Erhebung von LSN und ARIC zeigt, wie der Sprung in den Versorgungsalltag gelingen kann – und welche Rahmenbedingungen jetzt entscheidend sind.
Wie steht es um den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Gesundheitswesen und in den Life Sciences? Eine gemeinsame Erhebung von Life Science Nord (LSN) und dem Artificial Intelligence Center Hamburg (ARIC) zeigt: Die Branche ist in Bewegung – doch der Weg vom Pilotprojekt in den Regelbetrieb bleibt eine zentrale Herausforderung.
Grundlage der Analyse ist ein Stimmungsbild unter norddeutschen Akteuren aus Medizintechnik, Pharma, Forschung und Versorgung. Die Ergebnisse verdeutlichen, dass KI längst im Arbeitsalltag angekommen ist – allerdings überwiegend in frühen Phasen der Implementierung.
KI wird genutzt – aber selten im Regelbetrieb
Die Mehrheit der befragten Organisationen setzt KI bereits ein, jedoch vor allem in Pilotprojekten oder Teilimplementierungen. „Nur ein kleiner Anteil hat KI vollständig in Prozesse integriert“, erläutert Sabrina Pohlmann vom ARIC. Besonders häufig kommt KI in datenintensiven Bereichen wie Forschung, Qualitätsmanagement oder Verwaltung zum Einsatz. Anwendungen direkt am Patienten – etwa in Diagnostik oder Therapie – bleiben bislang die Ausnahme.
„Wir sehen eine hohe Dynamik in der Nutzung von KI – aber auch, dass viele Projekte noch im Experimentierstadium verharren. Der Schritt in den flächendeckenden Einsatz ist deutlich komplexer“, erläutert Caro Memah vom ARIC.
Effizienz als Treiber – Versorgungspotenziale wachsen
Die Erwartungen an KI sind hoch: Vor allem Effizienzsteigerungen, Prozessoptimierungen und Entlastung von Fachpersonal stehen im Fokus. Ein Großteil der Befragten berichtet bereits von positiven Effekten, insbesondere in Form von Zeitersparnis und verbesserter Arbeitsorganisation. Gleichzeitig zeigt sich: Das Potenzial für eine direkte Verbesserung der Patientenversorgung wird zwar erkannt, aber bislang nur schrittweise erschlossen.
„KI wird aktuell vor allem als wirtschaftlicher Hebel verstanden. Der eigentliche Mehrwert für die Versorgung wird sich erst dann entfalten, wenn Anwendungen sicher und skalierbar in den Alltag integriert sind“, so Sassan Sangsari vom ARIC.
Zentrale Hürden liegen in Struktur und Regulierung
Die größten Herausforderungen beim KI-Einsatz sind weniger technologischer Natur. Vielmehr nennen die Befragten strukturelle Hürden als entscheidend: mangelnde Datenqualität, unzureichender Datenzugang sowie rechtliche Unsicherheiten. Insbesondere Datenschutz, Haftungsfragen und unklare regulatorische Anforderungen bremsen die Umsetzung.
Die Ergebnisse machen deutlich: Der aktuelle KI-Diskurs ist noch stark von Pilotprojekten geprägt. Was fehlt, sind verlässliche Rahmenbedingungen für den Übergang in den Regelbetrieb.
Responsible AI als Grundvoraussetzung
Ein zentrales Ergebnis der Befragung ist die hohe Bedeutung von verantwortungsvoller KI. Themen wie Transparenz, Fairness und menschliche Entscheidungsverantwortung werden von der Mehrheit der Akteure als essenziell angesehen. Damit wird klar: Vertrauen ist eine Schlüsselvoraussetzung für die breite Einführung von KI im Gesundheitswesen.
Regulatory Sandboxes als möglicher Schlüssel
Ein vielversprechender Ansatz zur Überwindung bestehender Hürden sind sogenannte Regulatory Sandboxes – geschützte Erprobungsräume für KI-Anwendungen unter realen Bedingungen. Obwohl diese Instrumente politisch an Bedeutung gewinnen, sind sie in der Praxis bislang wenig bekannt. Gleichzeitig besteht ein klarer Bedarf an solchen Formaten, um Innovation und regulatorische Anforderungen besser miteinander zu verzahnen.
„Wenn wir KI erfolgreich in die Versorgung bringen wollen, brauchen wir Räume, in denen Innovation unter realen Bedingungen getestet werden kann – rechtssicher und praxisnah“, unterstreicht Annika Wallbott von Life Science Nord.
Fazit: Der Übergang entscheidet
Die Ergebnisse zeigen deutlich: Die Frage ist nicht mehr, ob KI im Gesundheitswesen eingesetzt wird, sondern wie schnell und unter welchen Bedingungen sie in den Regelbetrieb überführt werden kann.
Der nächste Schritt erfordert weniger neue Pilotprojekte als vielmehr klare regulatorische Leitplanken, besseren Datenzugang und den gezielten Aufbau von Kompetenzen.
Nur wenn es gelingt, diese Voraussetzungen zu schaffen, kann KI ihr volles Potenzial entfalten – für eine effizientere Gesundheitsversorgung, innovative Forschung und eine nachhaltige Stärkung des Standorts Norddeutschland.
AI IN HEALTH – Stimmungsbild norddeutscher Akteure | Ergebnisse im Überblick
