Künstliche Intelligenz (KI) gilt als Schlüsseltechnologie, die das Gesundheitswesen grundlegend verändern wird[1]. Bereits heute kommen erste KI-Systeme in Notaufnahmen zum Einsatz – Roboter unterstützen beim Patiententransport, KI-Software wertet Befunde blitzschnell aus und entlastet Ärztinnen und Ärzte bei der Dokumentation[2]. Doch sind Kliniken und medizinisches Personal ausreichend auf diese Entwicklung vorbereitet? Und kann KI die Versorgung von Notfallpatienten tatsächlich verbessern?
Im Folgenden werden die
technischen Grundlagen von KI im Gesundheitswesen und konkrete Anwendungsfälle
in der Notaufnahme dargestellt – von Triage über Dokumentation bis Diagnostik.
Anschließend beleuchten wir die Vorteile für die Patientenversorgung sowie die
Herausforderungen (Datenschutz, Fehlentscheidungen, Haftungsfragen). Zudem
werden die rechtlichen Rahmenbedingungen in Deutschland und international
verglichen. Abschließend wird diskutiert, wie gut Klinikpersonal und Ärzte auf
KI vorbereitet sind und welche ethischen Fragen der KI-Einsatz aufwirft.
Technische
Grundlagen: KI-Technologien im Gesundheitswesen
Künstliche
Intelligenz in der Medizin beruht vor allem auf maschinellem
Lernen (insbesondere Deep Learning). Solche Algorithmen können riesige
Datenmengen analysieren und in Mustern selbstlernend Erkenntnisse
gewinnen. In der Notfallmedizin sind vor allem drei Bereiche von Bedeutung: Sprachverarbeitung,
Bildverarbeitung und Entscheidungsunterstützung.
- Spracherkennung: KI-Systeme können
natürliche Sprache verstehen und in Text umwandeln. In der Klinik
ermöglicht dies z. B. eine automatische Dokumentation per
Sprachassistent. Ärzte können Befunde diktieren statt sie manuell
einzutippen, was Zeit spart. Moderne große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT
oder spezialisierte medizinische KI-Modelle erreichen bereits
beeindruckende Leistungen im Verständnis komplexer Texte und
Prüfungsfragen – Googles medizinisches LLM Med-PaLM 2 erzielte über
85 % Erfolgsquote in Simulationen von US-Ärzteprüfungen, ein
Expertenniveau[3].
- Bildverarbeitung: Durch Computer
Vision können KI-Modelle radiologische Bilder oder Fotos analysieren.
In Millisekunden erkennen sie z. B. auf einem Röntgenbild Anomalien wie
Lungeninfiltrate oder Frakturen. So eine KI kann Auffälligkeiten
markieren, die dem Menschen entgehen könnten, oder Befunde deutlich
schneller erstellen. Eine KI, die mit fast einer Million
EKG-Aufzeichnungen trainiert wurde, erreichte etwa in den meisten
Diagnosekategorien gleichwertige oder sogar bessere Ergebnisse als
erfahrene Kardiologen[4] – ein Hinweis auf das Potenzial lernender Systeme bei der
Mustererkennung in medizinischen Signalen.
- Klinische Entscheidungsunterstützung:
Diese KI-Anwendungen (Clinical Decision Support Systems, CDSS)
verknüpfen Patientendaten mit medizinischem Wissen, um Ärzten Vorschläge
für Diagnosen oder Therapien zu unterbreiten. Sie können z. B. anhand von
Symptomen und Laborwerten eine Liste möglicher Differentialdiagnosen
generieren oder auf Leitlinien-konforme Behandlungsschritte hinweisen. Wichtig
ist, dass solche CDSS die ärztliche Entscheidungsfindung ergänzen,
aber nicht ersetzen – komplexe, individuell unterschiedliche Situationen
erfordern weiterhin menschliches Urteilsvermögen[5][6]. Die KI dient als zweite Meinung oder digitales
Nachschlagewerk, das in Sekundenschnelle das relevante Wissen
bereitstellen kann.
Zusammen
ermöglichen diese Technologien eine Digitalisierung der
Sinneswahrnehmung: KI “hört” mit (Spracheingaben), “sieht” mit (Bilderkennung)
und “denkt” mit (Datenanalyse), um Prozesse in Klinik und Notaufnahme zu
beschleunigen. Moderne KI-Systeme sind zudem lernfähig: Sie verbessern ihre
Trefferquote mit der Zeit, je mehr Beispiele sie verarbeiten. Diese Fähigkeit
zur kontinuierlichen Verbesserung macht KI besonders attraktiv für medizinische
Anwendungen, muss aber streng überwacht werden, um Fehler nicht mitzulernen.
Im nächsten Abschnitt betrachten wir, wie diese Technologien konkret in der
Notaufnahme eingesetzt werden (oder eingesetzt werden könnten).
Anwendungen von KI in
der Notaufnahme
In
Notaufnahmen fallen innerhalb kürzester Zeit kritische Entscheidungen – ideale
Ansatzpunkte für KI-Unterstützung. Konkret bieten sich Anwendungen in drei
zentralen Bereichen an: Triage (Ersteinschätzung), Dokumentation
und Diagnostik.
KI bei Triage und
Ersteinschätzung
Bei der Triage
wird beurteilt, wie dringend ein Notfallpatient behandelt werden muss. Diese
Priorisierung entscheidet mitunter über Leben und Tod, insbesondere wenn viele
Patienten gleichzeitig eintreffen. KI-Systeme könnten die Triage objektiver und
schneller machen, indem sie Vitalparameter, Symptome und Anamnese automatisch
bewerten. Eine aktuelle US-Studie lieferte hierzu einen vielversprechenden
Hinweis: Ein großes Sprachmodell (LLM) analysierte paarweise die
Behandlungsnotizen von jeweils zwei Notfallpatienten und sollte vorhersagen,
welcher Patient den kritischeren Zustand hatte. Das KI-Modell wählte in ~89 %
der Fälle korrekt den Patienten mit höherer Dringlichkeit aus[7][8]. In
einer Teilstudie, in der parallel ein Notfallmediziner dieselbe Aufgabe
durchführte, war die KI genauso treffsicher wie der Arzt[8]. Dies
deutet darauf hin, dass eine KI-basierte Ersteinschätzung prinzipiell machbar
ist. In Zukunft könnten Triage-Algorithmen als Entscheidungshelfer
dienen – etwa indem sie aus elektronischen Patientenanmeldungen oder einem
Symptom-Chatbot ableiten, wer sofort gesehen werden muss. So experimentiert der
britische Gesundheitsdienst NHS bereits mit automatisierten Triage-Tools und
Chatbot-Anamnesen, um Patienten vorzusortieren[9]. Wichtig
ist aber, dass trotz KI-Vorhersage stets eine geschulte Fachkraft den
endgültigen Triage-Entscheid bestätigt, besonders in komplexen Fällen.
KI-gestützte
Dokumentation und Verwaltung
Das
medizinische Personal in Notaufnahmen verbringt einen erheblichen Teil der
Arbeitszeit mit Dokumentations- und Verwaltungsaufgaben. Schätzungen
zufolge sind es bis zu drei Stunden pro Tag allein für Arztbriefe,
Protokolle und Formulare[10].
