{"id":7368,"date":"2025-12-04T10:26:47","date_gmt":"2025-12-04T09:26:47","guid":{"rendered":"https:\/\/www.allensbach-hochschule.de\/?p=7368"},"modified":"2025-12-05T12:52:29","modified_gmt":"2025-12-05T11:52:29","slug":"generative-ki-loesungen-im-gesundheitswesen-potenziale-und-aktuelle-hindernisse","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.allensbach-hochschule.de\/en\/generative-ki-loesungen-im-gesundheitswesen-potenziale-und-aktuelle-hindernisse\/","title":{"rendered":"Generative KI-L\u00f6sungen im Gesundheitswesen: Potenziale und aktuelle Hindernisse"},"content":{"rendered":"<p style=\"font-weight: 400\"><em>Das Gesundheitswesen ben\u00f6tigt eine digitale Transformation aufgrund von Bev\u00f6lkerungswachstum, ver\u00e4nderten Krankheitsbildern und steigenden Kosten. Generative KI-Modelle, wie GPT, bieten gro\u00dfes Potenzial zur Verbesserung der Effizienz und Effektivit\u00e4t der Gesundheitsversorgung, insbesondere durch Automatisierung von Administrationsprozessen und Unterst\u00fctzung bei der Diagnose. Die Implementierung dieser Technologien erfordert jedoch Modernisierungen der Digitalinfrastruktur, insbesondere verbesserte Interoperabilit\u00e4t und anpassungsf\u00e4hige rechtliche Rahmenbedingungen.<\/em><\/p>\n<p style=\"font-weight: 400\"><strong>Noah Boenninghausen, M.Sc., ist Senior Business Analyst und Teil des Healthcare Teams bei BearingPoint. Sein Fokus liegt auf der Untersuchung und Entwicklung zukunftsf\u00e4higer L\u00f6sungsans\u00e4tze im Gesundheitswesen.<\/strong><\/p>\n<p style=\"font-weight: 400\"><strong>Prof. Dr. Volker N\u00fcrnberg lehrt an der <a href=\"https:\/\/www.allensbach-hochschule.de\/hochschule\/leitung-und-professoren\/prof-dr-volker-nuernberg\/\">Allensbach Hochschule BWL<\/a>, ist Head of Healthcare bei Bearingpoint und ist Mitglied der Ethikkommission beim Bundesgesundheitsministerium.<\/strong><\/p>\n<p style=\"font-weight: 400\">Das Gesundheitswesen steht vor einer digitalen Transformation. Welche Notwendigkeit eine derartige Neustrukturierung hat, wird bei der Betrachtung diverser Entwicklungen deutlich: Das rasante Wachstum der Weltbev\u00f6lkerung stellt die bestehende medizinische Infrastruktur vor ein stark asymmetrisches Angebot \u2013 Nachfrage Verh\u00e4ltnis (Pfannstiel et al., 2020). Ein sich wandelndes Krankheitsspektrum mit der Zunahme multimorbider und chronischer Krankheitsbilder resultiert in einem wachsenden Bedarf an interdisziplin\u00e4rer und transsektoraler Zusammenarbeit (Ortloff und Schmitz, 2024). Die sich abzeichnende Anspruchsinflation stellt das Gesundheitswesen aufgrund stetig steigender Kosten neuster Behandlungsleistungen und innovativer Medizintechnik zudem vor eine Kostenexplosion (Zhu <em>et al.<\/em>, 2019). Die Herausforderungen im Gesundheitswesen f\u00fchren bereits jetzt zahlreiche Kliniken vor den Konkurs. Gelingt uns eine entsprechende Transformation nicht, muss k\u00fcnftig die Bereitstellung von Gesundheitsleistungen versch\u00e4rft unter Anwendung des RRP \u2013 Paradigmas (Rationierung, Rationalisierung und Priorisierung) erfolgen, was die Gew\u00e4hrleistung des grundlegenden Solidarit\u00e4tsprinzips im Gesundheitswesen stark gef\u00e4hrden k\u00f6nnte (Henke et al., 2022).