KI im Gesundheitswesen KI-Projekte: Strategie schlägt Implementierung von Software

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Viele Krankenhäuser setzen auf KI, um Engpässe zu überwinden. Doch statt messbarer Entlastung kommt es zu Frust und Stillstand. Der Grund: Der Fokus liegt auf Tools und nicht auf Strukturen und Strategie. Nur wer Prozesse, Ziele und Zuständigkeiten definiert, schafft die Basis für erfolgreiche KI-Projekte.

Im Krankenhausbetrieb ist der Wunsch nach Verbesserung groß. Ärztinnen und Ärzte sowie Pflegekräfte verbringen laut einer Studie des Deutschen Krankenhausinstituts im Schnitt rund 25 Prozent ihrer Arbeitszeit mit administrativen und dokumentarischen Tätigkeiten. KI-Projekte werden deshalb schnell als Lösung für überlastete Mitarbeiter, steigende Dokumentationslast und ineffiziente Abläufe betrachtet.

 Die Technik ist da, die Anbieter sind überzeugt, und das nächste Pilotprojekt wartet oft nur auf die nächste Förderzusage. Doch was als Fortschritt geplant war, endet häufig in der Sackgasse. Woran liegt das? Die Antwort ist so banal wie entscheidend: Es fehlt ein Konzept. Der Griff zur Software ersetzt nicht die strategische Auseinandersetzung mit Zielen, Prozessen und Verantwortlichkeiten. Kliniken starten KI-Projekte, ohne zu wissen, was sie wirklich erreichen wollen und wundern sich, wenn sich kein Fortschritt einstellt.

Der Mythos vom technischen Fortschritt

Die Annahme, man könne KI „einführen“, so wie man ein neues Endgerät anschafft, greift zu kurz. Künstliche Intelligenz ist kein Werkzeug wie jedes andere. Sie verändert Abläufe, Entscheidungsprozesse, Rollenbilder und funktioniert nur dann, wenn sie in ein stabiles organisatorisches Fundament eingebettet wird. Genau dieses Fundament fehlt in vielen Häusern. Das beginnt bei der Zielsetzung: „Wir wollen KI nutzen“ ist kein tragfähiges Projektziel. Erst wenn klar ist, welches Versorgungsproblem adressiert werden soll, lässt sich eine sinnvolle Lösung entwickeln.

KI-Projekte Daten ohne Struktur bleiben wertlos

Die zweite große Hürde ist die Datenlage. KI braucht strukturierte, vollständige und maschinenlesbare Daten. Doch in vielen Kliniken herrscht Datenwildwuchs. Informationen liegen verteilt über verschiedene Systeme, Diagnosen werden als Freitext dokumentiert, Schnittstellen fehlen oder funktionieren nicht zuverlässig.
Die Konsequenz: Es gibt zwar viele Daten, aber kaum eine Basis, auf der sich verlässliche KI-Modelle trainieren oder betreiben lassen. Ein Dashboard kann dann zwar anzeigen, was bekannt ist, aber es zeigt nicht, was fehlt – und genau diese Leerstelle bleibt unsichtbar, solange Prozesse nicht strukturiert dokumentiert werden.

Prozesse sichtbar machen – nicht nur abbilden

Wer ernsthaft mit KI arbeiten möchte, muss zuerst die eigenen Abläufe verstehen. Und zwar nicht aus Sicht des Qualitätsmanagements, sondern aus Sicht der Datennutzung. Welche Schritte laufen wie ab? Welche Daten entstehen dabei? Und an welcher Stelle lassen sich diese standardisiert erfassen, ohne zusätzlichen Aufwand zu erzeugen?

In vielen Häusern ist das Prozessverständnis auf der operativen Ebene stark, aber es fehlt die formale Modellierung. Dabei geht es nicht um Bürokratie, sondern um Klarheit: Nur wer die eigenen Abläufe benennen, dokumentieren und digital verfügbar machen kann, schafft die Grundlage für automatisierte Analysen und Entscheidungen.

KI-Projekte: Governance schlägt Goodwill

Selbst wenn Prozesse klar und Daten strukturiert vorliegen, bleibt eine weitere zentrale Frage: Wer trägt die Verantwortung? KI-Projekte scheitern oft an fehlenden Rollen, Rechten und Regeln. Wer prüft die Qualität der Daten? Wer entscheidet über den Einsatz eines Algorithmus? Wer trägt die Verantwortung für Entscheidungen, die auf dieser Basis getroffen werden?
In der Praxis bleiben diese Fragen zu oft unbeantwortet – bis es zu spät ist. Stattdessen braucht es eine vorausschauende Governance-Struktur, die Zuständigkeiten klärt, Standards etabliert und den Betrieb sicherstellt. Nur so lässt sich Vertrauen sowohl intern als auch bei Patientinnen und Patienten schaffen.

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Die gute Nachricht: Es muss nicht gleich der große Wurf sein. Im Gegenteil, denn viele erfolgreiche KI-Projekte starten mit einem eng abgegrenzten Use Case, realistischen Erwartungen und einem klaren Prozess. Entscheidend ist nicht die Größe des Projekts, sondern die Passung zur vorhandenen Struktur.

Statt beispielsweise ein umfassendes System zur Entscheidungsunterstützung einzuführen, kann es sinnvoller sein, zunächst die Diagnosedokumentation auf einer Station zu strukturieren. Oder in einem Teilbereich eine verlässliche Datenbasis für Prozessanalysen aufzubauen. Der Effekt: spürbarer Nutzen, schnellere Lernkurven und steigende Akzeptanz.

KI-Projekte: Ohne Fundament kein Fortschritt

Technologische Möglichkeiten wachsen, aber sie ersetzen keine Strategie. Wer Künstliche Intelligenz im Krankenhaus erfolgreich einsetzen will, braucht mehr als Tools und Budgets. Es braucht Klarheit: über Ziele, Prozesse, Daten und Verantwortung. Erst wenn diese Grundlagen gelegt sind, kann KI ihre Wirkung entfalten – nicht als abstrakte Vision, sondern als konkrete Hilfe im Versorgungsalltag. Kliniken, die diesen Weg gehen, gewinnen nicht nur Zeit, sondern auch Vertrauen. Und das ist die wichtigste Währung im digitalen Wandel.