Hier setzt KI an, um den Bürokratieaufwand zu verringern. Moderne
Spracherkennungssysteme – oft mit KI-Unterstützung – erlauben es z. B., dass
ein Arzt direkt nach der Untersuchung seine Befunde diktiert, während die KI
automatisch einen strukturierten Bericht erzeugt.
Eine
Studie am Universitätsklinikum Freiburg belegte das Potenzial solcher Systeme
eindrucksvoll: Dort wurden große Sprachmodelle darauf trainiert, deutsche
Arztbriefe zu verfassen. Das beste Modell konnte 93,1 % der generierten
Arztbriefe mit nur minimalen Korrekturen für die klinische Verwendung nutzbar
machen[11].
In Freiburg ist eine solche KI-Software zur Arztbrief-Erstellung
inzwischen teilweise im Regelbetrieb im Einsatz[12]. Die
Automatisierung entlastet Ärzte und Pflegende deutlich – Zeit, die stattdessen
für die Patienten aufgewendet werden kann[10].
Auch
international gibt es Pilotprojekte zur KI-gestützten Dokumentation. So hat die
spanische Klinikgruppe Quirónsalud ein System namens “Mobility Scribe”
eingeführt, das Gespräche im Behandlungszimmer mitschneidet und
transkribiert, automatisch einen vorläufigen Arztbrief erstellt und sogar
Vorschläge für Diagnostik und Therapie macht – selbstverständlich nur
als Entscheidungshilfe, die vom medizinischen Personal überprüft wird[13].
Alle relevanten Patientendaten werden dabei zentral verfügbar gemacht, was die
Teamkommunikation verbessert und Doppelarbeit vermeidet[13].
In Deutschland entwickeln Institute wie Fraunhofer IAIS ähnliche Prototypen: Im
Projekt TraumAInterfaces wurde der “TraumAgent” getestet, der im
Schockraum (bei Schwerverletzten) per Spracherkennung alle Maßnahmen live
dokumentiert und auf einem Bildschirm übersichtlich anzeigt[14][15].
Gleichzeitig füllt ein FormAssistant KI-Modul automatisch den
standardisierten Trauma-Registerbogen aus, der sonst manuell zeitaufwendig
ausgefüllt werden müsste[16].
Erste Erfahrungen zeigen, dass solche Systeme die Informationsflut im akuten
Notfall besser strukturieren – das Behandlungsteam wird entlastet und wichtige
Informationen gehen nicht verloren[14][17].
Insgesamt können KI-gestützte Dokumentationshilfen die Effizienz in der
Notaufnahme steigern, indem sie Routinearbeiten übernehmen und so mehr Zeit für
die direkte Patientenversorgung schaffen.
KI in Diagnostik
und Therapieentscheidung
Besonders
vielversprechend ist der KI-Einsatz in der Notfalldiagnostik.
Notaufnahmen generieren eine Fülle an Diagnosedaten – von Laborwerten
über EKGs bis hin zu Röntgen- und CT-Bildern. KI kann helfen, diese Daten
schneller und teils präziser auszuwerten:
- Bildgebende Diagnostik: KI-Algorithmen
erkennen auf Röntgen-Thorax-Aufnahmen z. B. Lungenentzündungen oder
Pneumothoraces in Sekundenbruchteilen. In der Akutversorgung von
Verletzungen können KI-gestützte Bildauswertungen etwa Frakturen oder
innere Blutungen früher identifizieren und klassifizieren, was die Zeit
bis zur eingeleiteten Therapie verkürzt und die Prognose verbessert[18]. Einige Krankenhäuser haben bereits KI-Systeme im Einsatz, die
Notfall-CTs automatisiert auf kritische Befunde screenen – etwa
Hirnblutungen bei Schlaganfall oder Trauma. Solche KI-Befunde werden an
den Radiologen gemeldet, noch bevor dieser das Bild selbst angesehen hat,
wodurch bei echten Positivbefunden wertvolle Minuten gewonnen
werden. Der israelische Anbieter Aidoc hat z. B. eine KI-Software
entwickelt, die in Notaufnahmen CT- und Röntgenbilder auf Dringliches
überprüft und den Workflow nach Dringlichkeit priorisiert[9]. Auch im Ultraschall und in der MRT-Bildgebung werden
KI-Algorithmen getestet, um die Detektionsraten zu erhöhen –
Philips konnte durch KI-unterstützte MRT-Auswertung die Erkennungsrate
bestimmter Läsionen um ~30 % steigern und Untersuchungszeiten verkürzen[19][20].
- Labordiagnostik und Vitaldaten: KI kann
Muster in Laborkonstellationen erkennen, die einem Menschen nur schwer
auffallen. Beispielsweise werden Sepsis-Früherkennungssysteme
erprobt, die Trends in Vitalzeichen und Laborwerten kombinieren, um eine
beginnende Blutvergiftung vorherzusagen, noch bevor klinische Anzeichen
eindeutig sind. Dadurch könnten Warnungen ausgesprochen werden,
damit Ärzte früher eingreifen (proaktive statt reaktive Behandlung[21]). Ebenso gibt es KI-Modelle zur Prognose, ob ein Notfallpatient
stationär aufgenommen werden muss: In einer Studie konnte ein KI-System
anhand der bei Aufnahme erhobenen Daten mit ähnlicher Genauigkeit wie
erfahrene Ärzte vorhersagen, ob ein Patient am Ende ein Bett braucht oder
direkt entlassen werden kann[22]. Solche Vorhersagemodelle helfen, Bettenkapazitäten und
Ressourcen besser zu planen.
- EKG- und Signalverarbeitung: Wie erwähnt,
sind KI-Modelle in der Lage, subtile Anomalien in Kurvendaten zu
entdecken. In Notaufnahmen könnte ein KI-gestütztes
EKG-Auswertungsprogramm z. B. versteckte Anzeichen eines Herzinfarkts oder
Rhythmusstörungen erkennen, die gängige Algorithmen übersehen. Tatsächlich
hat bereits 2021 eine KI mit tiefem Lernen gezeigt, dass sie auf EKG-Daten
die klinischen Diagnosen von Kardiologen erreichen oder übertreffen kann[4]. Diese zusätzliche “KI-Meinung” könnte insbesondere nachts oder
in kleinen Häusern hilfreich sein, um die Dringlichkeit von Herzbefunden
besser einzuschätzen.
- Differenzialdiagnose und Therapieempfehlung: Hier stoßen wir an die Grenze dessen, was KI heute zuverlässig
leisten kann. Zwar existieren CDSS, die aufgrund eingegebener Symptome
Vorschläge für mögliche Diagnosen und Therapien liefern. Ein prominentes
Beispiel war IBM Watson for Oncology, das ärztliche Onkologie-Teams
beraten sollte – letztlich blieben die Ergebnisse jedoch hinter den
Erwartungen. In Notaufnahmen, wo Symptome oft unspezifisch sind, ist es
besonders anspruchsvoll für KI, die richtige Diagnose zu treffen.
