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Datensilos sind eine der größten Hürden für den effektiven Einsatz von KI im Gesundheitswesen. Ohne eine einheitliche Datenbasis bleibt das Potenzial von KI ungenutzt.

Wie lassen sich Datensilos aufbrechen?

Interoperabilität fördern: Einheitliche Standards wie FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) ermöglichen den Austausch medizinischer Daten zwischen Systemen.
Zentrale Datenplattformen nutzen: Eine interoperable Datenplattform kann fragmentierte Datenquellen zusammenführen und für KI nutzbar machen.
Regulatorische Rahmenbedingungen anpassen: Datenschutz und Sicherheitsvorgaben müssen mit modernen Technologien vereinbar sein, um den Datenaustausch zu erleichtern.

KI ergebnisorientiert einsetzen

Automatisierung repetitiver Prozesse: KI kann administrative Aufgaben übernehmen und medizinisches Fachpersonal entlasten.
Verbesserung der Versorgungsqualität: KI-gestützte Diagnosen und Therapieempfehlungen können die Patientenversorgung optimieren.
Optimierung der Patientenerfahrung: Durch intelligente Systeme lassen sich Wartezeiten verkürzen und Behandlungsabläufe effizienter gestalten.

Die Digitalisierung des Gesundheitswesens erfordert eine enge Zusammenarbeit zwischen Kliniken, Forschungseinrichtungen und Technologieanbietern. Nur durch eine gemeinsame Strategie können Datensilos überwunden und KI sinnvoll integriert werden.

FHIR spielt eine zentrale Rolle beim Datenaustausch im Gesundheitswesen.

Es ermöglicht eine standardisierte Kommunikation zwischen verschiedenen IT-Systemen und erleichtert die Integration von KI-Anwendungen.

Weitere Maßnahmen zur Förderung der Interoperabilität:

Einheitliche Datenmodelle nutzen: Harmonisierte Strukturen sorgen dafür, dass Systeme Informationen leichter austauschen können.
APIs für den Datentransfer: Offene Schnittstellen ermöglichen eine direkte und sichere Kommunikation zwischen Plattformen.
KI-gestützte Datenbereinigung: Algorithmen können helfen, Inkonsistenzen und doppelte Datensätze zu reduzieren.
Kooperation zwischen Akteuren: Kliniken, Forschungseinrichtungen und Technologieanbieter müssen gemeinsam an Lösungen arbeiten.

Dadurch kann KI gezielt eingesetzt werden, um Diagnosen zu verbessern, Prozesse zu automatisieren und die Patientenversorgung zu optimieren.

Zentrale Datenplattformen nutzen

Eine interoperable Datenplattform ist entscheidend, um fragmentierte medizinische Daten zusammenzuführen und für KI-Anwendungen nutzbar zu machen. Solche Plattformen ermöglichen den sicheren Austausch von Gesundheitsinformationen zwischen verschiedenen Einrichtungen und verbessern die Effizienz von Diagnosen und Behandlungen.

Wichtige Aspekte einer interoperablen Datenplattform:

Standardisierung: Nutzung von offenen Standards wie FHIR oder openEHR, um eine einheitliche Datenstruktur zu gewährleisten.
Sicherheit & Datenschutz: Strenge Zugriffskontrollen und Verschlüsselung, um sensible Patientendaten zu schützen.
Integration verschiedener Datenquellen: Zusammenführung von elektronischen Patientenakten, Forschungsergebnissen und Echtzeitdaten aus medizinischen Geräten.
KI-gestützte Analysen: Nutzung von maschinellem Lernen zur Mustererkennung und Vorhersage von Krankheitsverläufen.

Durch eine zentrale Datenplattform kann das Gesundheitswesen effizienter und vernetzter arbeiten, wodurch die Qualität der Patientenversorgung erheblich verbessert wird.

Regulatorische Rahmenbedingungen anpassen

Die Anpassung regulatorischer Rahmenbedingungen im Gesundheitswesen ist entscheidend, um Datenschutz und Sicherheitsvorgaben mit modernen Technologien in Einklang zu bringen.

Wichtige Maßnahmen zur Verbesserung der Regulierung:

Harmonisierung von Datenschutzrichtlinien: Einheitliche Standards wie die DSGVO müssen mit neuen Technologien kompatibel bleiben.
Sichere Dateninfrastrukturen: Der Aufbau robuster IT-Sicherheitsmaßnahmen schützt Patientendaten vor Cyberangriffen.
Förderung interoperabler Systeme: Die Digitalisierung im Gesundheitswesen sollte durch klare rechtliche Vorgaben unterstützt werden.
KI-gestützte Sicherheitslösungen: Künstliche Intelligenz kann helfen, Datenschutzrisiken frühzeitig zu erkennen und zu minimieren.

