KI fördert Effizienz in Klinikprozessen

Künstliche Intelligenz (KI) bietet vielversprechende Möglichkeiten, die Effizienz und Genauigkeit von Klinik- und Patientenprozessen erheblich zu steigern. Der gezielte Einsatz von KI kann sowohl die administrative Last auf das medizinische Personal verringern als auch die Qualität der Patientenversorgung verbessern. Dennoch gibt es typische Fehler, die bei der Implementierung vermieden werden sollten, um das volle Potenzial auszuschöpfen.

Fehler bei der Datensammlung

Ein häufiger Fehler ist die unzureichende Qualität oder Quantität der Daten, die für die KI-Modelle verwendet werden. Geringe Datenmengen oder Daten, die nicht repräsentativ für den Patientenstamm sind, können die Leistungsfähigkeit der Algorithmen erheblich beeinträchtigen. Eine Korrektur besteht darin, robuste Datensammelstrategien zu entwickeln, die sicherstellen, dass alle relevanten Informationen konsistent und umfassend gesammelt werden. Hierbei sollte der Fokus sowohl auf historischen Daten als auch auf kontinuierlichen Echtzeit-Daten aus sensorischen und digitalen Quellen liegen.

Mangelnde Interdisziplinarität

Ein weiterer häufiger Fehler ist das Fehlen einer interdisziplinären Herangehensweise bei der Implementierung von KI-Technologien. KI-Anwendungen benötigen das Fachwissen verschiedenster Disziplinen, darunter Medizin, Informatik und Datenwissenschaft. Wenn diese Expertise nicht ausreichend eingebracht wird, kann es zu Missverständnissen kommen, die die Implementierung behindern. Der korrekte Ansatz ist die Bildung eines interdisziplinären Teams, das sicherstellt, dass sowohl technische als auch medizinische Anforderungen verstanden und erfüllt werden.

Fehlende Integration mit bestehenden Systemen

Oftmals entsteht bei der Einführung von KI-Tools die Herausforderung, diese nahtlos in bestehende IT-Infrastrukturen zu integrieren. Bei unzureichender Integration kann es passieren, dass Prozesse nicht durchgängig automatisiert werden und es zu Medienbrüchen und erhöhter Fehleranfälligkeit kommt. Um dies zu vermeiden, sollte eine gründliche Analyse der bestehenden Systeme vorgenommen werden. Die KI-Lösungen sollten von vornherein so konzipiert werden, dass sie leicht integriert und mit bestehenden Plattformen und Datenbanken kompatibel sind.

Handlungsanleitung für die kommenden 14–30 Tage

1. Datenüberprüfung und -erweiterung: Überprüfen Sie die aktuellen Datensätze auf Qualität und Vollständigkeit. Entwickeln Sie einen Plan zur kontinuierlichen Datenerfassung und -aufbereitung.
2. Teamzusammenstellung: Stellen Sie ein interdisziplinäres Team aus Medizinern, Informatikern und Datenwissenschaftlern zusammen. Dieses Team sollte sich regelmässig treffen, um Anforderungen zu besprechen und die Implementierung zu steuern.
3. Systemanalyse und Integration: Führen Sie eine detaillierte Analyse der bestehenden IT-Infrastruktur durch. Beginnen Sie mit der Planung der nötigen Schnittstellen und der Schrittweise Integration der KI-Module.
4. Pilotprojekt starten: Wählen Sie einen kleinen, übersichtlichen Bereich für die erst Einführung der KI-Technologie aus. Beobachten Sie die Ergebnisse und sammeln Sie Erfahrungen, die auf grössere Implementierungen übertragen werden können.

Durch die konkrete Behebung dieser typischen Fehler und die konsequente Durchführung der vorgeschlagenen Schritte kann das Potenzial von KI-Technologien im medizinischen Umfeld voll ausgeschöpft werden. Dies sorgt nicht nur für optimierte Klinikprozesse, sondern verbessert auch die Ergebnissicherheit der Patientenversorgung.