Eine aktuelle prospektive Studie in der Lancet Digital Health untersuchte
vier Schweizer Notaufnahmen: Über 16.000 Patienten mit häufigen
Beschwerdebildern (Bauchschmerz, unklare Fieber, Kollaps etc.) wurden per
Los entweder mit Hilfe eines KI-Diagnosesystems (eines CDSS) oder auf
herkömmlichem Weg diagnostiziert. Das Ergebnis war ernüchternd – die KI
reduzierte die Quote an Fehldiagnosen nicht im Vergleich zur
Standardversorgung[23]. Mit anderen Worten: Die „Maschine“ war den menschlichen Ärzten
in dieser breit angelegten Studie nicht überlegen[23]. Der Notfallmediziner Prof. Gregor Lindner, Mitautor der Studie,
betont, dass weiter geforscht werden muss, um Kontexte zu finden, in denen
CDSS effektiv sind, und um bestehende Systeme zu verbessern[23][24].
Interessanterweise
gibt es aber auch gegenteilige Befunde in enger umrissenen Szenarien. In einer
kleinen Studie (30 Patientenfälle) erreichte das generative KI-Modell ChatGPT
bei der retrospektiven Diagnosestellung eine Trefferquote von 97 %,
während zum Vergleich ein Team aus Notfallärzten bei denselben Fällen auf 87 %
korrekte Diagnosen kam[25].
Solche Ergebnisse zeigen das enorme Potenzial von KI – sie bedeuten aber
nicht, dass Ärzte nun ersetzbar wären. Vielmehr lässt sich daraus schließen,
dass KI-Tools künftig als zusätzliche Absicherung dienen könnten: Sie schlagen
Diagnosen vor, an die der Mensch vielleicht nicht gedacht hat, und erhöhen so
die Wahrscheinlichkeit, die richtige Diagnose zu finden. Wichtig bleibt
jedoch, dass die finale Bewertung beim Arzt liegt und dass KI-Vorschläge
transparent nachvollziehbar sein müssen. Bei Therapieempfehlungen gilt
Ähnliches: KI kann Leitliniendaten und Patientenprofile abgleichen und z. B.
Vorschläge für passgenaue Behandlungen geben (Stichwort personalisierte Notfallmedizin[26]).
Doch die Verantwortung, diese Vorschläge zu prüfen und im Kontext des
individuellen Patienten abzuwägen, liegt weiterhin beim behandelnden Team.
Zusammengefasst
zeichnet sich ein gemischtes Bild ab: KI in der Notfalldiagnostik brilliert
bereits in bestimmten Teilaufgaben (z. B. Bildanalyse, EKG-Auswertung) und
zeigt vielversprechende Ansätze bei Triage und Dokumentation. In der gesamtklinischen
Entscheidungsfindung erreicht sie jedoch noch nicht durchgängig das Niveau
erfahrener Ärztinnen und Ärzte. Daher wird KI aktuell vor allem als Assistenz
verstanden – sie soll Personal unterstützen, nicht ersetzen.
Vorteile und
Potenziale für die Patientenversorgung
Richtig
eingesetzt kann KI die Patientenversorgung in Notaufnahmen auf mehreren
Ebenen verbessern. Zu den wichtigsten Potenzialen zählen:
- Zeitgewinn und Effizienz: Durch
automatisierte Prozesse sparen Ärzte und Pflegekräfte Zeit. KI-Systeme
erstellen Befunde und Berichte schneller, Triage-Einstufungen erfolgen in
Sekunden statt Minuten, und administrative Abläufe (z. B.
Bettendisposition oder Terminkoordination) lassen sich optimieren. Wie
Bitkom-Präsident Dr. Ralf Wintergerst betont, kann KI die medizinische
Versorgung individueller und effizienter machen – z. B. durch
präzisere Diagnosen, automatisierte Dokumentation und intelligente Steuerung
von Abläufen. So bleibt mehr Zeit für das Wesentliche: die
unmittelbare Betreuung der Patientinnen und Patienten[27]. Erste Berechnungen zeigen auch wirtschaftliche Vorteile: Ein
KI-gestützter Schockraum-Assistent konnte Ressourcen besser nutzen, was
Zeit und Kosten einspart – bei gleichzeitig verbesserter
Versorgungsqualität[28].
- Genauigkeit und Qualität der Diagnostik:
KI-Systeme können in bestimmten Bereichen eine höhere Treffsicherheit
erreichen oder zumindest menschliche Fehler reduzieren. Beispielsweise
übersieht eine Röntgen-KI keinen pneumothoraxverdächtigen Schatten,
während Menschen in Stresssituationen Befunde übersehen könnten. Auch bei
komplexen Vitaldaten-Mustern (wie beginnender Sepsis) reagiert eine
KI-Überwachung unter Umständen früher als das menschliche Auge. Dadurch
können Komplikationen frühzeitiger erkannt und behandelt werden[21]. Zudem arbeiten KI-Algorithmen konsistent – sie werden
nicht müde und ihre Leistung hängt nicht von der Uhrzeit oder Arbeitslast
ab. Das kann die Qualität nachts oder an Wochenenden verbessern, wo
personelle Engpässe herrschen.
- Entlastung des Personals und Fokussierung auf den Patienten: Routineaufgaben wie Dokumentation, Codierung, Ausfüllen von
Formularen oder das Durchsuchen von Leitlinien binden aktuell viel
Arbeitskraft. Wenn KI diese Aufgaben übernimmt, werden Ärztinnen, Ärzte
und Pflegekräfte spürbar entlastet. Die Folge ist eine geringere Arbeitsbelastung
und mehr Kapazität, sich dem Patienten zuzuwenden. In der Notfallmedizin
zählt oft auch das menschliche Gespräch, um Ängste der Patienten abzubauen
– hierfür bliebe mehr Gelegenheit, wenn KI im Hintergrund die
“Fleißarbeit” erledigt. In Umfragen sehen daher 78 % der Ärzte KI als riesige
Chance für die Medizin[29] und hoffen, dass sie den Arbeitsalltag in Praxis und
Klinik erleichtert[30].
- Personalisierung der Behandlung: KI kann
individuelle Patientendaten (Vorerkrankungen, Medikamente, genetische
Profile) mit globalem medizinischem Wissen verknüpfen. In der Notaufnahme
der Zukunft könnte ein KI-System z. B. für einen Patienten mit seltenen
Vorerkrankungen und bestimmter Medikation einen personalisierten Therapieplan
vorschlagen, der optimal auf sein Profil passt[26]. So würde die Versorgung maßgeschneiderter und weniger
nach dem Prinzip “One size fits all”. Zwar steht diese Vision noch am
Anfang, doch KI-Tools in der Onkologie und Pharmakologie zeigen bereits,
dass datengestützte Personalisierung medizinische Erfolge verbessern kann.
Nicht
zuletzt profitieren auch die Patienten direkt von KI, wenn Wartezeiten
sinken und Abläufe reibungsloser funktionieren. Ein Triage-System, das
kritische Fälle sofort erkennt, führt dazu, dass Schwerkranke schneller
behandelt werden. Eine effiziente KI-gesteuerte Dokumentation kann
Entlassungsbriefe beschleunigen, sodass nachfolgende Ärzte (z. B. Hausärzte)
zeitnah informiert sind. Kurzum: KI kann die Patientensicherheit erhöhen
und das Behandlungserlebnis verbessern – vorausgesetzt, sie wird umsichtig
implementiert.