Eine moderne Regulierung muss Innovationen ermöglichen, ohne die Sicherheit und den Schutz sensibler Gesundheitsdaten zu gefährden.

Genki Absmeier

Datensilos bremsen den Einsatz von KI im Gesundheitswesen aus

Trotz des enormen Potenzials von künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen befinden sich viele Einrichtungen noch in der Anfangsphase der Umsetzung. Eine aktuelle internationale Studie von SS&C Blue Prism zeigt [1]: 94 Prozent der befragten Organisationen betrachten AI zwar als strategisch wichtig – doch mangelnde Datenqualität und fragmentierte Dateninfrastrukturen behindern den effektiven Einsatz.

Strukturelle Defizite trotz hoher Erwartungen

Die größten Vorteile von AI sehen die Befragten in der Verbesserung der Versorgungsqualität (42 Prozent), der Automatisierung repetitiver Prozesse (36 Prozent) sowie in einer optimierten Patientenerfahrung (34 Prozent). Auch mit Blick auf das medizinische Personal überwiegt der Optimismus: 37 Prozent erwarten durch AI-gestützte Prozesse eine spürbare Verbesserung der Work-Life-Balance.

Zunehmend rückt dabei auch die sogenannte Agentic AI – Systeme, die autonom Entscheidungen treffen und Aufgaben ausführen – in den Fokus. 67 Prozent der befragten Organisationen planen, entsprechende Lösungen innerhalb der nächsten zwölf Monate einzuführen.

Fehlende Datenstandards als Engpass

Die Studie macht zudem deutlich: Die größten Herausforderungen liegen in der Verfügbarkeit und Qualität der Daten. Nur 54 Prozent der Einrichtungen verfügen über belastbare Systeme für die interne Datenübertragung und gerade einmal 56 Prozent geben an, über konsistente und qualitativ hochwertige Daten zu verfügen – eine Grundvoraussetzung für den erfolgreichen Einsatz fortschrittlicher AI-Technologien.

Positiv hervorzuheben ist hingegen die starke Position des Sektors im Bereich Datenschutz und Governance auf: 72 Prozent der Befragten verfügen über etablierte Strukturen zur Sicherstellung von Datenschutz, Datensicherheit und informierter Einwilligung – ein Spitzenwert im Branchenvergleich.

Technologie als Schlüssel zur Überwindung von Hürden

»Das Potenzial von KI im Gesundheitssektor ist erheblich. Sie kann Patientenerfahrungen grundlegend verbessern und medizinisches Fachpersonal entlasten«, betont Jörg Schwarze, Value Architect EMEA, DACH & CEE bei SS&C Blue Prism. »Doch ohne saubere, gut strukturierte Daten wird dieses Potenzial nicht realisiert werden können.«

Die Lösung: Investitionen in interoperable IT-Systeme sowie Technologien wie Robotic Process Automation (RPA), Machine Learning (ML), Natural Language Processing (NLP) und Task Mining. Ein ganzheitlicher Enterprise-AI-Ansatz schafft die Voraussetzungen für nachhaltige Innovation – unter Berücksichtigung regulatorischer und ethischer Standards.

Die Weichen für den erfolgreichen Einsatz von AI im Gesundheitswesen sind gestellt. Doch um die transformative Kraft von Agentic AI und anderen innovativen Technologien zu entfalten, müssen Gesundheitseinrichtungen jetzt in ihre Dateninfrastruktur investieren und Silos aufbrechen. Nur so kann AI künftig einen echten Unterschied im Klinikalltag machen.

[1] Der Report basiert auf einer umfassenden Erhebung, die von SS&C Blue Prism unter 1.650 hochrangigen Entscheidungsträgern – darunter CEOs, CTOs sowie IT-Führungskräfte – aus Nord- und Südamerika, Europa sowie dem asiatisch-pazifischen Raum durchgeführt wurde. Whitepaper:

https://www.blueprism.com/de/resources/white-papers/american-healthcares-agentic-ai-ambition/

708 Artikel zu „Healthcare Daten“

News | Healthcare IT | Strategien | Ausgabe 3-4-2020

Interoperabilität – der Schlüssel zu effizientem Datenmanagement in Healthcare und Medtech: Datensilos aufbrechen

4. Mai 2020

Sammeln, sichern und analysieren: Der optimale Umgang mit einer immensen Flut von Daten stellt die Gesundheitsversorgung in Zeiten bekannter Volkskrankheiten sowie neuartiger Infektionswellen vor große Herausforderungen. Worauf es insbesondere ankommt, ist eine digitale Strategie für das Management medizinischer Daten. Dabei gilt es nicht zuletzt, eine Lösung zu finden, wie sich Datensilos für eine reibungslose, vernetzte Zusammenarbeit von Systemen in der Gesundheitsversorgung erschließen lassen. Ein Überblick verdeutlicht das enorme Potenzial einer interoperablen Datenplattform.