Der Ablauf eines KI-Projekts im Klinikalltag beginnt häufig mit einer gezielten Bedarfsanalyse und der Auswahl einer praxisnahen, workflow-integrierbaren KI-Lösung, etwa zur Kapazitätsprognose oder bildgestützten Diagnostik. Erfolgsentscheidend sind interdisziplinäre Pilotphasen, bei denen klinisches Personal frühzeitig eingebunden wird, um Prozesse zu testen und zu adaptieren. Best Practices zeigen: Nur KI-Anwendungen, die bestehende IT-Systeme und Datenquellen nahtlos integrieren, etablieren sich dauerhaft. Klar kommunizierte Mehrwerte – etwa reduzierte Wartezeiten, automatisierte Dokumentation oder optimierte Ressourcenzuteilung – fördern die Akzeptanz im Team.

Erfolgreiche Projekte setzen auf iterative, agile Entwicklung: Feedbackschleifen zwischen Anwendern und IT sorgen für rasche Fehlerbehebung und realitätsnahe Anpassung der Modelle. Praxisbewährte Lösungen sind interoperabel gestaltet, schaffen Vertrauen durch Transparenz der Entscheidungslogik und erfüllen strenge Datenschutzanforderungen. Besonders vielversprechend sind Projekte, die Routineprozesse entlasten und Fehlerquellen minimieren, etwa durch automatische Umwandlung von Arztgesprächen in strukturierte Handlungsanweisungen.

Zu den häufigsten Fallstricken zählen mangelnde organisatorische Ressourcen, Schnittstellenprobleme mit Altsystemen, unvollständige Datenlagen und Widerstände im Team. Auch strenge regulatorische Vorgaben und Datenschutzhemmnisse treiben Aufwand und Kosten. Messbare Resultate sind besonders im Bereich Prozessoptimierung erzielbar: Reduzierte Verweildauer, genauere Kapazitätsplanung und weniger papiergebundene Abläufe sind realistisch und lassen sich über digitale Reifegradmessungen wie den DigitalRadar objektiv nachvollziehen. Erfolgsindikatoren umfassen neben Effizienzgewinnen auch Qualitätsverbesserungen, die sich etwa an Wartezeiten, Fehlerquoten oder Versorgungsqualität ablesen lassen.

Schnittstellen und Zuständigkeiten

KI-Projekte in Kliniken scheitern besonders häufig an Schnittstellen und Zuständigkeiten, weil organisatorische und technische Integration unterschätzt wird und klare Verantwortlichkeiten fehlen. Oft gibt es keine abgestimmte Governance, die definiert, wer Entscheidungen trifft, Datenqualität überwacht und operative Prozesse betreut. Dadurch bleiben Schnittstellen zwischen IT, Medizin und Verwaltung unzureichend adressiert.

Technische Schnittstellenprobleme entstehen, wenn medizinische Daten aus Altsystemen, Labor- und Bilddaten oder Patientendokumentationen nicht konsistent, strukturiert und IT-sicher eingebunden werden können. Unterschiedliche Datenformate, fehlende Standards für Interoperabilität und abschottende Klinik-IT führen dazu, dass KI-Lösungen Inseln bleiben und keine Ganzheitlichkeit erreichen. Wenn Zuständigkeiten für Datenschutz, Risikoüberwachung und Change-Management nicht eindeutig verteilt sind, geraten Einführungsprojekte ins Stocken – Verantwortung wird hin- und hergeschoben.

Praktisch scheitern Initiativen auch, weil das medizinische Personal oft nicht frühzeitig beteiligt wird, Schnittstellen-Entwicklungen nicht an den klinischen Alltag angepasst werden und Parallelstrukturen entstehen, die Fehlerquellen und Unsicherheiten verstärken. Ohne strukturierte Roadmap, definiertes Rollenverständnis und laufende Abstimmung zwischen den beteiligten Fachbereichen lassen sich KI-Anwendungen nicht nachhaltig im Routinebetrieb verankern

Prozess- und Effizienzkennzahlen

• Reduktion der Wartezeiten für PatientInnen nach Einführung automatisierter Termin- und Ressourcensteuerung (z.B. minus 15–30%).
• Verkürzung der Verweildauer im Krankenhaus durch präzisere Patientenzuweisung und Frühwarnsysteme für Komplikationen.
• Automatisierungsgrad administrativer Arbeiten, etwa prozentuale Senkung des manuellen Dokumentationsaufwands (z.B. minus 21% Erschöpfungsrate durch automatisierte Dokumentation).
• Fehlerquoten bei Diagnosen: Rückgang der falsch-negativen und falsch-positiven Diagnosen, z.B. minus 35% in radiologischen KI-Projekten.
• Kapazitätsauslastung: Verbesserte Planungsgenauigkeit und weniger Leerstände bei Betten und Geräten durch KI-Prognosen

Autor: Wolf-Dietrich Lorenz

Symbolbild: InfiniteFlow / AdobeStock