Herausforderungen
und Risiken beim KI-Einsatz
Trotz
aller Chancen gibt es erhebliche Herausforderungen und Risiken beim
Einsatz von KI in der Notfallmedizin. Kliniken und Entwickler müssen diese
Hürden ernst nehmen, um das Vertrauen von Anwendern und Patienten zu gewinnen.
Zu den wichtigsten Problemfeldern gehören:
1. Datenschutz und Datensicherheit:
Medizinische Daten sind hochsensibel. KI-Systeme benötigen jedoch große
Datenmengen (Trainingsdaten), oft auch Echtzeit-Zugriff auf
Patientendaten im Kliniksystem. In Deutschland und Europa greifen strenge
Datenschutzgesetze (z. B. die DSGVO), die den Schutz persönlicher
Gesundheitsinformationen garantieren sollen. Viele Ärztinnen und Ärzte sehen
eine zu strenge Auslegung des Datenschutzes allerdings mittlerweile als Innovationsbremse:
72 % sind der Meinung, dass strikte Datenschutzvorgaben häufig medizinische
Innovationen behindern[31][32].
Einerseits besteht die Sorge, dass wertvolle Daten nicht sinnvoll für
KI-Verbesserungen genutzt werden dürfen; andererseits fürchtet man
Datenmissbrauch, wenn Patientendaten in die Cloud oder zu Tech-Anbietern
wandern. Die Herausforderung besteht darin, Datenschutz und Nutzen abzuwägen.
KI-Systeme müssen datensparsam und sicher integriert werden –
idealerweise innerhalb einer zertifizierten Krankenhaus-IT-Infrastruktur.
Technisch sind Ansätze wie Verschlüsselung, Anonymisierung und federated
learning (verteiltes Lernen ohne zentrale Datenhaltung) möglich, um Datenschutz
zu gewährleisten. Dennoch bleibt ein Restrisiko von Datenlecks oder Hacks. Hier
sind die Hersteller in der Pflicht, höchste Sicherheitsstandards einzuhalten,
und die Kliniken müssen für eine robuste IT-Umgebung sorgen. Vertrauen der
Patienten ist essenziell: Ohne Akzeptanz, dass ihre Daten KI-gestützt
analysiert werden, lässt sich diese Technologie nicht flächendeckend einsetzen.
2. Fehlerquellen, Bias und mangelnde Transparenz: KI-Systeme können Fehlentscheidungen treffen – und diese sind
mitunter schwer vorhersehbar. Ein Algorithmus ist immer nur so gut wie die
Daten, auf denen er trainiert wurde. Sind die Trainingsdaten verzerrt
(Bias) oder unvollständig, kann die KI systematische Fehler machen. Ein
klassisches Beispiel: Wenn ein KI-Triage-System hauptsächlich mit Daten
jüngerer Erwachsener trainiert wurde, könnte es bei sehr alten Patienten oder
Kindern falsche Einschätzungen geben, weil diese Gruppen unterrepräsentiert
sind. Bias kann auch soziale Komponenten betreffen – etwa unbewusste
Benachteiligung bestimmter Bevölkerungsgruppen durch die KI-Entscheidungen.
Solche Verzerrungen müssen aktiv vermieden werden, indem man vielfältige,
repräsentative Daten zum Training nutzt und die Ergebnisse laufend evaluiert.
Ein weiteres Problem ist die oft fehlende Transparenz vieler
KI-Modelle (Stichwort Black Box). Komplexe neuronale Netze können
Entscheidungen liefern, ohne dass selbst Entwickler genau erklären können, warum
das Modell zu diesem Schluss kam. In der Medizin ist das heikel: Ärztinnen und
Ärzte müssen Entscheidungen begründen können, vor allem im Fehlerfall. Wenn die
KI undurchsichtige Empfehlungen gibt, entsteht ein ethisches Dilemma – wer
übernimmt die Verantwortung bei Irrtümern? Viele Ärzte befürchten daher eine zu
große Abhängigkeit von algorithmusbasierten Entscheidungen[33].
Laut einer europäischen Umfrage sehen Mediziner die größten Risiken der KI in
der Medizin in genau diesen Punkten: dem Verlust professioneller Autonomie
und einer schleichenden Verdrängung menschlicher Expertise, sowie der Sorge vor
Fehlentscheidungen auf Basis intransparenter oder fehlerhafter Daten[33].
Diese Bedenken zeigen, dass Vertrauen in KI-Entscheidungen keine
Selbstverständlichkeit ist. Lösungen könnten in erklärbarer KI
(Explainable AI) liegen, die ihre Empfehlungen in nachvollziehbarer Weise
begründet, oder in hybriden Systemen, die KI-Vorschläge mit einfachen Regeln
kombinieren. Letztlich muss das medizinische Personal ausreichend geschult
sein, um die Grenzen und möglichen Fehlleistungen der KI einschätzen zu können.
KI sollte immer ein Hilfsmittel bleiben und die Endentscheidung dem Arzt
obliegen – dazu gehört auch, KI-Ergebnisse kritisch zu hinterfragen,
insbesondere wenn sie nicht zum klinischen Bild passen.
3. Haftungsfragen und Verantwortung: Eng
verknüpft mit Fehlentscheidungen sind die Haftungsrisiken. Was passiert,
wenn eine KI in der Notaufnahme einen schweren Fehler macht – etwa einen
bedrohlichen Befund “übersieht” oder einen harmlosen Patienten als dringenden
Notfall einstuft und dadurch Ressourcen blockiert? Juristisch ist bislang nicht
abschließend geklärt, wer in solchen Fällen haftet. Grundsätzlich gilt: Wird
eine KI-Software als Medizinprodukt eingesetzt (z. B. ein zertifiziertes
Diagnosesystem), dann unterliegt sie dem Medizinprodukterecht. Sollte ein
Patient durch einen Softwarefehler zu Schaden kommen, käme einerseits die Produkthaftung
des Herstellers ins Spiel (nach dem Produkthaftungsgesetz)[34].
Andererseits haben aber auch die Anwender (Ärzte, Krankenhäuser)
Sorgfaltspflichten. Wenn z. B. ein Arzt blind auf eine fehlerhafte
KI-Empfehlung vertraut und eine naheliegende Gegenprüfung unterlässt, könnte
ihm eine Sorgfaltspflichtverletzung vorgeworfen werden[34].
Die aktuelle Rechtslage tendiert dazu, dass der Arzt trotz KI-Hilfe der
verantwortliche Entscheider bleibt – “augenscheinliche” Fehlfunktionen der KI
müsste er erkennen und entsprechend handeln (ähnlich wie er bei Geräteausfall
einen Plan B haben muss). Allerdings bewegen wir uns hier in einem Graubereich.
