KI im Klinikalltag: Vision versus Wirklichkeit

Universelle Daten von Menschen und ihrer Umwelt erfassen, schnell analysieren, um zu präzisen Diagnosen und wirksamen Therapien zu kommen, das war die Idee des „Tricorders“, der die Fantasien von Science Fiction-Fans über Generationen beflügelt hat. Wie nahe sind wir dieser Vision heute in der medizinischen Versorgung dank künstlicher Intelligenz? Wie helfen Daten, die Herausforderungen von Ärzten und Pflegekräften in Krankenhäusern besser zu meistern, und wo liegen die größten Bremsklötze? Darüber haben wir beim LiveTalk der Healthcare Shapers (1) mit drei Experten diskutiert:

• Dr. med. Ira Stoll (2) ist Ärztin und Gründerin des Startups myscribe (3). Als Urologin hat sie im Klinikalltag massiv unter der hohen Dokumentationslast gelitten. Wer Behandlungen dokumentiert, Arztbriefe schreibt und Formulare ausfüllt, verliert wertvolle Zeit für Patienten. Deshalb hat sie mit ihrem Startup eine KI-gestützte Lösung entwickelt, mit der Arztbriefe schneller erstellt und Ärzte deutlich entlastet werden können.
• Dr. med. Mike Specht (4) ist Notfallmediziner, er lebt und arbeitet in USA und Deutschland und kennt die Stärken und Schwächen beider Gesundheitssysteme. Er hat das Startup PI Medical (5) gegründet, um in der klinischen Anamnese die Qualität der dokumentierten Daten zu verbessern. Er ist überzeugt: Nur wenn auch die phänomenologischen Aspekte der ärztlichen Anamnese validiert und codiert werden, kann eine KI sie lesen und zukünftig nicht nur die Abrechnung, sondern vor allem die ärztliche Entscheidungsfindung positiv unterstützen.
• Dr. medic. Merlin Engelke (6) ist als Data Scientist am Institut für Künstliche Intelligenz der Universitätsmedizin Essen (IKIM) (7) tätig, dort wo einer der größten FHIR-Server Europas steht. In diesem „Daten-Eldorado“ entwickelt er Apps, die als Entscheidungs- und Dokumentationshilfen Zeit einsparen und die Datenqualität verbessern sollen.

Alle drei Experten nutzen „KI“ als Hebel für mehr Qualität und Effizienz in der medizinischen Versorgung.

Mit besseren Anamnese-Daten zu besseren ärztlichen Entscheidungstools

„Unser menschliches Gehirn kann Informationen sehr gut vernetzen und Muster erkennen – auch Informationen, die eher vage sind. Das können Maschinen noch nicht,“ erklärt Mike Specht. Um Maschinen mit besseren Daten füttern zu können, brauche es ein optimales Interface für eine präzise Eingabe auch der phänomenologischen Aspekte in der Anamnese. 

„Uns treibt die Frage nach echten Arzt-Unterstützungssystemen um,“ beschreibt Mike Specht die Zielsetzung von PI Medical.

Nach seiner Erfahrung werden diese individuellen Beobachtungen in der Anamnese heute gar nicht, oder nicht standardisiert, man kann sie im zeitlichen Verlauf nicht verfolgen und in Entscheidungen einbeziehen. „Werden longitudinale Verläufe von Messparametern „blind“ über längere Zeiträume erfasst, kommt eine große Datenmenge zusammen. Das kann ein Behandler nicht mehr alles überblicken, es braucht eine Ausgabeform, die aus den Einzeldaten ein großes Bild macht, das sich bis zu den Originaldaten rückverfolgen lässt,“ so der Arzt. „Dazu müssen die „Datenschnipsel“, z. B. stechender Schmerz, übers Auge von rechts nach links ziehend – mit Ontologien versehen, so dass wir sie später wiederfinden. Wir codieren sie mit dem Terminologiestandard SNOMED (8), so dass sie universell verstanden werden und in medizinischen Behandlungslogiken an der Schnittstelle Mensch-Maschine genutzt werden können. Behandler können in diesen Daten "blättern", z. B. chronologisch oder zugeordnet zu bestimmten Organsystemen, und so den Fall quasi „begreifen“ und die Phänomenologie des Patienten einbeziehen," erklärt Mike Specht den Nutzen von DocPad (9).