<\/p>\n<p style=\"font-weight: 400\">Folgerichtig bedarf es Alternativl\u00f6sungen, welche veraltete Prozess-, Kommunikations- und Verwaltungsstrukturen durch innovative, solidarische sowie bezahlbare L\u00f6sungsangebote ersetzen. K\u00fcnstliche Intelligenz (KI), Big Data und tragbare Computertechnologien er\u00f6ffnen in Verkn\u00fcpfung mit innovativen Managementans\u00e4tzen erhebliche Innovationspotenziale, um Antworten auf die zunehmenden Mittelknappheiten im Gesundheitswesen zu finden (Zhang und Kamel Boulos, 2023). So ist zu beobachten, wie Wissenschaftler:innen, Expert:innen und Unternehmer:innen derartige Innovationen aufgreifen und den Gesundheitsmarkt mittels technologischen Fortschrittes neu skizzieren. Zentraler Baustein in einer derartigen Neustrukturierung ist dabei die ubiquit\u00e4re Nutzung K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI). Unter den sich schnell entwickelnden KI \u2013 Technologien weisen insbesondere generative KI \u2013 Modelle, wie die von OpenAI entwickelten Generative Pre-Trained-Transformer (GPT) \u2013 Modelle, bemerkenswertes Potenzial f\u00fcr die bestehenden Herausforderungen im Gesundheitswesen auf (Zhang und Kamel Boulos, 2023). Durch die Nutzung gro\u00dfer Vitaldatenmengen und Wissen k\u00f6nnen GPT-Modelle verschiedene Aspekte des Gesundheitswesens ver\u00e4ndern und eine neue \u00c4ra der klinischen Entscheidungshilfe, der Patientenkommunikation und des Datenmanagements einleiten (Chui <em>et al.<\/em>, 2023). Ihr Potenzial, komplexe medizinische Informationen zu verarbeiten, zu interpretieren und somit umfassende Prozessstrukturen zu automatisieren, hat bemerkenswerten Optimismus hinsichtlich ihrer transformativen Auswirkungen auf die Gesundheitspraxis geweckt (Nova, 2023).<\/p>\n<p style=\"font-weight: 400\">Doch wo werden Entwicklungen wie die der generativen KI-Modelle hinf\u00fchren? Nimmt generative KI in Zukunft tats\u00e4chlich eine zentrale Figur in unserem Gesundheitswesen ein und erm\u00f6glicht es, komplexe Interaktionsprozesse zu revolutionieren, um folgerichtig notwendige Quantenspr\u00fcnge in der Effizienzsteigerung zu realisieren?<\/p>\n<h2 style=\"font-weight: 400\"><strong>Methodisches Vorgehen<\/strong><\/h2>\n<p style=\"font-weight: 400\">Ziel der Untersuchung ist es, das Potenzial und die zentralen Herausforderungen generativer KI-L\u00f6sungen im Gesundheitswesen anhand folgender Forschungsfragen zu untersuchen:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>F1<\/strong>: Inwieweit kann durch die Implementierung generativer KI-L\u00f6sungen die Effizienz<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"font-weight: 400\">und die Effektivit\u00e4t der Versorgungsleistung verbessert werden?<\/p>\n<ul>\n<li><strong>F2<\/strong>: Welche Anpassungen in der Digitalinfrastruktur sind notwendig, um die Potenziale<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"font-weight: 400\">generativer KI-L\u00f6sungen auszusch\u00f6pfen?