Es wird auf EU-Ebene bereits diskutiert, spezielle Haftungsregeln für
KI-Systeme einzuführen. Ein Vorschlag ist etwa, für Betreiber von
Hochrisiko-KI (wozu medizinische KI zählen dürfte) eine verschuldensunabhängige
Haftung einzuführen: der Klinikträger haftet dann für Schäden, selbst wenn kein
individuelles Verschulden vorliegt, und müsste dafür eine Versicherung vorhalten[35].
Dieses Konzept ähnelt einer Gefährdungshaftung und soll sicherstellen,
dass Geschädigte nicht im Regen stehen. Noch ist ein solcher spezifischer
Haftungsrahmen aber nicht umgesetzt[36].
Für die Praxis bedeutet das: Kliniken und Ärzte müssen bei KI-Einsatz sehr
genau hinsehen, welche Verantwortung sie übernehmen. Klare interne
Richtlinien sind nötig – z. B. dass KI-Befunde immer durch einen zweiten
Menschen validiert werden. Und die Hersteller müssen transparent informieren,
wofür ihre KI geeignet ist und wofür nicht, damit Anwender wissen, wie
verlässlich die Ergebnisse sind. Insgesamt besteht Einigkeit, dass eine Klärung
der Haftungsfrage essenziell ist[37],
bevor KI flächendeckend im Klinikalltag eingesetzt wird. Bis dahin gilt aus
ärztlicher Sicht eher die Devise: KI unterstützt, Entscheidung trifft der
Mensch.
4. Organisatorische Hürden und Akzeptanz:
Neben den technischen und juristischen Aspekten gibt es auch praktische
Herausforderungen. Die Integration neuer KI-Systeme in oft ohnehin schon
komplexe Klinik-IT ist anspruchsvoll – Stichwort Interoperabilität.
Viele Notaufnahmen arbeiten unter hohem Druck; ein KI-Tool, das nicht
benutzerfreundlich oder zuverlässig ist, kann im Ernstfall mehr stören als
helfen. Deshalb müssen Abläufe angepasst und das Personal geschult werden. Ein
großes Hemmnis, das deutsche Ärzte sehen, ist die generelle Komplexität des
Gesundheitssystems – 81 % nennen sie als Hauptgrund, warum die
Digitalisierung (und damit auch KI-Einführung) so schleppend vorankommt[38][39].
Auch langwierige Zertifizierungsverfahren für neue Technologien und strikte
Regulierungen wurden von über der Hälfte der Ärzte als Bremse identifiziert[40].
Hinzu kommt der Faktor Mensch: Nicht jeder im Klinikteam begrüßt neue
Technik vorbehaltlos. Fast ein Drittel der deutschen Ärztinnen und Ärzte fühlt
sich von der Digitalisierung persönlich überfordert, und rund 22 % geben
sogar an, Angst vor diesen Entwicklungen zu haben[39].
Diese Zahlen mahnen, dass Change-Management und Einbindung der Nutzer
entscheidend sind. KI-Projekte sollten frühzeitig mit dem Klinikpersonal
entwickelt werden (wie es z. B. im TraumAgent-Projekt gemacht wurde[41]),
um Vorbehalte abzubauen und praktische Anforderungen einfließen zu lassen.
Zusammengefasst stehen die Vorteile von KI nur dann im Vordergrund,
wenn es gelingt, die genannten Risiken durch regulative, technische und
organisatorische Maßnahmen zu beherrschen. Im nächsten Abschnitt betrachten
wir deshalb den aktuellen Regulierungsrahmen – welche Gesetze und
Vorschriften gibt es bereits für KI in der Medizin, in Deutschland und
international?
Rechtliche
Rahmenbedingungen in Deutschland und international
Die
Einführung von KI in der Medizin wirft viele rechtliche Fragen auf. In
Deutschland und der EU existiert bislang kein eigenes “KI-Gesetz” speziell für
den Gesundheitsbereich, doch greifen verschiedene Regelwerke, die
zusammen den Rahmen bilden:
Medizinprodukterecht (MDR): Sobald KI-Software
diagnostiziert oder therapiesteuernd eingesetzt wird, gilt sie als Medizinprodukt
der höheren Risikoklassen. Die europäische Medical Device Regulation
(MDR, seit 2017 in Kraft) verlangt, dass solche Software ein
Konformitätsbewertungsverfahren durchläuft und eine CE-Zertifizierung erhält[42].
Das beinhaltet Prüfungen auf Sicherheit, Leistung und klinische Evaluierung.
Jeder KI-Algorithmus, der z. B. eine Diagnose vorschlägt, muss also ähnlich
streng getestet und zugelassen werden wie ein Röntgengerät oder ein Labortest.
In Deutschland überwachen Behörden wie das BfArM diese Prozesse. Für Kliniken
heißt das: KI-Systeme dürfen nur genutzt werden, wenn sie entsprechend
zugelassen sind – ein selbst programmiertes Tool “auf eigene Faust” im
klinischen Einsatz wäre illegal und ein enormes Haftungsrisiko.
EU KI-Verordnung (AI Act): Auf europäischer Ebene
wurde 2023/24 eine allgemeine KI-Verordnung verabschiedet (VO 2024/1689), die
seit August 2024 in Kraft ist[43].
Diese horizontale Regulierung soll einen einheitlichen Rechtsrahmen für
KI in allen Bereichen schaffen. Sie sieht einen risikobasierten Ansatz
vor: KI-Systeme werden je nach Einsatzgebiet in Risikoklassen eingeteilt – von verbotenen
Anwendungen (z. B. manipulative Social Scoring) über Hochrisiko-Systeme
(u. a. Medizinprodukte) bis hin zu geringem Risiko[44].
Medizinische KI fällt in der Regel unter Hochrisiko, was bedeutet, dass
strenge Anforderungen an deren Entwicklung und Einsatz gestellt werden. So
müssen solche Systeme etwa Transparenzpflichten erfüllen, eine menschliche
Aufsicht vorsehen und strenge Risikomanagement-Prozesse durchlaufen,
bevor sie auf den Markt kommen[45][46].
Die KI-Verordnung ergänzt damit die MDR. Allerdings kommt es hier zu Überschneidungen:
Ein KI-basiertes Medizinprodukt unterliegt nun zweierlei Recht – MDR und
KI-VO –, was zu Unklarheiten führen kann, welche Anforderungen Priorität haben[42].
Experten warnen, dass Doppelregulierung die Innovationsgeschwindigkeit hemmen
könnte und fordern, die Umsetzung praxisnah zu gestalten[42][47].
Dennoch begrüßen viele in der Ärzteschaft den AI Act als Schritt in die
richtige Richtung: 76 % der deutschen Ärztinnen und Ärzte sprechen sich für
eine strenge Regulierung von KI in der Medizin aus[29].
Wichtig wird sein, dass diese Regulierung weltweit harmonisiert wird, damit
Hersteller nicht für jeden Markt andere Auflagen erfüllen müssen.
Datenschutzrecht: Wie oben erwähnt, greifen
hier vor allem die DSGVO auf EU-Ebene und nationale Gesetze (z. B.