Vom Dateneldorado zum Marktplatz für KI-Anwendungen

Merlin Engelke analysiert als Data Scientist am Institut für Künstliche Intelligenz in der Medizin (IKIM) die Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz in der Medizin. Er entwickelt Tools, die KI für die Versorgung von Patientinnen und Patienten nutzbar machen und in der Ausbildung von Medizinerinnen und Medizinern von Morgen etablieren. An der Universitätsmedizin Essen sind die Rahmenbedingungen dafür ideal: „Wir haben in Essen derzeit einen der größten FHIR Server in Europa. Das ist eine sehr gute Ausgangsposition. Trotzdem machen auch wir in unseren Forschungsprojekten immer wieder die Erfahrung, dass es keine ideale Welt gibt und es immer noch Schnittstellen zu Abteilungen braucht oder beim Übergang ambulant-stationär, wo noch keine FHIR-Standards genutzt werden. 

"Die Auswertung longitudinaler Behandlungsdaten ist für verlässliche Prognosen unerlässlich, in der Praxis wegen fehlender Standards aber oft eine enorme Herausforderung. Hier unterstützen uns moderne technische Lösungen wie Firemetrics (10), um die Daten effizient aufzubereiten und interoperabel zu machen“, erklärt Merlin Engelke vom IKIM.

Auch Ira Stoll sieht sich bei der Implementierung von myscribe täglich mit der Problematik fehlender Datenstandards in Krankenhäusern konfrontiert. Sie erinnert sich an die Frage eines Chefarztes: "Frau Stoll, was gefällt Ihnen am wenigsten an Ihrer Lösung myscribe? Die Antwort: Es ist das, was mir eigentlich auch am besten gefällt - die Interoperabilität unserer Lösung!“, so Ira Stoll. Weil myscribe interoperabel arbeitet, ist es initial schwierig, in die Häuser zu kommen, denn in den meisten Fällen müssen die Systeme erst auf FHIR-Standards umgestellt werden, damit myscribe läuft. „Die Krankenhäuser gehen das zusammen mit Partnern an, setzen die Schnittstellen (APIs) und die FHIR-Server um, erst dann können wir, die wir mit LLM und KI arbeiten, unsere Lösung überhaupt aufsetzen. Unser System wird dann so trainiert, dass es sich die Daten aus den Systemen auf Knopfdruck für den Arztbrief herausholen kann, z. B. Diagnosen, Prozeduren, Radiologiebefunde etc.,“ erklärt Ira Stoll.

KI Implementierung braucht Prozessverständnis 

Initial stimmt das Team von myscribe mit den Einrichtungen vor Ort ab, welche Quellen genutzt und im Arztbrief verdichtet ausgegeben werden. „Dazu brauchen wir den Prozess, der in den Häusern gelebt wird, d. h. wir müssen verstehen, wie dort Arztbriefe geschrieben werden, wann, und von wem. Gibt es in den Häusern z. B. keine digitalen Visiten, bekommen wir natürlich auch die Daten nicht direkt. In manchen Häusern können wir die Daten für die Erstellung der Arztbriefe in Echtzeit abrufen, in anderen Häusern gibt es Routinen, die die Daten z. B. morgens um 7 Uhr oder nachmittags um 16 Uhr verfügbar machen, damit es mit dem Entlassungsprozess gut passt, und Patienten ihren Brief direkt mitnehmen können,“ beschreibt Ira Stoll die Unterschiede. 

„Weil jedes Haus anders arbeitet, müssen wir in die Häuser gehen und beim Onboarding unserer Lösungen gemeinsam mit den Teams vor Ort auch mithelfen, die Prozesse zu standardisieren,“ betont Ira Stoll.

