Der Health-IT Talk Berlin Brandenburg erörterte im September 2025 „Künstliche Intelligenz in der Gesundheitswirtschaft“. Die Referenten vertieften Kernaspekte darüber, was funktioniert und was zu beachten ist. Kann eine KI sinnvoll einen Arzt unterstützen, welche Faktoren entscheiden über eine erfolgreiche Umsetzung, welche Technologien oder Methoden können die klinischen Anwendung optimieren. Gastgeberin war die ADVANT Beiten Wirtschaftskanzlei, Berlin.
Foto (vlnr): Referent Jakob Pieber, CCO und Business Development Manager bei Predicting Health, Referentin Dr.iur. Peggy Müller - Rechtsanwältin, Partnerin bei ADVANT Beiten Wirtschaftskanzlei, Referent Dr. André Sander, Entwicklungsleiter und Prokurist bei ID GmbH & Co. KgaA, Moderator Dr. Adrian Schuster, Arzt und Informatiker, Arbeits- und Beratungsschwerpunkt ist die Verknüpfung von Medizin und IT
KI-Trainingsdaten im Gesundheitswesen sind Voraussetzung für erfolgreiche KI: Sie entstehen durch Sammlung, Labeling und Qualitätsprüfung medizinischer Daten wie Patientenakten und Bildaufnahmen. Vielfältige, gut annotierte Datensätze sind entscheidend, um Verzerrungen (Bias) zu vermeiden und die Zuverlässigkeit klinischer KI-Systeme zu garantieren. Qualität und Vielfalt der Daten bestimmen die Modellgüte und Patientensicherheit.
Im Health-IT Talk Berlin Brandenburg wurde angemerkt: Es besteht noch eine unklare Rechtslage hinsichtlich der Verwendungfrei verfügbarer Datensätze. Die Verabeitung von Gesundheitsdaten ist nur mit ausdrücklicher Einwilligung gestatt. Das trifft für das Gesundheitswesen und die Erstellung von KI-Trainingsdaten zu. Dies besonders sensibel, da Patientendaten dem strengen Datenschutzrecht (DSGVO, BDSG) und der Schweigepflicht unterliegen. Rechtlich einwandfreie Daten entstehen nur durch Anonymisierung oder Pseudonymisierung sowie durch eine klare Rechtsgrundlage (z. B. Einwilligung, Forschungsprivileg). Wichtig ist die transparente Dokumentation der Datennutzung, ethische Prüfung und Einhaltung des Grundsatzes der Datensparsamkeit.
Die Frage der Eigentumsrechte an trainierten Modellen ist juristisch komplex. Grundsätzlich sind Daten als solche nicht eigentumsfähig, aber ihre Aufbereitung kann urheberrechtlich oder vertraglich geschützt sein. Das trainierte Modell – einschließlich spezifischer Ergebnisse – gehört in der Regel demjenigen, der das Training durchgeführt und die Ressourcen bereitgestellt hat, sofern keine anderweitigen Verträge bestehen. Kooperationen zwischen Kliniken, Forschungseinrichtungen und Unternehmen sollten daher klare Nutzungs- und Verwertungsrechte regeln, um spätere Konflikte zu vermeiden.
Arzt und KI
Sinnvolle Unterstützung durch KI liegt vor allem in Bereichen, in denen große Datenmengen ausgewertet oder Muster erkannt werden müssen, die für den Menschen schwer fassbar sind. Dazu zählen bildgebende Verfahren wie Radiologie, Dermatologie oder Pathologie, in denen KI-Systeme Auffälligkeiten schneller identifizieren und den Arzt auf mögliche Befunde hinweisen können. Auch in der personalisierten Medizin, etwa bei der Analyse genetischer Daten oder der Auswahl geeigneter Therapien, zeigt sich großes Potenzial.
Beim Health-IT Talk Berlin Brandenburg war ein Thema: Die Grenzen liegen dort, wo medizinische Entscheidungen nicht allein auf Daten, sondern auf Erfahrung, Kontextwissen und menschlicher Interaktion beruhen. Patientenaufklärung, ethische Abwägungen oder die Berücksichtigung individueller Lebensumstände lassen sich durch Algorithmen nicht vollständig erfassen. Zudem besteht die Gefahr, dass Ärzte zu stark auf KI-Empfehlungen vertrauen und ihre eigene klinische Urteilskraft vernachlässigen. Ein vollständiger Ersatz des Arztes durch KI ist daher nicht realistisch, vielmehr geht es um eine Ergänzung, die die Qualität und Effizienz der Versorgung steigert.
KI in der Anwendung
Für KI in der Anwendung war im Health-IT Talk Berlin Brandenburg das Personalised Risk Tool ein Beispiel. Es ist eine Software, die das individuelle Risiko von Patienten in Krankenhäusern, Pflegeheimen und Arztpraxen bewertet, um die verfügbaren Ressourcen (insbesondere für präventive Behandlungen) gezielter einsetzen zu können. Die Software wurde von einem Team aus technischen und klinischen Experten entwickelt und seit 2018 im klinischen Betrieb implementiert und evaluiert. Das Personalised Risk Tool berechnet für einzelne Patienten das individuelle Risiko für das Auftreten einer Krankheit oder eines Syndroms, einer Komplikation, eines unerwünschten Zustands oder eines klinisch relevanten Ereignisses für einen bestimmten Zeitraum.
Termine
13.Okt. 2025 - Krankenhäuser aus der Region stellen sich vor 2025 (HITT #177)
10. Nov. 2025 - Gesundheitsstadt Berlin 2030 - Digitale Region (HITT #178)
01.Dez. 2025 - IT-Sicherheit: Risikomanagement, Observability; NIS2 in der Umsetzung (HITT #179)
19.Jan. 2026 - KHVVG: Anforderungen an IT und Organisation (HITT #180)
Health-IT-Talk Berlin-Brandenburg
Im monatlichen Health-IT-Talk Berlin-Brandenburg tauschen sich Branchenkollegen hybrid verbands- und fachrichtungsübergreifend zur Digitalisierung der Gesundheitswirtschaft aus.
Unterstützt durch Non-Profit-Organisationen BVMI, TMF, KH-IT und SIBB Digitalverband Berlin-Brandenburg, ist die Reihe frei von wirtschaftlichen Interessen und kostenfrei für die Teilnehmer.
Quelle: www.health-it-talk.de
