In unseren Studiengängen im Gesundheitswesen lernen Sie wichtigsten Entwicklungen von KI und Digitalisierung und wie sie die Arbeit in Krankenhäusern, MVZs, ambulanten Praxen und die Arbeit mit Patient:innen verändert.
Künstliche Intelligenz ist inzwischen in vielen Bereichen der medizinischen Versorgung angekommen. So unterstützen KI-Anwendungen beispielsweise die Auswertung von Mammografie-Aufnahmen, erkennen Hinweise auf eine beginnende Sepsis oder erleichtern durch automatische Spracherkennung die Dokumentation während der Visite. Die Frage, ob KI in der Medizin bereits einen konkreten Nutzen bietet, lässt sich heute auf Grundlage zahlreicher Versorgungsdaten, klinischer Studien und zugelassener Medizinprodukte beantworten.
In diesem Artikel erhalten Sie konkrete Beispiele aus Diagnostik, Pflege, DiGA und Forschung – mit Studien, Evidenz und Blick auf die nächste Stufe.
In diesen Anwendungsbereichen dient KI als Entscheidungsunterstützung für medizinisches Fachpersonal. Die Systeme helfen dabei, Informationen schneller auszuwerten, Auffälligkeiten zu priorisieren und Arbeitsabläufe effizienter zu gestalten. Die medizinische Verantwortung verbleibt dabei weiterhin bei den behandelnden Fachkräften.
Der Nutzen von KI ist derzeit vor allem in der bildgebenden Medizin gut dokumentiert. Verfahren wie Radiologie, Mammografie, Dermatologie und digitale Pathologie erzeugen große Mengen standardisierter Bilddaten, die sich mithilfe maschineller Lernverfahren effizient analysieren lassen. Die wichtigsten Beispiele sind:
Ein weiteres wichtiges Einsatzgebiet von KI sind klinische Frühwarnsysteme. Sie analysieren kontinuierlich Vitalparameter, Laborwerte und weitere Patientendaten, um Hinweise auf eine gesundheitliche Verschlechterung frühzeitig zu erkennen. Gut untersuchte Beispiele sind:
Der Einsatz von KI beschränkt sich nicht auf Forschungsprojekte, sondern ist in zahlreichen deutschen Gesundheitseinrichtungen bereits Teil der klinischen Versorgung. Stationäre und ambulante Beispiele sind:
Viele KI-Anwendungen arbeiten im Hintergrund und sind für Patientinnen und Patienten im Behandlungsalltag kaum sichtbar. Dennoch können sie die medizinische Versorgung in verschiedenen Bereichen verbessern.
Mögliche Vorteile sind unter anderem:
Ein Beispiel hierfür sind digitale Anwendungen zur Unterstützung der Diabetesbehandlung. Sie können Blutzuckerwerte, körperliche Aktivität und weitere Gesundheitsdaten kontinuierlich erfassen und auswerten. Ärztinnen und Ärzte erhalten dadurch ergänzende Informationen über den Krankheitsverlauf, die in die Therapieentscheidung einbezogen werden können.
Eine wichtige Grundlage für die zunehmende Digitalisierung bildet die elektronische Patientenakte (BMG zur ePA für alle). Seit Januar 2025 wird sie für gesetzlich Versicherte grundsätzlich automatisch angelegt, sofern kein Widerspruch erfolgt. Mit dem schrittweisen bundesweiten Rollout und der verpflichtenden Nutzung in Arztpraxen, Krankenhäusern und Apotheken stehen künftig strukturierte Gesundheitsdaten umfassender zur Verfügung (gematik, 2025). Diese Datenbasis ist eine wesentliche Voraussetzung für den sicheren und sinnvollen Einsatz datenbasierter KI-Anwendungen.
Neben der Diagnostik gewinnt KI auch in der professionellen Pflege zunehmend an Bedeutung. Ziel vieler Anwendungen ist es, Pflegefachpersonen bei administrativen und organisatorischen Aufgaben zu entlasten, damit mehr Zeit für die direkte Versorgung der Patientinnen und Patienten zur Verfügung steht.
Zu den wichtigsten Einsatzbereichen zählen derzeit:
Der Erfolg solcher Anwendungen hängt nicht ausschließlich von ihrer technischen Leistungsfähigkeit ab. Ebenso entscheidend ist ihre Integration in bestehende Arbeitsabläufe. Studien und Praxiserfahrungen zeigen, dass KI-Systeme insbesondere dann einen Mehrwert bieten, wenn sie gemeinsam mit den Anwender:innen entwickelt und schrittweise in den Versorgungsalltag eingeführt werden. Eine enge Zusammenarbeit zwischen Pflegepraxis, klinischem Management und Informationstechnologie ist daher eine wichtige Voraussetzung für den erfolgreichen Einsatz von KI in der Pflege.
