Für Internistinnen und Internisten bedeutet Digitalisierung vor allem eines: mehr Zeit für Patientinnen und Patienten. Ein erheblicher Teil der täglichen Arbeitszeit entfällt weiterhin auf Dokumentation, Kodierung, Informationssuche und administrative Aufgaben. Moderne KI-Systeme können heute Arztbriefe strukturieren, Laborverläufe zusammenfassen, Vorbefunde analysieren oder ICD- und OPS-Vorschläge generieren. Sie ersetzen dabei weder klinische Erfahrung noch ärztliche Verantwortung, reduzieren jedoch Routineaufgaben und verbessern die Verfügbarkeit relevanter Informationen.
Auch im Bereich der Patientensicherheit eröffnet KI neue Möglichkeiten. Frühwarnsysteme können Vitalparameter kontinuierlich auswerten und Patientinnen und Patienten mit erhöhtem Risiko für Sepsis, Delir, respiratorische Verschlechterung oder hämodynamische Instabilität frühzeitig identifizieren. Entscheidend bleibt jedoch, dass diese Systeme klinisch validiert sind und sinnvoll in bestehende Behandlungspfade integriert werden.
Die Herausforderung besteht daher nicht darin, möglichst viele KI-Anwendungen einzuführen, sondern diejenigen auszuwählen, die nachweislich den klinischen Alltag verbessern.
Worum geht es im Detail?
- KI zur Entlastung administrativer Aufgaben.
- Klinische Entscheidungsunterstützung sinnvoll einsetzen.
- Alarm-Fatigue reduzieren und Patientensicherheit erhöhen.
- Datenschutz, Transparenz und ärztliche Verantwortung gewährleisten.
Tabelle 1. KI-Anwendungen mit hohem Nutzen im Krankenhaus 2026
Anwendung | Reifegrad | Klinischer Nutzen |
Arztbrief-Zusammenfassung | sehr hoch | Zeitersparnis |
Befundzusammenfassung | sehr hoch | Schnellere Informationsverfügbarkeit |
ICD-/OPS-Vorschläge | hoch | Dokumentationsqualität |
Triage-Unterstützung | hoch | Priorisierung |
Frühwarnsysteme | hoch | Patientensicherheit |
Medikationsprüfung | hoch | Arzneimittelsicherheit |
Bildanalyse | hoch | Diagnostische Unterstützung |
Generative KI für Literatur | mittel | Wissensmanagement |
Vier klinische Use Cases
KI in der Notaufnahme
Bereits heute unterstützen KI-basierte Systeme die Ersteinschätzung internistischer Patientinnen und Patienten. Sie integrieren Vitalparameter, Laborwerte und Vorinformationen und können Hinweise auf eine Sepsis, einen kardiogenen Schock oder ein akutes Koronarsyndrom liefern. Ziel ist nicht die automatische Diagnosestellung, sondern eine frühere Priorisierung besonders gefährdeter Patientinnen und Patienten.
Befundzusammenfassung
Internistische Behandlungen erzeugen täglich große Mengen an Daten. Laborwerte, Bildgebung, Vorbefunde und Konsile müssen in kurzer Zeit bewertet werden. Generative KI kann strukturierte Zusammenfassungen erstellen und relevante Veränderungen hervorheben. Dadurch reduziert sich der Zeitaufwand für Informationssuche deutlich.
Kodierung
Eine vollständige Dokumentation ist Voraussetzung für korrekte Kodierung und Erlössicherung. KI kann Diagnosen, Prozeduren und Nebendiagnosen aus der Patientenakte identifizieren und Kodierungsvorschläge erstellen. Die endgültige Verantwortung bleibt jedoch bei den behandelnden Ärztinnen und Ärzten.
Alarm-Fatigue
Auf Intensivstationen entstehen täglich mehrere hundert technische Alarme. Ein erheblicher Anteil besitzt keine unmittelbare klinische Relevanz. KI-gestützte Alarmfilter berücksichtigen klinischen Kontext, Trends und Patientenzustand und können irrelevante Alarme reduzieren, ohne sicherheitsrelevante Ereignisse zu übersehen.
Tabelle 2. Wo KI heute tatsächlich Zeit spart
Tätigkeit | Zeitersparnis | Nutzen |
Arztbrief | hoch | mehr Zeit für Visite |
Laboranalyse | hoch | schnellere Entscheidungen |
Literaturrecherche | mittel | Fortbildung |
Kodierung | hoch | Erlössicherung |
Übergaben | hoch | weniger Informationsverlust |
Qualitätsberichte | hoch | Audit-Unterstützung |
Patientenaufklärung | mittel | verständliche Zusammenfassungen |
SOP-Suche | hoch | Standardisierung |
Voraussetzungen für den erfolgreichen Einsatz
Der Nutzen digitaler Anwendungen hängt entscheidend von der Qualität der zugrunde liegenden Daten ab. Unvollständige Dokumentation, uneinheitliche Terminologie oder fehlende Interoperabilität begrenzen die Leistungsfähigkeit selbst moderner KI-Systeme. Deshalb bleiben strukturierte Dokumentation, standardisierte Prozesse und hochwertige Routinedaten die wichtigste Grundlage einer erfolgreichen Digitalisierung.