Bundesdatenschutzgesetz). Sie schränken die Nutzung personenbezogener
Gesundheitsdaten ein. Für KI heißt das konkret: Eine Klinik darf Patientendaten
nur unter engen Voraussetzungen für KI-Trainingszwecke verwenden (etwa
anonymisiert oder mit Einwilligung). Auch Echtzeit-KI-Anwendungen müssen
datenschutzkonform eingebunden sein – in Deutschland ist zum Beispiel die
Verarbeitung sensibler Gesundheitsdaten in US-Clouds aufgrund der
DSGVO-Problematik um transatlantische Datentransfers sehr kritisch zu sehen.
Entsprechend lagern aktuell nur wenige Kliniken ihre Daten in Cloud-Umgebungen[48][49],
was wiederum die Entwicklung klinischer LLMs “Made in Germany” bremst. Hier
bemühen sich deutsche Forschungseinrichtungen, sichere Datenräume zu
schaffen, um KI mit hiesigen klinischen Daten entwickeln zu können[50][51].
Insgesamt erfordert der Datenschutz also eine Balance zwischen Innovationsförderung
und Privatsphärenschutz. Die Politik arbeitet daran, z. B. mit dem
Projekt einer europäischen Gesundheitsdatenraum-Verordnung, die den
Datenaustausch für Forschung und Versorgung erleichtern soll.
Internationaler Vergleich: Außerhalb der EU
gibt es teils andere Ansätze. In den USA existiert kein übergreifendes
KI-Gesetz, aber die Food and Drug Administration (FDA) hat Leitlinien
für Software als Medizinprodukt entwickelt. Die FDA hat bereits Dutzende KI-basierte
Anwendungen zugelassen, z. B. Algorithmen zur Erkennung von diabetischer
Retinopathie auf Netzhautbildern oder zur Schlaganfallerkennung auf CT-Scans.
Der Prozess ähnelt dem der MDR – Schwerpunkt ist die Prüfung der klinischen
Wirksamkeit und Sicherheit im jeweiligen Anwendungsfall. Allerdings verfolgt
die FDA auch Pilotprojekte für “lernende” KI, die sich nach Zulassung
weiterentwickelt (hierfür sollen Herstellern Rahmen für kontinuierliche Updates
gegeben werden). In Großbritannien reguliert die MHRA (Arzneimittel- und
Medizinproduktebehörde) KI analog zu anderen Medizinprodukten; zugleich hat der
NHS eigene KI-Förderprogramme aufgelegt, wobei hohe Anforderungen an Evidenz
und ethische Standards gestellt werden. China investiert massiv in
medizinische KI, hat aber ebenfalls Regularien erlassen, um KI-Produkte zu
zertifizieren, insbesondere nach einigen Vorfällen mit fehlerhaften
Diagnose-Apps. Weltweit arbeiten Standardisierungsgremien (ISO, IEC) und
Organisationen wie die WHO an Guidelines. Eine europäische Experten-Initiative
namens FUTURE-AI hat z. B. Prinzipien formuliert, die universell gelten
sollten: Fairness (Vermeidung von Bias), Transparenz/Nachvollziehbarkeit, Reproduzierbarkeit
der KI-Ergebnisse und klinische Integrierbarkeit stehen dabei im
Vordergrund[52][53].
Diese Werte sollen sicherstellen, dass KI weltweit zum Wohle der Patienten
eingesetzt wird und vertrauenswürdige KI-Systeme entstehen. Es deutet
sich also an, dass – trotz einiger unterschiedlicher Herangehensweisen – international
ein Konsens wächst: KI in der Medizin braucht klare Regeln, aber auch
Freiräume für Innovation. Die EU sieht sich mit ihrem neuen AI Act als
Vorreiter für eine verantwortungsvolle KI[54],
was gerade im Gesundheitswesen von zentraler Bedeutung ist.
Ethische Aspekte: Verantwortung,
Transparenz und Vertrauen
Neben
Technik und Recht spielt die Ethik eine entscheidende Rolle für KI in
der Notfallmedizin. Schließlich geht es um den Umgang mit Menschen in
potentiell lebensbedrohlichen Situationen. Wichtige ethische Fragen sind:
- Verantwortung und Rollenverteilung: Wer
trägt die Verantwortung, wenn KI mitentscheidet? Konsens ist, dass
KI-Systeme Werkzeuge sind – die ultimative Verantwortung für
Diagnosen und Therapieentscheidungen muss bei einem menschlichen Arzt oder
einem Behandlungsteam liegen. Dieser “Human-in-the-loop”-Ansatz ist
nicht nur juristisch wichtig, sondern auch ethisch: Patienten sollen
wissen, dass ein Mensch für sie einsteht und nicht eine anonyme Maschine.
Es wäre ethisch problematisch, kritische Entscheidungen völlig an
Algorithmen zu delegieren, da Maschinen keine moralische Verantwortung
übernehmen können. Ärzteverbände wie die Bundesärztekammer betonen daher,
dass KI immer ärztlich supervisiert und verantwortet sein muss[30]. In der Praxis bedeutet das, dass Kliniken klare
Verantwortungsbereiche definieren: KI kann vorbereiten, vorschlagen,
strukturieren – aber entscheiden muss der Arzt bzw. die Ärztin.
Gleichzeitig entsteht eine neue Verantwortungsebene: Ärzte müssen
ausreichend digitale Kompetenz entwickeln, um KI-Ausgaben zu
verstehen und sinnvoll zu nutzen. Ethisch geboten ist hier Fortbildung und
Aufklärung, damit das Personal die Verantwortung für KI-gestützte Prozesse
auch wahrnehmen kann.
- Transparenz und Nachvollziehbarkeit:
Ethisch sind transparente Entscheidungsprozesse zentral,
insbesondere wenn es um Gesundheit und Leben geht. Patienten haben ein
Recht zu erfahren, wie ein Befund zustande kam. “Warum glauben Sie, dass
ich X habe, Herr Doktor?” – auf diese klassische Frage muss auch im
KI-Zeitalter eine sinnvolle Antwort möglich sein. “Weil der Computer das
sagt” reicht nicht. KI-Modelle sollten daher möglichst erklärbar gestaltet
werden (z. B. markiert die Bild-KI die verdächtige Stelle im Röntgenbild,
statt nur pauschal “Pneumonie” auszugeben). Auch im Dokumentationsbereich
muss transparent bleiben, dass etwa ein Arztbrief von einer KI
vorgeschrieben wurde – damit nachfolgende Ärzte das einordnen können. Nachvollziehbarkeit
ist zudem wichtig, um Fehler aufzuklären. Sollte ein KI-System versagen,
muss im Nachhinein analysiert werden können, wie es zu der Entscheidung
kam. Black-Box-Modelle ohne Erklärungsmöglichkeit stehen daher in
der Kritik. Die Ethik fordert hier einen Ausgleich: so viel KI-Komplexität
wie nötig, aber so viel Transparenz wie möglich.
- Vertrauen und Akzeptanz: Letztlich wird
KI nur dann erfolgreich eingeführt, wenn alle Beteiligten Vertrauen
darin haben – sowohl die Anwender (Ärzte, Pflege) als auch die Patienten.