Pflegedokumentation mit KI entlasten

Auch in der Pflege ist der Dokumentationsaufwand hoch. Verlegungspläne, Pflegeberichte und Behandlungsdokumentationen binden viel Zeit. Für Ira Stoll steht jedoch fest: Zunächst müssen die größten Hebel umgesetzt werden – automatisierte Arztbriefe und OP-Berichte. Erst danach folgen Lösungen für die Pflegedokumentation.

Standardprozesse – Basis für erfolgreiche, digitale Transformation?

In den USA sind alle öffentlichen Krankenhäuser verpflichtet, ihre Prozesse nach dem sog. Joint Commission Standard auszurichten (11), Mike Specht, der aus seiner ärztlichen Tätigkeit auch das amerikanische System gut kennt, sieht Vor- und Nachteile: „Joint Commission hat viel für die Patientensicherheit und für eine Qualitätsverbesserung in den Häusern erreicht. Zum Teil schießen die Ansätze meines Erachtens allerdings übers Ziel hinaus. Die akkreditierten Häuser haben viel Stress, wenn Joint Commission (JC) kommt und die Audits macht. Ich halte die Aktivitäten zum Teil für etwas übergriffig. Man kann nicht alle Häuser mit einem Standard gut bedienen,“ so seine Einschätzung zu den Systemunterschieden in den USA. 
„Wir würden es sehr begrüßen, wenn wir in der deutschen Krankenhauslandschaft eine bessere Standardisierung der Prozesse hätten, wenn die Abläufe evidenzbasiert und weniger "eminenzbasiert" wären. Eine Standardisierung der Prozesse in allen Krankenhäusern fände ich gut,“ so Ira Stoll.

„Man kann eine große Universitätsklinik und ein regionales, kleines Krankenhaus nicht über einen Kamm scheren. Es braucht die Freiheit, Standards anpassen zu können, aber innerhalb eines Hauses sollten sie vereinheitlicht sein,“ differenziert Mike Specht.

Standardisierung in Deutschland - Kliniken tun sich schwer

Kurt Petzuch (12), Experte für Transformationsprozessen im Krankenhaus, sucht nach Erklärungen: „Vielleicht sind wir in der Medizin historisch bedingt stark hierarchisch geprägt - die Arbeit in Militärspitälern zu Kriegszeiten von oben herab nach der „So wird das gemacht“-Mentalität hat uns geprägt und macht den Bottom-up Prozess schwierig. Im Klinikalltag arrangieren sich Mitarbeitende und machen aus Angst vor Sanktionen nicht auf Verbesserungen oder auf Fehler aufmerksam. So werden Probleme verschleppt und zu spät angegangen. 

Für Kollaboration und eigenverantwortliches Handeln gibt es in unserem System keine guten Verstärker, und das bremst Innovation und Lernen aus. 

"Ich erinnere mich an einen Chefarzt, der sich laut gefragt hat, warum die Prozesse in jedem Haus anders aussehen, wenn doch die Bedürfnisse und Wünsche von Patienten immer die Gleichen sind. Wie kann es sein, das Best Practice in den Häuser so verschieden gelebt wird? Für funktionierende Qualitätsprozesse und auch für die Mitarbeiter ist das Arbeiten nach Standards, die sich an der besten Evidenz und nicht an der lautesten Eminenz orientieren, von Vorteil,“ so seine Experteneinschätzung.

Regulatorische Hebel als Booster für digitale Transformation

„Man könnte gesetzlich verpflichtend für alle Medizinprodukte den FHIR-Standard vorschreiben,“ schlägt Ira Stoll vor. 

„Alle KIS-Hersteller sollten verpflichtet werden, ihre Systeme – kostenneutral für die Krankenhäuser – FHIR-tauglich zu machen. Sie können das, und schaffen das in der Praxis auch in ca. 6 Monaten. Das Problem: Die KIS-Anbieter rufen dafür große Budgets auf, deshalb sträuben sich viele Häuser vor dem Wechsel,“ so Ira Stoll. 

