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Autoren: Prof. Dr. rer. oec. Thomas Lux und Lea Gergen 

Der Nutzen von Künstlicher Intelligenz (KI) zur Unterstützung der radiologischen Befundung ist schon lange bewiesen. Allerdings stellt sich die Frage, wie KI hilft, den Gesamtprozess bei den Nutzerinnen und Nutzer effizienter und damit auch wirtschaftlicher zu gestalten sowie die Ergebnisqualität zu verbessern. Welches sind hier die wesentlichen Anforderungen der radiologischen Expertinnen und Experten?

Eine hohe Qualität der Leistungserbringung steht meist im Konflikt zur Wirtschaftlichkeit. KI bietet hier ein hohes Potenzial, beide Ziele gleichermaßen zu erreichen. Dies erfordert allerdings die anforderungsgerechte Integration der KI in den Prozess der radiologischen Diagnostik.

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Prof. Dr. rer. oec. Thomas Lux 
Hochschule Niederrhein, Fachbereich Gesundheitswesen und Professur für Prozessmanagement im Gesundheitswesen sowie Leiter des Competence Center eHealth (Bild: Dr. Thomas Lux)

Die Digitalisierung des Gesundheitswesens hat in den letzten Jahren enorm an Fahrt aufgenommen, sowohl aufgrund des technischen Fortschritts als auch durch verschiedene politische Bemühungen, die Branche digital zu transformieren. Insbesondere die Förderungen durch das KHZG bieten hier geeignete Anreize, nicht zuletzt auch zum Einsatz Künstlicher Intelligenz in den Gesundheitseinrichtungen, um Prozesse effizienter zu gestalten und Personal von Routinetätigkeiten zu entlasten und in seinen Entscheidungen zu unterstützen. 

Eine wissenschaftliche Studie an der Hochschule Niederrhein im Fachbereich Gesundheitswesen sollte klären, welche Anforderungen und Potenziale die Expertinnen und Experten in der Radiologie an KI stellen. Dabei wurden die Ergebnisse der qualitativen Auswertung ergänzt um Erfahrungen und Erkenntnisse der Betreiber und Partner des KI-Marktplatzes des Westdeutschen Teleradiologieverbundes. Grundlegend sollte die Frage beantwortet werden: „Wie sehen Voraussetzungen und ökonomische Vorteile des Einsatzes von KI im Rahmen des Netzwerkes und des Marktplatzes aus?“. Dazu wurden leitfadengestützte Interviews mit sieben Expertinnen und Experten aus der Radiologie geführt. 

Es zeigt sich, dass alle Fachleute Kompetenzen im Bereich KI haben und die wesentlichen, in der wissenschaftlichen und praxisorientierten Literatur diskutierten, Konzepte bekannt sind. Allerdings werden Potenzial und Bedeutung durchaus unterschiedlich bewertet.

In der wissenschaftlichen Diskussion gewinnen die Betrachtung des Einsatzes von KI und insbesondere die Integration der KI in die medizinische Einrichtung zunehmend an Bedeutung. Dazu gehört auch der optimal abgestimmte Workflow, in welchen die KI eingebunden ist, und damit verbunden die Steigerung der Befundqualität und Zeitersparnis. So auch die Einschätzungen der Expertinnen und Experten: […] die Workflow-Integration ist die wichtigste Komponente […] die Ergebnisse müssen in wenigen Minuten und durch einfache Handhabung abrufbar sein. Die Bedeutung der nahtlosen Integration der KI in den radiologischen Workflow wurde von allen Expertinnen und Experten mehrfach genannt, noch vor der Verbesserung der Befundqualität und der Zeitersparnis im Befundungsprozess.

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Lea Gergen, 
Bachelor of Science Health Care Management (Bild: Lea Gergen)

Bei der Bewertung der ökonomischen Potenziale der KI wurden ebenfalls Effizienz- und Zeitersparnis in den Vordergrund gestellt. Zeitersparnis durch Entscheidungsunterstützung in der radiologischen Befundung gehört in manchen Einrichtungen bereits zum Alltag, ebenso wie die Verbesserung der Befundqualität durch KI. Das volle Potenzial der Zeitersparnis, welches auf bis zu 90 Prozent geschätzt wird, ist allerdings noch nicht ausgeschöpft. Letztendlich sind es Prozessinnovationen, welche die Wirtschaftlichkeit des Gesamtprozesses erhöhen. 

