Die Integration von Künstlicher Intelligenz in Krankenhausstrukturen verspricht erhebliche Effizienzgewinne, birgt jedoch ein komplexes Compliance-Risiko, sobald sensible Gesund-heitsdaten in die Inferenzprozesse einfließen. In diesem Spannungsfeld entscheidet nicht allein die Technik, sondern die Governance-Struktur über Compliance-Fähigkeit.

Im europäischen Rechtsraum, geprägt durch DSGVO, NIS2 und das kommende europäische KI-Gesetz, gilt der Umgang mit Patientendaten als besonders schutzbedürftig. Damit rückt die technische und organisatorische Kontrolle der Infrastruktur ins Zentrum regulatorischer Anforderungen.

Kritisch sind vor allem unkontrollierte oder geteilte GPU-Ressourcen, die als Grundlage für KI-Inferenz dienen. Wenn Rechenkapazitäten dynamisch zwischen verschiedenen Modellen oder Mandanten verteilt werden, droht ein ungewollter Datenfluss über Speicherreste, Modellparameter oder temporäre Zwischenausgaben. Dies kann zu nicht auditierbaren Zuständen führen und birgt die Gefahr einer faktischen Datenübertragung außerhalb der vorgesehenen Schutzsphären – auch ohne expliziten Export personenbezogener Daten.  

Das Datenflussmodell der KI-Inferenz im Krankenhaus basiert auf einer strikt segmentierten Pipeline: Patientendaten verbleiben in einer geschützten Datenzone, wo sie pseudonymisiert und temporär für die Inferenz aufbereitet werden. Die Inferenz selbst erfolgt in einer isolierten, auditierbaren GPU-Umgebung mit kontrollierten Zugriffspfaden. Ergebnisse werden ausschließlich in die klinischen Systeme zurückgespielt, nicht in Trainingspools. Durch kryptografische Trennung und revisionsfähige Protokollierung bleibt der gesamte Prozess nachvollziehbar, regelkonform und vertrauenswürdig im europäischen Rechtsrahmen verankert.  

Ein Compliance-konformer Ansatz setzt daher auf klar definierte, segmentierte Datenflüsse und isolierte Inferenz-Cluster. Solche Infrastrukturen müssen technisch belegbar trennen, wer wann auf welche Daten zugreift, und revisionssichere Protokolle über alle Inferenzvorgänge bereitstellen. Zudem sind Policy-basierte Zugriffskontrollen und verschlüsselte Speicherzonen unabdingbar, um die Trennung zwischen Entwicklungs-, Trainings- und produktiven Inferenzsystemen zu gewährleisten. 

Performance und die Grenze regulatorischer Nachweisbarkeit 

Wer KI produktiv im Krankenhaus betreiben will, braucht kontrollierte GPU-Ressourcen, klar definierte Datenflüsse und Umgebungen, die weder Trainingsdaten abziehen noch Inhalte außerhalb des europäischen Rechtsraums verarbeiten. Ohne diese technische Basis entsteht ein Graubereich zwischen Effizienzgewinn und Compliance-Risiko. 

Der Graubereich entsteht dort, wo Effizienzgewinne, etwa durch Shared GPU Pools oder adaptive Modellanpassungen, mit der Forderung nach auditierbarer Isolation kollidieren. Je stärker die Optimierung auf Performance zielt, desto näher rückt der Betrieb an die Grenze regulatorischer Nachweisbarkeit. In diesem Spannungsfeld entscheidet letztlich nicht allein die Technik, sondern die Governance-Struktur über Compliance-Fähigkeit: Nur wer Kontrolle und Transparenz technisch operationalisiert, kann die Balance zwischen Innovationsdruck und rechtlicher Sicherheit wahren.

Die Verantwortlichkeit für die KI-Inferenzarchitektur liegt bei einer fachübergreifenden Governance-Struktur, bestehend aus IT-Sicherheit, Datenschutz, klinischer Fachleitung und Compliance. Sie definiert technische Standards, überwacht Datenflüsse, autorisiert Modellzugriffe und stellt sicher, dass jede Inferenz unter rechtlich und ethisch nachvollziehbaren Bedingungen erfolgt.

Autor: Wolf-Dietrich Lorenz

Symbolbild: KI-Illustration, generiert mit ChatCPT/OpenAI