Nach ihrer Erfahrung sind die 4,3 Mrd. Euro aus dem KHZG-Fonds (Krankenhauszukunftsgesetz KHZG) größtenteils in KIS-Systeme geflossen, die nicht interoperabel sind. Aber es sind nicht die KIS-Anbieter, sondern die Häuser, die sanktioniert werden und bezahlen müssen, wenn aufgrund mangelnder Interoperabilität der digitale Reifegrad der Krankenhäuser nicht wie gewünscht ansteigt (13). „Das hätte man besser machen können, z. B. erst FHIR-Standards verpflichtend für alle KIS-Systeme einzuführen und erst danach die nächsten Schritte in Richtung digitaler Transformation gehen. Man sieht, dass sonst hohe Folgekosten entstehen, weil man immer wieder auf Schnittstellenprogrammierung angewiesen ist,“ erklärt Ira Stoll.

Fazit: KI braucht mehr als Technologie

Der LiveTalk zeigt deutlich: Die Vision eines „medizinischen Tricorders“ wird technologisch immer greifbarer. KI kann bereits heute Ärzte entlasten, Dokumentation automatisieren und klinische Entscheidungen unterstützen. Die eigentlichen Hebel für den Fortschritt liegen nicht in der Technik, sondern in:
•    standardisierten klinischen Prozessen
•    interoperablen Datenstrukturen
•    und einer organisationsübergreifenden Datenstrategie.

Gerade in komplexen Transformationsprojekten – etwa bei der Einführung interoperabler Datenplattformen, KI-Anwendungen oder neuer Versorgungsmodelle – kann ein unabhängiges Expertennetzwerk wie die Healthcare Shapers entscheidend dazu beitragen, Innovation schneller in die Versorgung zu bringen. Oder anders gesagt: Der Weg zum medizinischen „Tricorder“ führt nicht nur über Algorithmen – sondern über kluge Transformation, die von Organisationen und Menschen getragen und gestaltet wird.

Danke an die drei Experten Dr. med. Ira Stoll von myscribe, Dr. med. Mike Specht von PI Medical und Dr. medic. Merlin Engelke vom Institut für Künstliche Intelligenz der Universitätsmedizin Essen (IKIM) und an Kurt Petzuch für seinen Diskussionsbeitrag.
Der LiveTalk wurde moderiert von Günther Illert, Strategie Coach und Gründer der Healthcare Shapers, und Dr. Ursula Kramer, Digital Health Expertin im Netzwerk.

Quellen:

1. HCS Live Talk. Use Case KI im Krankenhaus und die Vision vom „Tricorder“ für Klinik-Ärzte! https://www.healthcareshapers.com/veranstaltung/hcs-livetalk-use-case-ki-im-krankenhaus-und-die-vision-vom-tricorder-fuer-klinik 
2. Dr. med. Ira Stoll https://www.linkedin.com/in/dr-med-ira-stoll/   
3. myscribe https://www.myscribe.de/  
4. Dr. med. Mike Specht https://www.linkedin.com/in/michael-specht-2356b611/   
5. PI Medical GmbH https://www.linkedin.com/in/michael-specht-2356b611/  
6. Merlin Engelke, https://www.linkedin.com/in/merlin-engelke-3b3046164/  
7. Insitut für Künstliche Intelligenz in der Medizin (IKIM), Universitätsmedizin Essen, https://www.linkedin.com/company/ikim-institut-f%C3%BCr-k%C3%BCnstliche-intelligenz-in-der-medizin/posts/?feedView=all   
8. Snomed https://docs.snomed.org/ 
9. DocPad https://www.aok.de/pp/bw/unternehmensbericht/daten-fuer-eine-bessere-versorgung/ 
10. Firemetrics https://blog.firemetrics.ai/de/post/fhir-der-eu-weite-standard-f%C3%BCr-die-zukunft-der-gesundheitsdaten-interoperabilit%C3%A4t 
11. Joint Commission – Public Standards. https://www.jointcommission.org/en-us/standards/public-standards 
12. Kurt Petzuch https://www.linkedin.com/in/petzuch/ 
13. Digitale Reife von Krankenhäusern messen: Objektiv, schnell & ressourcensparend? https://www.healthcareshapers.com/blogs/2023/01-30/digitale-reife-von-krankenhaeusern-messen-objektiv-schnell-ressourcensparend