Darüber hinaus müssen KI-Anwendungen transparent, nachvollziehbar und klinisch validiert sein. Ärztliche Entscheidungen dürfen nicht durch intransparente Algorithmen ersetzt werden. Vielmehr sollte KI als Entscheidungsunterstützung verstanden werden, deren Empfehlungen jederzeit kritisch überprüft werden können.
Ebenso bedeutsam sind Datenschutz, IT-Sicherheit und klare Verantwortlichkeiten. Klinische Daten gehören zu den sensibelsten Informationen überhaupt. Ihr Einsatz muss den europäischen Datenschutzanforderungen entsprechen und gleichzeitig eine sichere Nutzung im Krankenhausalltag ermöglichen.
Die erfolgreiche Einführung digitaler Systeme erfordert daher neben technischer Infrastruktur auch Fortbildung, Akzeptanz der Mitarbeitenden und eine kontinuierliche Evaluation der klinischen Auswirkungen.
Tabelle 3. Chancen und Grenzen generativer KI
Chancen | Grenzen |
Zeitgewinn | Halluzinationen |
Standardisierung | fehlende Quellen |
Schnellere Dokumentation | Bias |
Wissenszugang | Datenschutz |
Qualitätsberichte | Validierungsbedarf |
Patientenkommunikation | Ärztliche Verantwortung bleibt |
Digitalisierung sinnvoll implementieren
Die Einführung neuer Technologien sollte stets anhand ihres klinischen Mehrwerts bewertet werden. Nicht jede innovative Software verbessert automatisch die Versorgung. Erfolgreiche Digitalisierungsprojekte zeichnen sich dadurch aus, dass sie konkrete Probleme lösen, den Dokumentationsaufwand reduzieren oder die Patientensicherheit erhöhen. Entscheidend sind eine enge Einbindung der klinischen Teams, regelmäßige Evaluationen und klar definierte Qualitätsindikatoren.
Für internistische Kliniken empfiehlt sich ein schrittweises Vorgehen. Zunächst sollten Anwendungen mit hoher Reife und nachgewiesenem Nutzen eingeführt werden, etwa KI-gestützte Dokumentation, strukturierte Befundzusammenfassungen oder Kodierungsunterstützung. Anschließend können komplexere Systeme wie prädiktive Frühwarnmodelle oder intelligente Alarmmanagementsysteme integriert werden.
Langfristig wird KI die ärztliche Tätigkeit nicht ersetzen, sondern verändern. Routinetätigkeiten werden zunehmend automatisiert, während klinische Entscheidungsfindung, Kommunikation mit Patientinnen und Patienten sowie interprofessionelle Zusammenarbeit weiter an Bedeutung gewinnen. Ärztinnen und Ärzte bleiben verantwortlich für Diagnose, Therapie und ethische Entscheidungen. KI wird dabei zu einem Werkzeug, das medizinische Expertise ergänzt, aber nicht ersetzt.
Tabelle 4. Checkliste für den KI-Einsatz im Krankenhaus
Frage | Ja/Nein |
Klinischer Nutzen nachgewiesen? | □ |
Datenschutz geprüft? | □ |
CE-zertifiziert (falls Medizinprodukt)? | □ |
Mitarbeitende geschult? | □ |
Verantwortlichkeiten definiert? | □ |
Qualitätsindikatoren festgelegt? | □ |
Evaluation geplant? | □ |
Regelmäßige Aktualisierung? | □ |
Take-home
Der größte Nutzen künstlicher Intelligenz liegt 2026 nicht in autonomen Diagnosen, sondern in der intelligenten Unterstützung klinischer Arbeitsabläufe. Dokumentation, Befundzusammenfassung, Kodierung, klinische Entscheidungsunterstützung und Alarmmanagement gehören bereits heute zu den Anwendungen mit dem höchsten Reifegrad. Erfolgreiche Digitalisierung setzt hochwertige Daten, transparente Algorithmen, ärztliche Verantwortung und eine konsequente Evaluation voraus. Richtig eingesetzt verbessert KI die Effizienz klinischer Prozesse, erhöht die Patientensicherheit und schafft mehr Zeit für die unmittelbare Patientenversorgung.
Literatur
- World Health Organization. Ethics and Governance of Artificial Intelligence for Health. 2024 Update.
- European Commission. Artificial Intelligence Act. 2024.
- European Medicines Agency. AI Workplan 2025–2028. 2025.
- European Society of Cardiology. Artificial Intelligence in Cardiovascular Medicine. Eur Heart J. 2024.
- European Society of Intensive Care Medicine. Artificial Intelligence in Intensive Care Medicine. Intensive Care Med. 2024.
- Topol EJ. Deep Medicine: How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human Again. Updated edition.
- Jiang F, et al. Artificial intelligence in healthcare: past, present and future. Stroke Vasc Neurol. 2024.
- Bates DW, Levine D. Generative AI in Clinical Practice. N Engl J Med. 2024.
- Royal College of Physicians. Artificial Intelligence and Physicians. Position Statement. 2025.
- Deutscher Ethikrat. Mensch und Maschine – Herausforderungen durch KI in der Medizin. 2025.