<\/p>\n<p style=\"font-weight: 400\">Zur Beantwortung der Forschungsfragen wurden zehn Expert:innen nach einem standardisierten Fragebogen interviewt. Die Auswertung der qualitativen Inhaltsanalyse wurde nach dem Verfahren von Mayring (2015) vorgenommen. Die Antworten der Fachkundigen wurden induktiv Kategorien zugeordnet und bilden aufbauend auf der vorab durchgef\u00fchrten Literaturrecherche die zentralen Ergebnisse der Arbeit.<\/p>\n<h2 style=\"font-weight: 400\"><strong>Von der Dokumentation bis zur Diagnose: Anwendungsfelder generativer KI-Modelle im Gesundheitswesen<\/strong><\/h2>\n<p style=\"font-weight: 400\">Die Anwendungsf\u00e4lle generativer KI-L\u00f6sungen sind laut der befragten Expert:innen vielf\u00e4ltig. Der prim\u00e4re Fokus der Sprachmodell-L\u00f6sungen adressiert jedoch insbesondere die verbesserte Mensch-Maschine-Interaktion, indem durch Spracherkennungssysteme und Chatbots nat\u00fcrlichere und effizientere Kommunikations- und Entscheidungswege realisiert werden k\u00f6nnen. Demnach ist zu erwarten, dass generative KI-Modelle zuk\u00fcnftig in Form von effizienzsteigernden Service-Solutions in den Gesundheitsmarkt eingef\u00fchrt werden und dabei sowohl zentrale Administrationsprozesse rationalisieren als auch bestehende Versorgungsmodelle grundlegend neu strukturieren.<\/p>\n<p style=\"font-weight: 400\">Generative KI-Modelle sollen prim\u00e4r als Assistenzsystem fungieren und sowohl \u00c4rzt:innen als auch Patient:innen in Ihrem Alltag unterst\u00fctzen. Den gr\u00f6\u00dften Nutzen k\u00f6nnen generative KI-L\u00f6sungen aktuell aufgrund geringerer Regulationsh\u00fcrden im Aufgabenbereich der klinischen Administrationsprozesse generieren. Durch die automatische Erfassung, Strukturierung und Speicherung relevanter Inhalte fortlaufender Arzt-Patienten-Interaktionen, entsteht die M\u00f6glichkeit, den Fokus der Versorgung auf die Patient:innen zu konzentrieren und die Dokumentationslast der \u00c4rzt:innen und Pflegekr\u00e4fte zu automatisieren. Somit werden Abl\u00e4ufe nicht lediglich effizienter, sondern ebenfalls effektiver und menschenzentrierter gestaltet. Dar\u00fcber hinaus werden generative KI-Anwendungen auch in hochregulierten Anwendungsbereichen Einf\u00fchrung finden. Demnach ist zu erwarten, dass \u00c4rzt:innen durch generative KI-L\u00f6sungen in Form von Chatbots bei der fr\u00fchzeitigen Erkennung multimorbider Krankheitsbilder sowie der Ableitung individueller Handlungsoptionen zunehmend unterst\u00fctzt werden. Im nicht regulierten Sport- und Wellnessmarkt hingegen gewinnen generative KI-L\u00f6sungen insbesondere dann an Bedeutung, wenn Sprachmodelle in Wearable Technologien implementiert werden. Somit erm\u00f6glichen sie den Anwender:innen neben der permanenten und ortsunabh\u00e4ngigen Vitaldatenerfassung einen interaktiven Dialog zur Auswertung und Interpretation sensibler Vitaldaten. Folglich wird durch die nutzerfreundliche Auswertung generierter Rohdaten mittels ChatBots die Nischenbewegung \u201eQuantified-Self\u201c massentauglich. Daher gilt es, dass sich zunehmend wandelnde Rollenverst\u00e4ndnis der Patient:innen durch die Verf\u00fcgbarkeit und dem daraus entstehenden Potenzial digitaler und intelligenter Assistenzsysteme in die Entwicklung zuk\u00fcnftiger Versorgungspfade einzubeziehen.