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    Wie verändert KI den Dokumentationsprozess und die Kommunikation mit dem Patienten?

    Interview mit Jared Sebhatu, Vorstand der digital health transformation eG (dht)

    Logo dht

    Dass es sich beim Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) in der Medizin nicht nur um einen weiteren kurzlebigen Hype handelt, ist längst klar. KI-Unterstützungssysteme sind im medizinischen Alltag bereits für zahlreiche Anwendungsfälle fest etabliert. Und trotzdem: Die gesamte Tragweite des technologischen Potenzials – vor allem der recht neuen Large Language Models (LLM) – ist noch gar nicht überschaubar. Stand heute können wir nur spekulieren, wie die KI die medizinische Versorgung beeinflussen wird, ob es zu einem regelrechten Paradigmenwechsel kommt und wie Patienten und Mitarbeiter von der Technik profitieren werden.

    Fragen wir also jemanden, der hauptberuflich Ahnung vom Weg der Innovationen in die medizinische Praxis hat: Jared Sebhatu, Vorstand der digital health transformation eG (dht). In der dht haben sich bisher rund 60 Krankenhäuser genossenschaftlich zusammengeschlossen, um herauszufinden, wie und mit welchen Technologien die digitale Transformation gelingen kann.

    Voice: Herr Sebhatu, eine Frage vorweg: Im Fokus einer Genossenschaft steht das Solidarprinzip unter den Mitgliedern, die gleichberechtigt den Kurs der Unternehmung bestimmen. Warum haben Sie sich für diese Unternehmensform entschieden?

    Jared Sebhatu: Es war genau dieses Solidarprinzip, das uns von der eG überzeugt hat. Zum einen ermöglicht eine Genossenschaft ein einfaches Wachstum durch neue Mitglieder. Dabei sind alle Mitglieder gleichberechtigt und bestimmen unseren Kurs gemeinsam. Zum anderen möchten wir mit der Genossenschaftsform auch ein klares Signal setzen und unser Ziel – nämlich die Arbeit zum Wohle der Mitglieder – bereits in der Rechtsform verankern.

    Voice: Wie genau sieht die Arbeit in einer Genossenschaft aus, sagen wir am Beispiel der KI?

    Jared Sebhatu: Wir als Geschäftsstelle arbeiten intensiv mit den Mitgliedern zusammen und moderieren den Erfahrungsaustausch und Wissenstransfer. Wir versuchen, Impulse zu geben, konzentrieren uns aber auch auf die Bedürfnisse der Mitglieder, an bestimmten Themen zu arbeiten.

    KI oder LLM sind da hervorragende Beispiele. Aufgrund des großen Potenzials beschäftigt sich bereits ein Großteil der Krankenhäuser mit diesen Themen. Aber nicht alle haben die Ressourcen, um relevante Fragen nach sinnvollen Einsatzmöglichkeiten oder Strategien zu beantworten. Deswegen haben wir uns der Potenzialanalyse angenommen. Wir versuchen, die wichtigen Aspekte aus
    verschiedenen Perspektiven zu bewerten, um unseren Mitgliedern strategische Empfehlungen geben zu können, welche Chancen und Risiken die Technologie mit sich bringt. Dabei geht es in erster Linie noch nicht einmal um konkrete Umsetzungsszenarien, sondern eher darum, wie man sich den notwendigen Anforderungen überhaupt annähert. Das ist für alle Mitglieder interessant.

    Wenn wir in die konkrete Projektumsetzung wechseln, dann schauen wir, wer die besten Voraussetzungen bietet, um ein solches Projekt erfolgreich umzusetzen, und Interesse daran hat, frühzeitig Kompetenzen aufzubauen. Die Erfahrungen, die wir dort sammeln, kommen dann den Genossenschaftsmitgliedern zugute. So müssen nicht alle das notwendige Risiko eingehen, profitieren aber dennoch von den gesammelten Erfahrungen und erreichten Verbesserungen. Bei Themen rund um KI und LLM ist das besonders wichtig, weil wir aktuell viel Zeit und Ressourcen in die benötigte Infrastruktur investieren müssen, ohne genau zu wissen, ob und wie sich dieses Investment in der Zukunft auszahlen wird.

    „Ich denke, wir müssen uns wahrscheinlich noch etwas gedulden, um die tatsächlichen Potenziale der Technologie voll erfassen zu können.“

    Voice: Welche Potenziale sehen Sie denn mit Blick auf KI und LLM? Erwarten Sie einen echten Paradigmenwechsel?

    Jared Sebhatu: Die Vorstellung von ChatGPT im letzten Jahr hat gezeigt, dass LLM eine Technologie mit enormem Potenzial ist. Sicherlich wird auch die Gesundheitsversorgung davon profitieren, wenn es darum geht, die klinische Entscheidungsqualität und -effizienz zu verbessern. Aber geht damit ein Paradigmenwechsel einher?

    Ich bin mir nicht sicher. Schauen wir uns den Siegeszug der Smartphones an, die in vielen Bereichen disruptive Veränderungen nach sich zogen. In der Medizin verlief diese Entwicklung bisher eher schleppend. Sicherlich wurden Abläufe verbessert, es kam aber nicht zum Paradigmenwechsel in der Patientenversorgung. Warum? Weil die Medizin ein hochgradig regulierter Markt ist, auf dem die Einführung von Innovationen und Entwicklung von neuen Geschäftsmodellen sehr kompliziert sind. Ich denke, wir müssen uns daher wahrscheinlich noch etwas gedulden, um die tatsächlichen Potenziale der Technologie voll erfassen zu können.

    Voice: Kommen wir nochmal auf die Frage der Potenziale zurück. In welchen Bereichen sehen Sie diese?