Nicht alle DiGA basieren auf Künstlicher Intelligenz. Sie verdeutlichen jedoch, wie digitale Technologien die medizinische Versorgung ergänzen können. Einsatzgebiete finden sich unter anderem bei psychischen Erkrankungen, chronischen Schmerzen, Schlafstörungen, Tinnitus oder in Bewegungs- und Rehabilitationsprogrammen. Die Anwendungen unterstützen Patientinnen und Patienten dabei, therapeutische Maßnahmen zwischen Arzt- oder Therapieterminen fortzuführen und den Krankheitsverlauf zu dokumentieren. Insbesondere bei längeren Wartezeiten auf eine Behandlung können sie die Versorgung sinnvoll ergänzen, ersetzen jedoch keine ärztliche oder psychotherapeutische Betreuung.
Werden KI-basierte Verfahren eingesetzt, sind neben dem potenziellen Nutzen auch Anforderungen an Transparenz, Patientensicherheit und Verantwortlichkeiten zu berücksichtigen. Anwendungen müssen nachvollziehbar kommunizieren, welche Unterstützung sie leisten können und in welchen Situationen eine ärztliche Abklärung erforderlich ist.
Mit denDiGA hat Deutschland einen regulatorischen Rahmen geschaffen, der die Integration digitaler Anwendungen in die Gesundheitsversorgung ermöglicht. Auf Grundlage des Digitale-Versorgung-Gesetzes (BfArM DiGA) können bestimmte Anwendungen zulasten der gesetzlichen Krankenversicherung verordnet werden. Das Bundesinstitut für Arzneimittel und Medizinprodukte (BfArM) prüft diese Anwendungen nach den Vorgaben des § 139e SGB V hinsichtlich Sicherheit, Funktionalität, Datenschutz und nachgewiesenem Versorgungseffekt.
Trotz der Fortschritte bestehen weiterhin Herausforderungen, die bei der Entwicklung und Implementierung medizinischer KI berücksichtigt werden müssen.
Der Nutzen medizinischer KI sollte nicht ausschließlich anhand technischer Leistungskennzahlen bewertet werden. Entscheidend ist vielmehr, ob sich durch ihren Einsatz die Qualität der Patientenversorgung verbessert.
Zu den zentralen Bewertungskriterien gehören unter anderem:
Diese patienten- und versorgungsorientierten Endpunkte werden zunehmend als Maßstab für die Bewertung neuer KI-Anwendungen herangezogen.
Parallel dazu entwickeln sich auch die regulatorischen Rahmenbedingungen weiter. Die US-amerikanische Arzneimittelbehörde FDA führt eine kontinuierlich aktualisierte Übersicht zugelassener KI-gestützter Medizinprodukte (FDA AI-Enabled Medical Devices). In Europa bilden die Medical Device Regulation (MDR) sowie der AI Act den rechtlichen Rahmen für Entwicklung, Zulassung und Überwachung medizinischer KI-Systeme. Ziel ist es, Innovationen zu ermöglichen und gleichzeitig hohe Anforderungen an Sicherheit und Wirksamkeit sicherzustellen.
Auch bei zunehmender Digitalisierung bleibt die medizinische Versorgung eine Aufgabe, die fachliche Expertise, klinische Erfahrung und zwischenmenschliche Kommunikation erfordert. KI kann medizinische Fachkräfte bei der Analyse von Daten oder der Vorbereitung von Entscheidungen unterstützen. Die Bewertung individueller Behandlungssituationen, die gemeinsame Entscheidungsfindung sowie die Kommunikation mit Patientinnen und Patienten bleiben jedoch zentrale Aufgaben des medizinischen Personals.
Durch die Übernahme standardisierter und zeitintensiver Routinetätigkeiten kann KI dazu beitragen, Freiräume für Aufgaben zu schaffen, die menschliche Erfahrung und persönliche Interaktion erfordern.
Neben der klinischen Versorgung verändert KI zunehmend auch die biomedizinische Forschung. Einige Beispiele sind:
Der Nutzen von KI hängt nicht allein von der Leistungsfähigkeit der eingesetzten Systeme ab. Entscheidend ist, wie sie in bestehende Versorgungsprozesse integriert werden. Selbst technisch ausgereifte Anwendungen können ihr Potenzial nur entfalten, wenn Arbeitsabläufe angepasst, Verantwortlichkeiten definiert und Mitarbeitende entsprechend geschult werden.