<\/p>\n<h2 style=\"font-weight: 400\"><strong>Warum uns die Einf\u00fchrung innovativer KI-L\u00f6sungen bisher nicht gelingt und welche Anpassungen es daf\u00fcr braucht<\/strong><\/h2>\n<p style=\"font-weight: 400\">Trotz des enormen Potenzials generativer KI-L\u00f6sungen im Gesundheitswesen bleibt ihre breite Implementierung bislang aus. Die Gr\u00fcnde hierf\u00fcr sind laut der befragten Expert:innen vielschichtig. Zentral f\u00fcr die Entwicklung und Einf\u00fchrung entsprechender L\u00f6sungen ist die Modernisierung der bestehenden Digitalinfrastruktur, insbesondere durch die verbesserte Interoperabilit\u00e4t heterogener Systemlandschaften. Demnach m\u00fcssen kompatible Datenarchitekturen im Rahmen von Plattforml\u00f6sungen geschaffen werden, sodass eine interdisziplin\u00e4re und transsektorale Interaktion in einem offenen Datenaustausch zwischen \u00c4rzt:innen, Patient:innen, Forscher:innen und Entwickler:innen resultiert. Der Datenzugang wird insbesondere dann relevant, wenn heterogene Innovationscluster wettbewerbsf\u00e4hige, europ\u00e4ische Modelle entwickeln und f\u00fcr die Anwendung in hochsensiblen Gesundheitsbereichen bereitstellen sollen. Um in Europa jedoch innovationsf\u00f6rdernde Marktdynamiken voranzutreiben, muss der Markteintritt f\u00fcr Start-Ups erleichtert werden \u2013 etwa durch den Zugang zu relevanten Daten und der F\u00f6rderung von Pilotprojekten im Rahmen von Kooperationsm\u00f6glichkeiten. Zentral f\u00fcr den Implementierungsprozess generativer KI-L\u00f6sungen sind au\u00dferdem Anpassungen rechtlicher Rahmenbedingungen. Zwar m\u00fcssen die Sicherheitsvorkehrungen f\u00fcr KI-Anwendungen in gesundheitsbezogenen Anwendungsfeldern dringend eingehalten werden, jedoch ist bei der Gestaltung zuk\u00fcnftiger Regularien dringend auf die innovationshemmende Natur von Regulierungen zu achten. So entsteht zunehmend die Gefahr durch orthodoxe Hierarchien, rigiden Leistungsinstanzen und einem starren Marktordnungsrahmen, relevanten Innovationstreibern den Markteintritt erheblich zu erschweren. Um den Herausforderungen im Gesundheitswesen jedoch mit innovativen Antworten zu begegnen, braucht es ein Marktordnungsrahmen, welcher diese zul\u00e4sst.<\/p>\n<p style=\"font-weight: 400\">Abschlie\u00dfend ist festzuhalten, dass die Ergebnisse aus den Expert:innengespr\u00e4chen die zuvor identifizierten Potenziale und bestehenden Hindernisse aus der Literaturrecherche best\u00e4tigen. Das Potenzial generativer KI-L\u00f6sungen ist erheblich. Um diese jedoch auszusch\u00f6pfen, muss ein Neudenken inkompatibler Systemstrukturen folgen, welche bislang zentralen Innovationspotenzialen jegliche Entfaltung versperren.<\/p>\n<p style=\"font-weight: 400\"><strong>Quellenverzeichnis<\/strong>:<\/p>\n<p style=\"font-weight: 400\"><strong>Bejjani, M., G\u00f6cke, L. and Menter, M. (2023)<\/strong> \u2018Digital entrepreneurial ecosystems: A systematic literature review\u2019, <em>Technological Forecasting and Social Change<\/em>, 189. Available at: https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.techfore.2023.122372.