diesem Ziel muss sich die Weiterbildung und -entwicklung der Belegschaft orientieren.

3. Klinischer Nutzen: Auf die Bedürfnisse des Patienten eingehen

Künstliche Intelligenz verändert den Klinikalltag und schafft eine bessere Versorgung für den Patienten, beispielsweise im Bereich der Krebsdiagnose sowie der Früherkennung von Demenz und Herzerkrankungen. Besonders bewährt die Technologie sich in drei Bereichen:

Bildgebende Verfahren: 
Maschinelles Lernen kann den Arzt bei der Auswertung etwa von Röntgenbildern unterstützen und sorgt so für präzisere Diagnosen.

Entscheidungsfindung: 
Technologien wie Natural Language Processing können Sprache erfassen und auf Basis von Algorithmen verarbeiten. Sie helfen dem Arzt so, Entscheidungen zu treffen.

Selbstüberwachung des Patienten: 
Wearables, bislang vor allem als Fitness-Tracker eingesetzt, entwickeln sich zum medizinischen Instrument, etwa zur Überwachung von Werten bei chronischen Krankheiten.

Entscheidend beim Einsatz: die klinische Wirksamkeit und der Nutzen für den Patienten.

4. Wirtschaftlicher Nutzen: Einsparungen in dreistelliger Milliardenhöhe realisieren

Künstliche Intelligenz kann einen enormen Beitrag zum weltweiten Wirtschaftswachstum leisten – durch eine erhöhte Produktivität und ein verändertes Kundenverhalten. Laut einer globalen PwC-Studie wird das weltweite Bruttoinlandsprodukt bis zum Jahr 2030 um 15,7 Billionen US-Dollar wachsen. Für einen besonders großen Wachstumsschub wird KI im Gesundheitswesen sorgen. PwC hat drei weit verbreitete Krankheitsbilder in den Blick genommen, die hohe Kosten verursachen:

Früherkennung von Fettleibigkeit bei Kindern:
Klinische Studien zeigen, dass sich bereits aus den Gesundheitsdaten von Zweijährigen ablesen lässt, wie hoch ihr Risiko für Adipositas ist. Durch gezielte Präventionsmaßnahmen ließen sich etwa 90 Milliarden Euro in den kommenden zehn Jahren einsparen.

Früherkennung von Demenz:
Künstliche Intelligenz ermöglicht die Früherkennung von Demenz mit einer Genauigkeit von 82 bis 90 Prozent. Wird die Krankheit in einem frühen Stadium erkannt, lassen sich in den kommenden zehn Jahren rund acht Milliarden Euro einsparen. Alzheimer-Erkrankungen können häufig auf der Basis regulärer Vorsorgeuntersuchungen erkannt werden.

Diagnose und Behandlung von Brustkrebs: 
KI ermöglicht bei dieser Krankheit nicht nur die Früherkennung, sondern auch eine passgenaue Therapie. So kann Künstliche Intelligenz voraussagen, wie ein Patient voraussichtlich auf die Chemotherapie reagiert. Das Einsparpotenzial in diesem Bereich wird für die kommenden zehn Jahre auf 74 Milliarden Euro geschätzt.

Adipositas im Kindesalter wird immer häufiger auftreten

5. Gesellschaft: Den Dialog mit der Öffentlichkeit pflegen

Das Interesse der Patienten an Künstlicher Intelligenz steigt: Gut die Hälfte der Versicherten wäre künftig bereit, sich auf Artificial Intelligence in der Medizin einzulassen, knapp die Hälfte kann sich vorstellen, kleinere Eingriffe durch einen Roboter durchführen zu lassen. Die Bereitschaft hängt allerdings stark davon ab, wie genau und wie schnell Diagnose- und Therapie-Instrumente arbeiten. Das Vertrauen der Öffentlichkeit ist ein wichtiger Faktor für die Verbreitung von KI. In der Akzeptanz ist ein deutlicher Unterschied zwischen den Industriestaaten und Schwellenländern festzustellen: Während Menschen in ärmeren Ländern offener für Roboter und Maschinelles Lernen sind, zeigen Versicherte in reichen Ländern mit einem hoch entwickelten Gesundheitssystem mehr Skepsis. Umso wichtiger ist es, einen kontinuierlichen Austausch mit der Öffentlichkeit zu pflegen.

Prozentsatz der Befragten, die bereit bzw. nicht bereit sind, sich mit KI und Robotik für ihren Gesundheitsbedarf zu befassen (Gesamtstichprobe)

6. Ethik, Regulierung und Datenschutz: Für „Responsible AI“ eintreten

Der Computer hat immer Recht? Oder anders gefragt: Wer übernimmt die Verantwortung für Diagnosen, die ein Patient von seinem Arzt auf Basis großer Datenmengen bekommt? Das Konzept „Responsible AI“ verbreitet sich weltweit, um Fragen rund um Regulierung, Ethik und Datenschutz zu klären. Künstliche Intelligenz braucht ein hohes Maß an Regulierung, gerade im Gesundheitswesen, aber auch Freiräume für Innovation. Ein zentrales Thema ist der Bereich Datenschutz der Betroffenen, denn Künstliche Intelligenz setzt voraus, dass große Datenmengen gespeichert und ausgetauscht werden. Für Europa gilt die Datenschutz-Grundverordnung, doch auf internationaler Ebene sind viele Fragen offen. Länder wie China etwa verfolgen eine aggressive AI-Strategie, die den Betroffenen weniger Rechte einräumt. Institutionen des Gesundheitswesens, die Künstliche Intelligenz verantwortlich einsetzen wollen, arbeiten eng mit den Behörden ihres Landes zusammen und pflegen auch den länderübergreifenden Austausch zum Thema Regulatorik.