*Thisarticle is based on a YouTube video by Sophie Hundertmark, an expert in the use of artificial intelligence with a focus on chatbots and strategic AI applications in companies and public institutions. Sophie is a researcher and lecturer at the Lucerne University of Applied Sciences and Arts and is doing her doctorate in Conversational AI at the University of Fribourg. The blog text was created using a custom GPT model that was trained on Sophie’s video content, language style and expertise. The result is well-founded, up-to-date articles based on Sophie Hundertmark‘s own expertise.
You can find the link to the video at the end of this article.
In der aktuellen Folge von Next AI Talk habe ich mit Magnus und Frederik von Chiron Services über ein besonders spannendes Thema gesprochen: den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Gesundheitswesen – konkret in Spitälern. Dabei wurde schnell klar: Zwischen großem Potenzial und massiven Herausforderungen klafft oft eine enorme Lücke.
Digitalisierung im Spital – wo stehen wir?
Bevor wir überhaupt über KI sprechen können, müssen wir uns die Realität in vielen Krankenhäusern anschauen.
Magnus bringt es auf den Punkt: „Wir sind im Gesundheitswesen bei der Digitalisierung oft noch sehr hinterher.“
Einige Beispiele:
- Systeme kommunizieren nicht miteinander – Patientendaten liegen verstreut und unverbunden vor.
- Teilweise gibt es noch Spitäler, die mit Excel-Tabellen oder sogar sehr alten Betriebssystemen arbeiten.
- Gleichzeitig existieren Leuchtturmprojekte, wie etwa das Luzerner Kantonsspital, das Dienstpläne mithilfe von KI erstellt.
Das Spektrum reicht also von Windows 98 bis hin zu modernen AI-Hubs.
Wo kann KI wirklich helfen?
Die Einsatzfelder von KI im Gesundheitswesen sind vielfältig – aber auch sehr unterschiedlich reif:
- Patientenkommunikation
- Standardfragen wie „Wo kann ich parken?“ oder „Welche Besuchszeiten gelten?“ lassen sich leicht automatisieren.
- Administrative Unternehmensprozesse
- HR, Rechnungswesen oder Marketing können – wie in anderen Branchen auch – durch KI effizienter werden.
- Medizinische Prozesse
- Radiologie: Unterstützung bei der Analyse von Röntgenbildern.
- Diagnosen und Prognosen: KI-gestützte Modelle können Ärztinnen und Ärzte bei der Entscheidungsfindung unterstützen.
- Dokumentation und Berichterstellung: Standardisierte Abläufe lassen sich teilautomatisieren – ein großer Zeitgewinn.
Gerade in der Dokumentation steckt enormes Potenzial: Bis zu 90 % der Inhalte sind oft Copy-Paste. Hier könnte KI sofort entlasten.
Die größte Herausforderung: Daten
Doch bevor KI Mehrwert schafft, braucht es saubere Daten und funktionierende Schnittstellen. Und genau hier hakt es:
- ERP-Systeme (z. B. SAP) sind häufig Jahrzehnte alt und schwer erweiterbar.
- Schnittstellen zu entwickeln kostet schnell sechsstellige Beträge.
- Viele Kliniken greifen deshalb auf manuelle Eingaben oder RPA-Lösungen (Robotic Process Automation) zurück – pragmatische Workarounds, aber keine langfristige Lösung.
Braucht es wirklich immer KI?
Ein wichtiger Gedanke zum Schluss: Nicht jedes Problem braucht sofort eine KI-Lösung.
Magnus betont: „Oft gibt es simplere Lösungen, die besser funktionieren.“
Das Buzzword „AI“ zieht zwar Aufmerksamkeit auf sich, aber entscheidend ist der konkrete Use Case.
Frederik ergänzt: Viele Unternehmen starten mit dem Tool im Kopf („Wir wollen einen AI Agent“), statt mit der Frage: „Welches Problem wollen wir eigentlich lösen?“
Die richtige Reihenfolge lautet also:
- Problem identifizieren
- Lösung skizzieren
- Das passende Tool auswählen – ob mit oder ohne KI
Fazit
Das Gesundheitswesen steht vor einer spannenden, aber auch herausfordernden Transformation. KI kann enorme Chancen eröffnen – von der Patientenkommunikation über administrative Prozesse bis hin zu medizinischen Anwendungen. Doch der Weg dorthin führt nicht über Abkürzungen, sondern über Grundlagenarbeit: Digitalisierung, saubere Daten und ein klarer Fokus auf den Mehrwert für die Menschen im System.
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