Vertrauen entsteht durch Zuverlässigkeit, Verständlichkeit und nachgewiesene
Vorteile. Wenn eine KI nachweislich hilft, werden Ärzte sie auch
nutzen wollen. Studien zeigen einerseits eine große Offenheit: Über die
Hälfte der Ärzte freut sich auf KI-Tools oder steht ihnen positiv
gegenüber[55], insbesondere in Fachgebieten mit hoher Datenlast (Radiologie,
Kardiologie)[56]. Andererseits sind viele auch beunruhigt (65 % in den USA
äußerten generelle Sorgen bezüglich KI-Entscheidungen[55]). Um Vertrauen zu fördern, ist ethische Begleitforschung
nötig: Wie empfinden Patienten eine KI-Mitwirkung? Akzeptieren sie z. B.
ein automatisches Triage-System als fair? Erste Umfragen zeigen, dass
Patienten oft weniger Berührungsängste haben, als man denkt, solange sie
das Gefühl haben, die KI verbessert ihre Versorgung und der Arzt bleibt
involviert. Wichtig sind Transparenz gegenüber Patienten (bei
KI-Einsatz informieren) und Erfolgsgeschichten: Wenn sich herumspricht,
dass KI den Notarzt bei der Diagnose unterstützt hat und dadurch
Schlimmeres verhindert wurde, wächst die Vertrauensbasis. Ethisch geboten
ist auch, auf Gerechtigkeit zu achten – KI-Systeme dürfen keine
Gruppen systematisch benachteiligen (etwa aufgrund sozialer Vorurteile in
den Daten). Hier knüpft wieder die Forderung nach Fairness in der
KI-Entwicklung an[52].
- Menschlicher Aspekt und Fürsorge: Die
Medizin ist nicht nur naturwissenschaftlich-technisch, sondern immer auch beziehungsorientiert.
Besonders in Notfallsituationen benötigen Patienten Empathie, Trost und
kommunikative Zuwendung. Eine Maschine kann dies (vorerst) nicht leisten.
Daher stellt sich ethisch die Frage, wie man den menschlichen Kontakt
bewahrt. KI sollte idealerweise Zeit schaffen für mehr
Mensch-zu-Mensch-Interaktion, anstatt sie zu ersetzen. Es wäre ethisch
kontraproduktiv, wenn Notaufnahmen zu technokratischen Fabriken würden,
in denen Patienten sich einem Apparat ausgeliefert fühlen. Vielmehr muss
KI so gestaltet sein, dass sie im Hintergrund wirkt und dem Personal den
Rücken freihält, damit diese sich mehr den Patienten widmen können.
Das Ziel muss eine humanzentrierte Anwendung von KI sein – Technik im
Dienst des Menschen. Entsprechend sind Begriffe wie “KI-Assistenz”
und “Entscheidungspartner” treffender als “KI-Arzt”. In den Worten
eines Klinik-Projektleiters: “Ziel ist es, KI als Entscheidungspartner
bei komplexen Fällen zu etablieren, nicht als Ersatz für ärztliche
Urteilsfähigkeit.”[57].
Abschließend
sei betont, dass Ethik und Recht Hand in Hand gehen: Viele ethische Forderungen
(Transparenz, Verantwortung, Gerechtigkeit) versuchen Regulatoren bereits in
Gesetze zu gießen. Aber letztlich hängt die ethische Praxis vom Verhalten jedes
Einzelnen ab – wie nutzen Ärzte die KI, wie kommunizieren sie es Patienten
gegenüber, welche Firmenphilosophie verfolgen die Hersteller etc. Ethik in der
KI-Anwendung wird ein fortlaufender Dialog bleiben, der sich an realen Erfahrungen
orientieren muss.
Stand der
Vorbereitung und Akzeptanz bei Klinikpersonal und Ärzten
Ist
das Gesundheitswesen denn nun bereit für die KI-Revolution in der
Notaufnahme? Die Antwort fällt differenziert aus. Grundsätzlich ist die Aufgeschlossenheit
hoch, aber es gibt noch Lücken in Infrastruktur und Kompetenz.
Um den Status quo zu beleuchten, helfen aktuelle Umfragen: In
Deutschland nutzen laut einer repräsentativen Erhebung von 2025 bereits 15 %
der niedergelassenen Praxen und 18 % der Krankenhausärzte KI-Anwendungen
in irgendeiner Form[58].
Das zeigt, dass KI kein reines Zukunftsszenario mehr ist, sondern mancherorts
schon Realität – etwa in der Radiologie (automatische Bildanalyse) oder in der
Terminplanung. Europaweit geben 42 % der befragten Gesundheitseinrichtungen an,
KI-Technologien im Untersuchungs- oder Pflegealltag einzusetzen, vorwiegend in
der bildgebenden Diagnostik, der Patientenüberwachung und der klinischen
Entscheidungsunterstützung[59].
Diese Zahlen belegen einen deutlichen Aufwärtstrend: Noch vor wenigen
Jahren waren es deutlich weniger. Beispielsweise hat sich in Deutschlands
Kliniken der Anteil der KI-Nutzer seit 2022 verdoppelt (von 9 % auf
18 %)[60][61].
Die Grundhaltung der Ärzteschaft ist mehrheitlich positiv: 78 %
aller Ärztinnen und Ärzte bewerten KI als riesige Chance für die Medizin[29].
Rund zwei Drittel fordern sogar, dass der KI-Einsatz hierzulande besonders
gefördert werden sollte[29].
Gleichzeitig wünschen sich aber 76 % eine strenge Regulierung, um Sicherheit
und Qualität zu gewährleisten[62] –
Ärzte sind sich also der Risiken bewusst und wollen klare Leitplanken. Eine
häufig geäußerte Meinung von Standesvertretern lautet: “Die Ärzteschaft ist
bereit für diese Transformation – sofern sie ethisch reflektiert, ärztlich
verantwortet und technisch zuverlässig gestaltet ist.”[30].
Dieses Zitat von Dr. Klaus Reinhardt (Hartmannbund) bringt das Spannungsfeld
auf den Punkt: Offenheit ja, aber KI muss passen (zu Ethik,
Arbeitsalltag und Zuverlässigkeitsansprüchen).
Vorbereitung bedeutet aber nicht nur
Einstellung, sondern auch praktische Befähigung. Hier zeigt sich
Nachholbedarf: Viele Mediziner fühlen sich noch nicht ausreichend geschult,
um mit KI zu arbeiten. Eine Lehre aus der Einführung der elektronischen
Patientenakte (ePA) in Deutschland war beispielsweise, dass 77 % der Ärzte sich
vor deren Start nicht ausreichend vorbereitet fühlten[63][64] –
Technik allein reicht also nicht, es braucht begleitende Weiterbildung. Für KI
gilt das ebenso. Allerdings gibt es positive Entwicklungen: Zwischen 2021 und
2024 ist der Anteil der chirurgisch tätigen Ärzte, die eine spezielle KI-Fortbildung
absolviert haben, von 14,5 % auf 44,6 % gestiegen[65].
Knapp 80 % dieser fortgebildeten Chirurgen empfinden KI anschließend als Bereicherung
für ihre klinische Arbeit[66]. Das
zeigt, dass mit steigender Kompetenz auch die Akzeptanz wächst. Viele junge
Ärztinnen und Ärzte bringen zudem von Haus aus digitale Affinität mit und
treiben Projekte engagiert voran. So entstehen in einigen Kliniken Pilotteams
oder “Digital Champions”, die KI-Lösungen ausprobieren.