<\/p>\n<p style=\"font-weight: 400\"><strong>Chakraborty, I., Edirippulige, S. and Ilavarasan, P.V. (2023)<\/strong> \u2018What is coming next in health technology startups? Some insights and practice guidelines\u2019, <em>Digital Health<\/em>, 9. Available at: https:\/\/doi.org\/10.1177\/20552076231178435.<\/p>\n<p style=\"font-weight: 400\"><strong>Chui, M. <em>et al. <\/em>(2023)<\/strong> <em>The economic potential of generative AI The next productivity frontier.<\/em><\/p>\n<p style=\"font-weight: 400\"><strong>Daumann, F. <em>et al. <\/em>(2020<\/strong>) \u2018FOR-MED-Zeitschrift f\u00fcr das Management im Gesundheitswesen Impressum Herausgeber: Reviewer Board: Chefredakteurin: Copyright\u2019, <em>FOR-MED<\/em> <em>Zeitschrift <\/em>[Preprint].<\/p>\n<p style=\"font-weight: 400\"><strong>Haring, R. (2022)<\/strong> <em>Gesundheitswissenschaften<\/em>. Available at: www.springerreference.de.<\/p>\n<p style=\"font-weight: 400\"><strong>Henke, K.-D. <em>et al. <\/em>(2015)<\/strong> <em>Zukunftsmodell f\u00fcr ein effizientes Gesundheitswesen in Deutschland Evidenz-basierte Medizin View project Polypille in der Sekund\u00e4rpr\u00e4vention des Herzinfarktes View project Zukunftsmodell f\u00fcr ein effizientes Gesundheitswesen in Deutschland<\/em>. Available at: https:\/\/www.researchgate.net\/publication\/267259465.<\/p>\n<p style=\"font-weight: 400\"><strong>Hiltawsky, K. and Boll, S. (2022)<\/strong> <em>KI-Gesch\u00e4ftsmodelle f\u00fcr die Gesundheit<\/em>.<\/p>\n<p style=\"font-weight: 400\"><strong>L\u00f6ser, A. <em>et al. <\/em>(2023)<\/strong> <em>Gro\u00dfe Sprachmodelle entwickeln und anwenden. Ans\u00e4tze f\u00fcr ein souver\u00e4nes Vorgehen.<\/em><\/p>\n<p style=\"font-weight: 400\"><strong>Ortloff, JH., Schmitz, D. (2024).<\/strong> Multimorbidit\u00e4t und chronische Erkrankungen. In: Schmitz, D., Fiedler, M., Becker, H., Hatebur, S., Ortloff, JH. (eds) Chronic Care &#8211; Wissenschaft und Praxis. Springer, Berlin, Heidelberg. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1007\/978-3-662-68415-3_9\">https:\/\/doi.org\/10.1007\/978-3-662-68415-3_9<\/a><\/p>\n<p style=\"font-weight: 400\"><strong>Nova, K. (2023)<\/strong> <em>Generative AI in Healthcare: Advancements in Electronic Health Records, facilitating Medical Languages, and Personalized Patient Care<\/em>.<\/p>\n<p style=\"font-weight: 400\"><strong>Pfannstiel, M., Kassel, K. and Rasche, C. (2020)<\/strong> <em>Innovationen und Innovationsmanagement im Gesundheitswesen<\/em>.<\/p>\n<p style=\"font-weight: 400\"><strong>Pfannstiel, M.A., Jaeckel Roger and Da-Cruz, P. (2019)<\/strong> <em>Market Access im Gesundheitswesen<\/em>.<\/p>\n<p style=\"font-weight: 400\"><strong>Porsche Consulting (2021)<\/strong> <em>Lessons learned with mySugr Launching a successful digital health start-up in Europe<\/em>.<\/p>\n<p style=\"font-weight: 400\"><strong>Rasche, C., Reinecke, A.A. and Margaria, T. (2022)<\/strong> \u2018K\u00fcnstliche Intelligenz im Gesundheitswesen als Kernkompetenz? Status quo, Entwicklungslinien und disruptives Potenzial\u2019, in <em>K\u00fcnstliche Intelligenz im Gesundheitswesen<\/em>. Springer Fachmedien Wiesbaden, pp. 49\u201379. Available at: https:\/\/doi.org\/10.1007\/978-3-658-33597-7_2.