Die Qualität klinischer Daten bildet die unverzichtbare Voraussetzung für den erfolgreichen KI-Einsatz in der Patientenversorgung. moderne Datenplattformen, klare Governance-Strukturen und eine hohe Datenqualität gelten als Voraussetzung für erfolgreiche KI-Nutzung.
Strukturierte, vollständige und fehlerfreie Datensätze aus elektronischen Patientenakten (ePA), Labor- und Bildgebungssystemen (LIS, RIS, PACS) ermöglichen präzise KI-gestützte Diagnosen, wie die Erkennung von Sepsis-Risiken oder Tumoren in Röntgenbildern, und reduzieren diagnostische Fehler. Investitionen in Datenkuratierung und Standardisierung – etwa durch EHDS oder HL7-Standards – sind wichtig, um Verzerrungen zu vermeiden und personalisierte Therapien zu ermöglichen, was Readmissions senkt und Behandlungsprozesse optimiert. Klinische Verantwortung liegt bei Ärzten, Pflegekräften und Radiologen: Sie müssen Daten systematisch pflegen, KI-Ergebnisse validieren und Governance-Strukturen mitwirken, um Patientensicherheit und Vertrauen zu sichern. So entfaltet KI ihr Potenzial für frühere Interventionen und bessere Outcomes in der Klinik. Mit Blick in die Zukunft ist der zunehmende Fokus auf autonome KI-Agenten, die ganze Prozessketten automatisieren und eigenständig Entscheidungen treffen können, besonders relevant.
Damit KI-Anwendungen produktiv und skalierbar eingesetzt werden können, benötigen Krankenhäuser eine tragfähige technologische und organisatorische Basis. Laut Lünendonk-Studie „Der Markt für Data & AI Services in Deutschland“ fließt mit über 35 Prozent der Großteil der Projektumsätze aktuell in Dateninfrastruktur und -integration – deutlich vor Generative-AI-Projekten oder Data Science. Insbesondere moderne Datenplattformen, klare Governance-Strukturen und eine hohe Datenqualität gelten als Voraussetzung für erfolgreiche KI-Nutzung. Hier besteht noch Nachholbedarf, stellt branchenübergreifend die Lünendonk-Studie fest : Nur 62 Prozent der befragten Unternehmen verfügen über ein einheitliches Datenmanagement, und lediglich 77 Prozent haben eine unternehmensweite Datenstrategie etabliert. Ohne Governance und abgestimmte Strukturen bleiben viele KI-Initiativen in der Konzeptphase stecken. Entsprechend finden in diesen Bereichen die stärksten Investitionen statt.
Autor: Wolf-Dietrich Lorenz
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