Akzeptanz beim Personal hängt stark von
eigenen Erfahrungen ab: Wenn eine KI-Anwendung zuverlässig funktioniert und im
Alltag wirklich hilft (z. B. der KI-Diktatassistent spart jeden Tag eine Stunde
Schreibarbeit), dann spricht sich das herum und die Bereitschaft steigt, es
auch zu nutzen. Umgekehrt können frühe Pannen oder zu komplizierte Systeme für
Frust sorgen. Insgesamt berichten Umfragen ein Spannungsfeld: 56 % der US-Ärzte
sind begeistert von der Idee, KI als Hilfsmittel einzusetzen, gleichzeitig sind
65 % besorgt, dass KI zu sehr in diagnostische Entscheidungen eingreifen könnte[55].
Dieses ambivalente Gefühl – Faszination einerseits, Verunsicherung andererseits
– ist verständlich. Es unterstreicht den Bedarf, das Personal aktiv mitzunehmen:
durch Schulungen, transparente Kommunikation und Pilotprojekte, in denen Mensch
und KI zusammenarbeiten und man aus Fehlern lernen kann.
Ein weiterer Aspekt der Vorbereitung ist die Infrastruktur in
den Kliniken. KI braucht IT-Umgebungen, stabile Netze, Datenschnittstellen –
ein Feld, in dem deutsche Krankenhäuser nicht immer glänzen. Die digitale
Transformation des Gesundheitssystems verläuft hierzulande eher langsam (83 %
der Ärzte sehen Deutschland im Digital-Vergleich deutlich hinten[39]).
Wenn die Basissysteme (Krankenhausinformationssystem, elektronische Akte etc.)
kaum etabliert sind, ist es schwierig, darauf noch KI-Module zu satteln.
Dennoch tut sich etwas: Bund und Länder fördern im Rahmen des
Krankenhauszukunftsgesetzes auch KI-nahe Projekte, und manche Klinikverbünde
(z. B. Helios) haben eigene Digital-Strategien. In den Helios-Kliniken laufen
Pilotprojekte zum KI-Einsatz etwa in der Endoskopie, der Notaufnahme und
der Schlaganfalldiagnostik – immer mit dem Ziel, KI als “Entscheidungspartner”
in komplexen Fällen einzubinden[67].
Solche Vorreiter schaffen Erfahrungen und Best Practices, von denen später alle
profitieren können.
Zusammenfassend lässt sich sagen: Die
medizinische Fachwelt ist sich des KI-Trends bewusst und mehrheitlich gewillt,
ihn mitzugestalten. Es gibt bereits eine solide Basis an Pilotanwendungen und
positiven Beispielen, die zeigen, dass KI funktionieren kann. Doch
flächendeckend vorbereitet im Sinne von “überall einsatzbereit” sind
Kliniken und Ärzte noch nicht. Dazu bedarf es weiterer Bildungsinitiativen,
Investitionen in IT und einer gewissen Kulturänderung im
Gesundheitswesen, die digitale Innovation willkommen heißt. Die kommenden Jahre
werden hier entscheidend sein – während die Technologie reift, muss auch das Gesundheitssystem
lernen, agiler zu werden.
Fazit
KI in der Notaufnahme ist vom Schlagwort zur greifbaren Realität geworden: Erste Anwendungen
demonstrieren, wie Algorithmen Ärzte unterstützen können – sei es bei der
Triage, der Befundung oder der Dokumentation. Studien und Beispiele aus aller
Welt zeigen ein enormes Potenzial: schnelleres Erkennen kritischer
Befunde, Entlastung überlasteter Teams, individuellere Therapieentscheidungen.
Gleichzeitig hat sich erwiesen, dass KI kein Wundermittel ist und den Menschen
nicht ersetzen kann. Insbesondere die umfassende diagnostische Intuition eines
erfahrenen Notfallmediziners wird so bald kein Computer erreichen.
Der entscheidende Ansatz lautet daher: Realismus statt Hype.
KI ist kein Allheilmittel, aber ein mächtiges Werkzeug, wenn sie verantwortungsvoll
eingesetzt wird[68]. Die Maxime muss sein, dass KI die
menschliche Kompetenz unterstützt, nicht ersetzt[69]. Damit dieses Zusammenspiel gelingt,
sind einige Voraussetzungen unabdingbar: gezielte Weiterbildungsangebote
für medizinisches Personal, transparente Regulierungsmechanismen und
eine offene Diskussion über die Rolle von Algorithmen in einem menschlichen
Gesundheitswesen[69][70].
Sind Kliniken und Ärzte also vorbereitet? – Sie bereiten sich intensiv
vor. Die Mehrheit steht der KI positiv gegenüber und erste Strukturen
werden geschaffen, doch es gibt noch viel zu tun, um alle Mitarbeitenden
mitzunehmen und technische wie rechtliche Hürden abzubauen. Gelingt dies, kann
KI tatsächlich die Patientenversorgung verbessern: durch schnellere, präzisere
Diagnosen, effizientere Abläufe und dadurch mehr Zeit und Aufmerksamkeit für
den Patienten. Die Vision ist eine Notaufnahme, in der KI im Hintergrund die
Fäden sortiert, während der Mensch sich auf das konzentriert, was nur er
leisten kann – Empathie, ethische Entscheidungen und die ganzheitliche
Fürsorge für den Patienten. Dieses Zukunftsbild erfordert heute kluge
Entscheidungen und Investitionen, zahlt sich aber morgen in einer sichereren,
menschlicheren und zugleich technologisch fortschrittlicheren
Notfallversorgung aus.
Literaturverzeichnis (Auswahl):
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Sabine
Mattes: Unterstützt KI bald in der Notaufnahme?, Medical Tribune
(28.06.2024)[7][8].
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Reinhard
Merz: Künstliche Intelligenz in der Notaufnahme, arztCME Blog
(02.04.2024)[18][21].
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Kepler
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nicht überlegen – Pressemitteilung (13.02.2025)[23].
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Stollberg: Medizinische KI – Was Europas Ärzte wirklich denken, praktischArzt
(04.07.2025)[33][65].
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Fraunhofer
IAIS: Projekt “TraumAInterfaces” – Bericht in manage it Magazin
(26.06.2024)[14][28].
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Freiburg: Studie belegt: KI-Sprachmodelle schreiben gute Arztbriefe –
Pressemitteilung (25.09.2024)[11][10].
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Detailansicht | Universitätsklinikum Freiburg
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Künstliche Intelligenz in der Notaufnahme - arztCME: Zertifizierte Fortbildung
für Ärztinnen und Ärzte
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Potenziale in organisatorischen Prozessen
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Diagnostik in der Notaufnahme: KI ist dem Menschen (noch) nicht überlegen |
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KI in fast jeder siebten Praxis und vielen Kliniken im Einsatz |
Presseinformation | Bitkom e. V.
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Welche Anforderungen gelten für künftige KI-Medizinprodukte? - PLS
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