Praxis
KI Use Cases im Krankenhaus.
10 konkrete Anwendungsfelder mit Reifegrad und einer belastbaren Primärquelle pro Use Case.
Use Cases
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Bereich
Reifegrad
10 von 10 Use Cases
Implementierungs-Roadmap
Von der Strategie bis zum auditierbaren Betrieb.
Sechs Phasen, orientiert an den Pflichten der EU-KI-Verordnung und den Empfehlungen des BfArM. Jede Phase mit klar definierten Aufgaben und Verantwortlichkeiten.
- 01
Strategie und Use-Case-Identifikation
Klärung der strategischen Ziele und Identifikation belastbarer Use Cases anhand von Patientennutzen, Versorgungsauftrag und vorhandener Datenbasis.
- 02
Einordnung nach EU-KI-Verordnung
Einordnung jedes Use Cases in die Risikoklassen der Verordnung (EU) 2024/1689. Klärung, ob MDR/IVDR zusätzlich greifen.
- 03
Governance und Zuständigkeiten
Aufbau organisatorischer Strukturen: Verantwortliche Stelle, menschliche Aufsicht, Schulungs- und Kompetenzplan nach Art. 4.
- 04
Daten-Governance und Cybersicherheit
Datenqualität, Repräsentativität, Cybersicherheit, technische Dokumentation und Protokollierung; bei Anbieter-Rolle vollständige Konformitätsbewertung.
- 05
Pilotierung und menschliche Aufsicht
Geordnete Pilotphase mit klar definierter menschlicher Aufsicht, Vorfall-Meldewegen und Wirkungskontrolle.
- 06
Skalierung und Betrieb
Übergang in den Regelbetrieb mit kontinuierlicher Wirkungsmessung, Logging über mindestens sechs Monate und regelmäßiger Auditierung.
Quellen
Belege zu Use Cases und Roadmap.
- BfArM, Schwerpunkt KI im Gesundheitswesenhttps://www.bfarm.de/DE/Aktuelles/Publikationen/Bundesgesundheitsblatt/2025-08/_node.html
- Universitätsklinikum Tübingen, Pressemitteilung vom 15.04.2025https://www.medizin.uni-tuebingen.de/de/das-klinikum/pressemeldungen/meldung/710
- Charité, Pressemitteilung zur EMPAIA-Plattform (17.09.2020)https://www.charite.de/service/pressemitteilung/artikel/detail/plattform_fuer_ki_in_der_diagnostik/
- Universität Bielefeld, Pressemitteilung vom 27.03.2024https://aktuell.uni-bielefeld.de/2024/03/27/ki-gesteuertes-modell-erkennt-sepsis-am-kleinen-blutbild/
- Charité, Schlaganfallcentrum STEMOhttps://schlaganfallcentrum.charite.de/en/research/selected_projects/stroke_einsatz_mobil_stemo
- Fraunhofer IKS, Schichtplanungsagent mit Reinforcement Learninghttps://safe-intelligence.fraunhofer.de/artikel/schichtplanungsagent-mit-reinforcement-learning-soll-personaleinsatz-in-krankenh%C3%A4usern-verbessern
- Deutsches Ärzteblatt News: KI für die Patientenaufnahme (Klinikum Ernst von Bergmann)https://www.aerzteblatt.de/news/krankenhaus-will-mit-ki-patientenaufnahme-besser-steuern-fbc522da-1eb7-4bbd-868c-d6ed156a3dbe
- DGIM 2025: Kommunikationsroboter und Avatare in der Notaufnahmehttps://www.deutschesgesundheitsportal.de/2025/04/28/ki-assistierte-ersteinschaetzung-und-triage-in-der-notaufnahme-zukunftstechnologien-auf-der-ausstellungsflaeche-dgim-futur-erleben/
- Verordnung (EU) 2024/1689, Pflichten für Betreiber und Anbieterhttps://eur-lex.europa.eu/legal-content/DE/TXT/?uri=OJ:L_202401689
- BMDS, Übersicht KI-Kompetenzaufbau nach AI Acthttps://bmds.bund.de/fileadmin/BMDS/Dokumente/CDR_CDR_251025_%C3%9Cbersicht_KI-Kompetenzaufbau_nach_AI_Act_Ma_BL_clean.pdf
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