Für die Einführung von KI-Anwendungen haben sich insbesondere folgende Schritte bewährt:
Diese Aspekte sind entscheidend für den nachhaltigen Einsatz medizinischer KI. Ein Frühwarnsystem entfaltet seinen Nutzen nur, wenn Warnhinweise in geeignete Behandlungsprozesse eingebunden sind. Ebenso können digitale Dokumentations- oder Befundsysteme nur dann unterstützen, wenn ihre Ergebnisse nachvollziehbar sind und von den Anwenderinnen und Anwendern akzeptiert werden.
Der Umgang mit Gesundheitsdaten ist eine zentrale Voraussetzung für den Einsatz medizinischer KI. Gleichzeitig ist das Vertrauen der Patient:innen in den Datenschutz entscheidend für die Akzeptanz digitaler Anwendungen.
Auch regulatorisch werden diese Anforderungen zunehmend berücksichtigt. Der europäische AI Act definiert medizinische KI-Anwendungen überwiegend als Hochrisikosysteme und formuliert Anforderungen an Risikomanagement, Datenqualität, Transparenz und menschliche Aufsicht. Ziel ist es, den sicheren und verantwortungsvollen Einsatz solcher Systeme zu gewährleisten (EU-Kommission, AI in Healthcare).
Mit dem Gesundheitsdatennutzungsgesetz (GDNG) sowie dem European Health Data Space (EHDS) werden Rahmenbedingungen geschaffen, die sowohl die Nutzung von Gesundheitsdaten für Forschung und Versorgungsverbesserung als auch den Schutz der Persönlichkeitsrechte berücksichtigen. Ziel ist es, hochwertige Gesundheitsdaten unter klar definierten rechtlichen Voraussetzungen für Forschung und Innovation verfügbar zu machen und gleichzeitig Transparenz sowie die Rechte der Versicherten zu stärken.
Mit der zunehmenden Digitalisierung verändern sich auch die Anforderungen an Fachkräfte im Gesundheitswesen. Neben medizinischem und pflegerischem Fachwissen gewinnen digitale und interdisziplinäre Kompetenzen an Bedeutung.
Zu den wichtigsten Kompetenzbereichen zählen:
Diese Themen spielen daher auch in der akademischen Aus- und Weiterbildung eine zunehmend wichtige Rolle. Studiengänge im Gesundheitsmanagement, Pflegemanagement, der Medizinpädagogik, Psychologie oder Prävention vermitteln neben fachlichen Grundlagen zunehmend Kompetenzen im Bereich Digitalisierung, Datenanalyse und KI. Ziel ist es, Absolventinnen und Absolventen darauf vorzubereiten, digitale Entwicklungen im Gesundheitswesen fachlich fundiert zu bewerten und aktiv mitzugestalten
Auch für Patientinnen und Patienten kann es hilfreich sein, den Einsatz von KI-Anwendungen besser zu verstehen. Folgende Fragen können zur Einordnung beitragen:
Transparente Informationen über Nutzen, Grenzen und Verantwortlichkeiten fördern das Vertrauen in digitale Technologien und unterstützen eine informierte Entscheidungsfindung.
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Künstliche Intelligenz ist bereits heute Bestandteil zahlreicher Bereiche der medizinischen Versorgung. Studien zeigen Vorteile insbesondere in der bildgestützten Diagnostik, bei klinischen Frühwarnsystemen, in der Dokumentation sowie bei digitalen Gesundheitsanwendungen. Gleichzeitig macht die aktuelle Evidenz deutlich, dass KI medizinische Fachkräfte unterstützt, sie jedoch nicht ersetzt.
Mit der fortschreitenden Digitalisierung gewinnen deshalb sowohl technische Innovationen als auch qualifizierte Fachkräfte an Bedeutung. Wer die Möglichkeiten und Grenzen digitaler Technologien versteht und sie verantwortungsvoll einsetzen kann, wird die Weiterentwicklung des Gesundheitswesens aktiv mitgestalten.
Entsprechend entwickeln sich auch die Anforderungen an akademische Aus- und Weiterbildungsangebote. Studiengänge mit Schwerpunkten in Digitalisierung, Gesundheitsmanagement, Pflege, Prävention oder Medizinpädagogik vermitteln die Kompetenzen, die für den reflektierten Einsatz von KI und anderen digitalen Technologien im Gesundheitswesen zunehmend erforderlich sind.