    Jared Sebhatu: Die Mehrwertpotenziale hängen stark vom Anwendungsfall ab. Zunächst einmal haben wir eine vielversprechende Technologie für sehr viele klinische Anwendungsfelder. Am naheliegendsten ist der Einsatz in administrativen Prozessen. Hier werden Fachkräfte bereits jetzt bei der Dokumentation und Abrechnung unterstützt. Wie in anderen Branchen können durch KI auch logistische Abläufe in Krankenhäusern effizienter gestaltet werden.

    Wenn wir uns konkret das Thema Abrechnung ansehen, dann liegt der Effizienzgewinn darin, dass die Vielzahl der Informationen, die Mitarbeiter für eine gute Codierung zusammentragen müssen, von der KI kuratiert und zur Entscheidungsunterstützung bereit gestellt wird. Tatsächlich war die gemeinschaftliche Entwicklung eines solchen Systems das erste genossenschaftliche Projekt, welches wir initiiert haben.

    „Ich bin noch etwas skeptisch, was den Einsatz von LLM im direkten Patientenkontakt angeht.“

    Voice: Gibt es denn auch sinnvolle Ansätze für LLM im Kerngeschäft der Medizin, also der Versorgung?

    Jared Sebhatu: Ich denke, hier geht es im Wesentlichen darum, die Menschen, die in der Medizin arbeiten, zu entlasten, damit diese wiederum mehr Zeit für den persönlichen Kontakt mit den Patienten haben. Und das tun wir, indem wir die Bereiche Dokumentation, Administration und Logistik mittels Technik optimieren. Es geht allerdings auch darum, durch die Analyse von vielen Informationen die Effizienz und Qualität von klinischen Entscheidungen zu unterstützen. Ich bin jedoch noch etwas skeptisch, was den Einsatz von LLM im direkten Patientenkontakt angeht. Hier sehe ich zwar Möglichkeiten, die sich auf den Einsatz zur Verbesserung der Patientenaufklärung und -überwachung beziehen. Aber letztlich sollte die Technologie die persönliche Versorgung unterstützen und nicht ersetzen.

    „Wir müssen in die Infrastruktur investieren, um brauchbare Daten zu generieren, ohne zu wissen, welche Mehrwerte diese in der Zukunft konkret haben werden.“

    Voice: Worin liegen aktuell noch die Herausforderungen bei der Entwicklung von KI und LLM?

    Jared Sebhatu: Eine große Herausforderung aktuell ist die Qualität der zugrundeliegenden klinischen Daten. Diese ist Voraussetzung, um eine verlässliche Entscheidungsunterstützung darauf aufbauen zu können. Im Moment ist die Datenqualität in vielen klinischen Bereichen eher durchwachsen. Alles, was maschinell dokumentiert wird, ist nutzbar, bei der manuellen Dokumentation haben wir zum Teil echte Qualitätsprobleme. Die Daten sind noch nicht strukturiert und kuratiert genug.

    Das bedeutet, dass uns eigentlich aktuell noch die Grundlage für viele theoretisch mögliche innovative Anwendungsfälle fehlt. Beim Schaffen der Datenbasis können uns perspektivisch KI und auch die bereits eingesetzte Spracherkennung unterstützen, indem sie unstrukturierten Fließtext in verlässlich strukturierte Daten verwandeln.

    Solange wir diese Herausforderung noch nicht gelöst haben, können wir die Frage nach den tatsächlichen Potenzialen der Technologie noch gar nicht gewissenhaft beantworten. Das macht es für die Gesundheitsversorgung schwierig: Wir müssen in die Infrastruktur investieren, um brauchbare Daten zu generieren, ohne zu wissen, welche Mehrwerte diese in der Zukunft konkret
    haben werden.

    Voice: Welche Hürden gibt es außer der Datenqualität?

    Jared Sebhatu: Neben dem Datenschutz sind das vor allem ethische Fragen. Was wollen wir eigentlich? Was soll Technologie können dürfen? Das sind gesellschaftliche Fragen, die frühzeitig diskutiert werden müssen. Eng damit verknüpft sind Haftungsfragen für den Behandler. Was passiert, wenn die KI falsche Entscheidungen trifft? Wenn die Mediziner die Technologie akzeptieren sollen, muss man klare Antworten auf diese Fragen finden.

    Voice: Eine abschließende Frage: Wie beurteilen Sie den potenziellen Einsatz von VoiceBots?

    Jared Sebhatu: Grundsätzlich kann ich mir den Einsatz vorstellen. Auch hier ginge es dann aber vermutlich um eine Entlastung des Personals. Zum Beispiel, wenn es um die Triagierung und Vorbereitung einer medizinischen Untersuchung geht. Auch bei der Überwindung von sprachlichen Hürden verspricht der Einsatz einer sprachbasierten KI spannende Möglichkeiten. Viele Patienten oder auch medizinische Fachkräfte haben eine andere Muttersprache als Deutsch. Die Qualitätsverluste, die damit verbunden sind, sind enorm. Und hier können KI-basierte Sprachlösungen einen echten Mehrwert bieten.

    Voice: Vielen Dank für das Gespräch.

    Weitere Informationen:

    digital health transformation eG
    Alt-Moabit 98
    10559 Berlin
    www.digital-health-transformation.de

    Über die dht

    Die digital health transformation eG (dht) ist ein Zusammenschluss von Krankenhäusern und Krankenhausgruppen, die die Herausforderung der Digitalisierung des Gesundheitswesens gemeinsam meistern wollen. Ziel ist es, Potenziale in der Versorgung zu erkennen, sinnvolle Partnerschaften zu identifizieren und Innovationsprojekte voranzutreiben.

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    Jared Sebhatu dht
    Jared Sebhatu, Vorstand der digital health transformation eG (dht)