<\/p>\n<p style=\"font-weight: 400\"><strong>Secundo, G. <em>et al. <\/em><\/strong><strong>(2019)<\/strong> \u2018Knowledge transfer in open innovation: A classification framework for healthcare ecosystems\u2019, <em>Business Process Management Journal<\/em>, 25(1), pp. 144\u2013163. Available at: https:\/\/doi.org\/10.1108\/BPMJ-06-2017-0173.<\/p>\n<p style=\"font-weight: 400\"><strong>Spitzer, S.G. (2020)<\/strong> \u2018Bridging sectoral barriers with integrative care\u2019, <em>Internist<\/em>. Springer Medizin, pp. 903\u2013911. Available at: https:\/\/doi.org\/10.1007\/s00108-020-00843-8.<\/p>\n<p style=\"font-weight: 400\"><strong>Stachwitz, P. and Debatin, J.F. (2023)<\/strong> \u2018Digitalization in healthcare: today and in the future\u2019, <em>Bundesgesundheitsblatt &#8211; Gesundheitsforschung &#8211; Gesundheitsschutz<\/em>. Springer Science and Business Media Deutschland GmbH, pp. 105\u2013113. Available at: https:\/\/doi.org\/10.1007\/s00103-022-03642-8.<\/p>\n<p style=\"font-weight: 400\"><strong>Stummeyer, C. and Behm, M.E. (2023)<\/strong> <em>Plattform\u00f6konomie im Gesundheitswesen: Health-asa- Service- Digitale Gesch\u00e4ftsmodelle f\u00fcr bessere Behandlungsqualit\u00e4t und Patient Experience<\/em>.<\/p>\n<p style=\"font-weight: 400\"><strong>TechNavio (2023)<\/strong> <em>Digital Health Market Analysis North America, Europe, Asia, Rest of World (ROW) &#8211; US, China, UK, Germany, France &#8211; Size and Forecast 2023-2027.<\/em><\/p>\n<p style=\"font-weight: 400\"><strong>Viola Henke <em>et al. <\/em>(2022)<\/strong> <em>Digitalstrategie im Krankenhaus<\/em>, <em>Digitalstrategie im Krankenhaus<\/em>. Springer Fachmedien Wiesbaden. Available at: https:\/\/doi.org\/10.1007\/978-3-658-36226-3.<\/p>\n<p style=\"font-weight: 400\"><strong>WEF (2024)<\/strong> <em>Patient-First Health with Generative AI: Reshaping the Care Experience<\/em>.<\/p>\n<p style=\"font-weight: 400\"><strong>Zhang, P. and Kamel Boulos, M.N. (2023)<\/strong> \u2018Generative AI in Medicine and Healthcare: Promises, Opportunities and Challenges\u2019, <em>Future Internet<\/em>. Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI). Available at: https:\/\/doi.org\/10.3390\/fi15090286.<\/p>\n<p style=\"font-weight: 400\"><strong>Zhu, H. <em>et al. <\/em>(2019)<\/strong> \u2018Smart Healthcare in the Era of Internet-of-Things\u2019, <em>IEEE Consumer Electronics Magazine<\/em>, 8(5), pp. 26\u201330. Available at: https:\/\/doi.org\/10.1109\/MCE.2019.2923929.<\/p>\n<p style=\"font-weight: 400\"><strong>Kaiser, Robert (2014): <\/strong><em>Qualitative Experteninterviews: Konzeptionelle Grundlagen und praktische Durchf\u00fchrung<\/em>. Springer-Verlag.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Das Gesundheitswesen ben\u00f6tigt eine digitale Transformation aufgrund von Bev\u00f6lkerungswachstum, ver\u00e4nderten Krankheitsbildern und steigenden Kosten. 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