Strukturwandel in vollem Gange: 20% der deutschen Krankenhäuser setzen heute auf Künstliche Intelligenz, während staatliche Milliardenförderung Anreize zur Digitalisierung schafft. Welche Faktoren über einen erfolgreichen KI-Einsatz entscheiden, erfahren Sie in diesem Beitrag.
Ob Diagnostik, Dokumentation oder Belegplanung: Künstliche Intelligenz gewinnt in deutschen Krankenhäusern an Bedeutung. Nicht nur die Zahl der Kliniken, die auf intelligente Assistenten wie Noa Notes setzen, hat sich in den letzten drei Jahren verdoppelt – auch die Investitionen im Rahmen des Krankenhaus-Transformationsfonds (KHTF) sind in 2025 auf 1,6 Mrd. Euro gestiegen.*
Doch so groß die Chancen auf effiziente Steuerung und Qualitätssicherung sind, so groß ist heute auch die Zahl der KI-Anbieter und Anwendungen.
Doch so groß die Chancen auf effiziente Steuerung und Qualitätssicherung sind, so groß ist heute auch die Zahl der KI-Anbieter und Anwendungen.
In diesem Beitrag haben wir die drei wichtigsten Prüfkriterien gesammelt, auf die es sowohl bei der Entscheidung für intelligente Kliniksoftware als auch zu deren erfolgreichen Betrieb ankommt.
I. Das Zielbild schärfen: Wie nützt KI meinem Klinikbetrieb?
Dass sich mit der Bedarfsplanung auch die Anforderungen an die Patientenversorgung von Klinik zu Klinik unterscheiden, ist kein Geheimnis.** Umso entscheidender ist eine individuelle Priorisierung für erste Tests intelligenter Assistenten.
Dabei hilft die Frage: Auf welchem Anwendungsfeld treffen sich die höchste potenzielle Zeitersparnis mit dem geringsten Schadenspotenzial? Ist es die Ressourcenplanung oder versorgungsnahe Bereiche wie Patientenaufnahme oder Dokumentation?
Pilot-Hypothesen und Erfolgskennzahlen: Es lohnt sich, vorab genau zu definieren, wie viel Minuten Zeitersparnis ich mir z.B. pro Fall verspreche, welche Output-Qualität KI-generierte Enstcheidungen liefern sollen oder welchen Einfluss ich mir von einem Einsatz auf die Zufriedenheitswerte von Angestellten erhoffe (z.B. NPS).
Ressourcenplanung: Je genauer Sie Ihren Aufwand kennen, desto präziser lassen sich Erwartungen formulieren. Stellen sich Effizienzgewinne dauerhaft ein (z.B. 30 % weniger Dokumentationsaufwand bei unverminderter Versorgungsqualität in x Fachbereichen über sechs Monate), lohnt sich die Skalierung intelligenter Software nach Ihren Standards.
II. Datenschutz & Governance: Wie sicher ist der Einsatz von KI im Klinikalltag?
DSGVO, Bundesdatenschutzgesetz, KHZG und Hochrisiko-Anforderungen des neuen EU AI Acts: Neben der Datensicherheit ist eine konforme Verarbeitung von Patientendaten durch KI-Systeme unverzichtbar - auch wenn Doppelregulierung droht.
Governance und Datenmanagement: Unabhängig davon, ob Sie KI im Rahmen einer Auftragsdatenvereinbarung oder intern einsetzen, sollten Sie frühzeitig definieren, welche Daten zu welchem Zweck genutzt werden; wer zum Zugriff autorisiert ist und wann Daten gelöscht oder anonymisiert werden.
Monitoring: Neben statischen gibt es eine Vielzahl von KI-Systemen, die ihre Modelle und Datenquellen fortlaufend aktualisieren. Eine kontinuierliche Überwachung auch nach der Implementierung wird häufig vernachlässigt, ist aber essenziell.*** Verändern sich Leistungsfähigkeit, Sicherheit oder »Voreingenommenheit« (Bias) von KI-Systemen, sind Neubewertungen und ggf. Rezertifizierungen erforderlich.
Wirtschaftlichkeit: Welche Folgekosten verursacht KI nach ihrer Implementierung? Welches Budget benötigt Ihr Krankenhaus zur Integration, Lizenzierung und v.a. für die fortlaufende Wartung, Schulung oder auch interne Audits? Eine genaue Kalkulation ist für den effizienten Betrieb unverzichtbar.
III. Unverzichtbar: Integration und Akzeptanz
Sind das Zielbild und die datenschutzrechtlichen Rahmenbedingungen definiert, geht es an die Implementierung. Aber wovon hängt ein erfolgreicher KI-Einsatz ab? Bei allen Vorteilen intelligenter Algorithmen sind hier vor allem eine enge Vernetzung und die Akzeptanz von Mitarbeitern entscheidend.
Schnittstellen und Infrastruktur: Anknüpfend an Ihre Zielbild-Definition gilt es, die geeigneten KIS-Schnittstellen festzulegen. Nutzen Sie KI zur Diagnoseunterstützung mit klinischen Daten (HL7/FIHR sowie GDT/XDT), zur Patienten-Triage mit Echtzeit-Daten (API) oder zur Automatisierung der Dokumentation (API oder GDT)?
In allen Szenarien hängt der Wirkungsgrad KI-basierter Unterstützung von der Verfügbarkeit standardisierter Daten aus dem KIS und angrenzenden Systemen ab. Reduzieren Sie Medienbrüche, bestimmen die maßgeblichen Terminologien (z.B. ICD-10 oder OPS-Codes) und sichern neben ausreichenden Rechenressourcen die Gerätekompatibilität (z. B. für die Einbindung der Sprachdokumentation).
Change-Management: Schließlich gilt es, das Vertrauen der Nutzer für die neue Technologie zu gewinnen. Dabei ist es oft nicht ausreichend, allein Transparenz über Mehrwerte wie Zeitersparnis oder Output-Qualität herzustellen. Echte Akzeptanz wächst mit gezielten Schulungen zur Datenkompetenz bei der Interpretation KI-generierter Informationen (Data Literacy) und der Aufklärung über Risiken, z.B. bei blindem Vertrauen in die Entscheidungen intelligenter Algorithmen (Automation Bias).
Ob Künstliche Intelligenz der Klinikversorgung zu mehr Effizienz verhilft, hängt also nicht allein von der Technologie ab. Genauso unverzichtbar sind eine klare Zieldefinition, eine sorgfältige Risikobewertung und eine nachhaltig durchdachte Integration in bestehende Abläufe.
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* Krankenhaus IT Journal (08/2025): KI-Investitionen und digitale Strategie: Strukturwandel in deutschen Krankenhäusern
** Vgl. Deutsche Krankenhausgesellschaft (12/2022): Bestandsaufnahme zur Krankenhausplanung und Investitionsfinanzierung in den Bundesländern
*** Pavel Dolin et al. (06/2025): Statistically Valid Post-Deployment Monitoring Should Be Standard for AI-Based Digital Health: Kontinuierliches Monitoring von KI-System wird nach deren Implementierung häufig vernachlässigt; in den USA sind es laut aktueller Studie gerade einmal 9 %.
Aus Gründen der besseren Lesbarkeit wird auf die gleichzeitige Verwendung der Sprachformen männlich, weiblich und divers (m/w/d) verzichtet. Sämtliche Personenbezeichnungen gelten gleichermaßen für alle Geschlechter.