Bei der Frage nach strukturellen und sozialen Kompetenzen der Einrichtung bzw. der Mitarbeitenden wird das KI-Wissen der Ärztinnen und Ärzte als wichtigste Voraussetzung genannt. Dabei gehen die Meinungen auseinander, wie detailliert KI-Kenntnisse oder das Verständnis darüber, was genau die KI macht, sein müssen. Einheitlich ist aber die Aussage dahingehend, dass Ergebnisse der KI nachvollzogen werden können. Dies ist nachvollziebar, denn letztendlich verantworten die Ärztinnen und Ärzte die getroffene Entscheidung. Die KI kann nicht für falsch getroffene Entscheidungen verantwortlich gemacht werden. Unter dem Stichwort Explainable AI (XAI) – also erklärbare, nachvollziehbare Künstliche Intelligenz – werden aktuell in Forschung und Praxis unterschiedliche Ansätze entwickelt und analysiert. Gerade für den Einsatz von KI im Gesundheitswesen fehlen derzeit oftmals noch geeignete valide Erklärungsmodelle und verhindern damit einen stärkeren Einsatz.

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Die nahtlose Integration der KI in den radiologischen Workflow ist entscheidend für die Akzeptanz der Nutzung. Eine Voraussetzung hierfür ist zudem, dass die Ergebnisse der KI nachvollzogen werden können. (Bild: © mediaire)

So kann beispielsweise KI eine zweite Meinung auch nach Aussage der Expertinnen und Experten nur ersetzen, wenn deren Zuverlässigkeit und Validität eindeutig bewiesen und nachvollziehbar ist. 

Grundlegender Erfolgsfaktor für den erfolgreichen Einsatz von KI sind damit, als Resultat aus der literaturgestützten Analyse sowie als Ergebnis der Auswertung der Expertengespräche, insbesondere die Verbesserung der Effizienz und damit auch der ökonomische Nutzen. Die Beschleunigung der Untersuchung bzw. Befundung und somit die Verringerung des benötigten Zeitaufwandes, stellen weitere Voraussetzungen der Nutzung von KI dar. 

Die nahtlose Integration in den Befundprozess und damit Entlastung von Routinetätigkeiten, die Verbesserung der Effizienz und daraus resultierend die Entlastung des medizinischen Personals sprechen eindeutig für einen Einsatz. Allerdings findet hier zumindest teilweise eine Umverteilung von Personalkosten auf IT- und IT-Service-Kosten statt. Hier sind der Gesetzgeber oder die Kostenträger gefragt, den Leistungen, welche eine KI erbringt, entsprechende Erlöse gegenüberzustellen. Kann beispielsweise KI eine zweite Meinung ersetzen, so sind geeignete Modelle zu finden, dies auch in den Erlösen zu verankern. Verbessert KI hingegen die Prozesseffizienz in den Einrichtungen, so resultieren allein daraus schon ökonomische Vorteile für den Nutzer, welche den Einsatz rechtfertigen und rechnen. 

Digitale Kompetenzen in den Gesundheitseinrichtungen sind ein wesentlicher Erfolgsfaktor für den Einsatz digitaler Lösungen und somit auch dem Einsatz der KI. Die Ergebnisse der Studie zeigen insgesamt deutlich, welche Potenziale und ökonomische Vorteile der Einsatze von KI im Rahmen des KI-Marktplatzes des Westdeutschen Teleradiologieverbundes bieten. Wirtschaftlichkeit und Qualitätsverbesserungen liegen auf der Hand, erfordern aber ebenso eine Veränderung der Prozesse im Unternehmen – denn der reine Einsatz von Innovationen ohne Änderung der Unternehmensabläufe bringt noch keine Innovation.

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