Digitales Informationsmanagement (bspw. im Gesundheitswesen)

Damit ein Unternehmen erfolgreich agieren kann, müssen Informationen analysiert, verstanden und so aufbereitet werden, dass Kunden, Entscheidungsträger und -Systeme damit arbeiten können. Strukturierte Daten, und die Kompetenz damit effizient umzugehen, sind der Schlüssel zur Steigerung der Effizienz in Unternehmen.

 

Digitalisierung bedeutet den Informationsaustausch mittels digitaler Technologie zu automatisieren.
Dabei gilt es den Fokus auf die Chancen von innovativen Technologie zu lenken, u.a. auf die Nutzung von Daten, die das Potential bieten, neue Abläufe und Service zu gestalten. Das ist kein autarker Prozess, sondern geht parallel mit den Unternehmenszielen einher.
Oft ist dies mit einer Rückbesinnung auf den ursprünglichen Unternehmenszweck verbunden.
Um ein Unternehmen für einen digitalen Markt neu aufzustellen ist es wichtig, über den bisherigen Kernbereich eines Unternehmens hinauszudenken. Die Entwicklung datenbasierter Geschäftsmodelle geht oft mit einer Rückbesinnung auf den ursprünglichen Unternehmenszweck einher, der für den digitalen Markt neu interpretiert wird und sich vor allem über neue digitale Marketing- und Vertriebswege abbildet. Dabei spielt die Kundenerfahrung eine wesentliche Rolle.
Über eine aktuelle Standortbestimmung kann auf diesem Weg viel unnötiger Ballast vermieden werden.
Es ist daher wichtig sich die Zeit zu nehmen, um zu verstehen, in welcher organisatorischen Entwicklungsphase ein Unternehmen steht (Digitaler Reifegrad) und welche Vorhaben möglich sind. Daraus wird deutlich, welche Veränderungen anstehen und wo die Anwender abgeholt werden müssen.
Erfolgreiche Digitalisierung wird nicht durch eine neue Software bestimmt, sondern wie der Informationsaustausch im Betrieb von Mensch zu Mensch geführt wird.
In der Dokumentation werden Informationen zum Behandlungsverlauf in strukturierter Form gespeichert. 
Beim Start ist es oft noch unklar, welche Daten zu welchen Zweck erhoben werden. Dabei ist jede Datenspeicherung ein aufwands- und ressourcenintensiver Prozess.
Zudem kann es durch lange Abläufe (Datenverarbeitungswege) passieren, dass sich im Verlauf der Bezug zu den Daten verliert und diese im Unternehmen nicht mehr interpretiert werde können.
Um ein Unternehmen digital abzubilden, sind aus jedem Bereich verlässliche Kenn- und Fallzahlen (#KPI) erforderlich, welche Strukturen und Prozesse transparent aufzeigen. Anhand diesen Daten können Bereiche wirtschaftlich bemessen und datenbasierte Entscheidungen getroffen werden.
Weiter spielt besonders bei der Datenweiterverarbeitung die Datenqualität eine große Rolle. Eine schlechte Datenqualität, bspw. durch die unsachgemäße Anwendung von Dokumentationssystemen, kann hier schnell an anderer Stelle zu einer zeitintensiven Datenaufbereitung führen.
Es ist daher wichtig, die Daten im Kontext des Unternehmens zu sehen (#Datenverarbeitungskette) und von Beginn an auf eine transparente Datenspeicherung zu achten.
Im Bereich des Datenmanagements werden die relevanten Daten im Betrieb kontinuierlich gesichtet, validiert und zweckmäßig weiter koordiniert. Dadurch wird das digitale Produkt eines Unternehmens transparent.
Unternehmensdaten können analysiert und strategisch gedeutet werden und liefern die Vorlage für innovative Entscheidungen / Entscheidungssysteme.
Bspw. können fundierte Verlaufsdaten frühzeitig Veränderungen abbilden. Weiter können durch Datenkorrelation Informationen in einen anderen Bezug gesetzt werden und somit aus komplexen Datenstrukturen neue Zusammenhänge abgeleitet werden.
Ab einer bestimmten Datenreife können maschinelle Verfahren eingesetzt werden. Über den Einsatz von Algorithmen können dabei aus Daten Muster erkannt werden, Informationen kategorisiert und daraus Vorhersagen getroffen werden. Das ist ein Trainingsprozess, der sich auf Fragestellungen aufbaut. Je höher der Anteil strukturierter Daten im Unternehmen gepaart mit dem Wissen über ihre Bedeutung, desto souveräner können Daten für fundierte Entscheidungen genutzt werden, sei es durch die Entscheider oder als Vorlage für Automatisierung und für die Entwicklung entscheidungsunterstützender (KI-)Systeme. Hier ist es wichtig, nicht mehr nur die Unternehmensdaten in den Fokus zu nehmen, sondern bestenfalls alle Daten im Eco-System eines Unternehmens auf den Schirm zu nehmen, bspw. in einer Klinik Daten aus dem klinischen Trägersystem, Customer Relationship-Daten, Daten aus Medizingeräten,  Wearabledaten, Webnutzungsdaten, Plattformdaten usw..
Es geht darum eine Vorstellung zu bekommen, wo sich die eigenen Daten im Unternehmen befinden, in welcher Qualität sie vorliegen und wie diese in Bezug gesetzt werden können, um daraus im Unternehmen neuen Mehrwert zu ziehen. 
Das Web bietet Menschen einfache Möglichkeiten für Kontakt und Informationsaustausch.
Ein effizienter Webauftritt (oder interner Sharepoint) ist klar gestaltet und beinhaltet aktuelle Informationen, die leicht und verständlich aufbereitet sind. Weblösungen erfüllen den Informationsbedarf der jeweiligen Nutzergruppe, einfach, prägnant und vor allem on Demand, d.h. über mobilen Abruf 24/7. Die Pflege eines Webauftritts und die Bereitstellung interessanter Inhalte muss im Unternehmen verankert werden. In der Webentwicklung ist der Aufwand dafür nur mehr über einfache und intuitiv zu bedienende System zu bewältigen, wobei hier mittels KI-Technologie inzwischen schnelle Aufschläge generiert werden können (Bspw. mit Mixo.io).
Informationen im Web haben eine andere Dynamik, als im Betrieb. Sie sind im Open Access verfügbar und werden von den Nutzern on Demand über Data-Sharing gesteuert. Das zwingt zum Umdenken. Für Unternehmen gilt daher seit einigen Jahren: der erste Zugang des Kunden erfolgt digital und mobil first.
Im Internet (wie auch im Intranet) spielen die Aspekte Aufmerksamkeit, Vertrauen und informelle Glaubwürdigkeit eine große Rolle.
Erfolgreiche Web-Präsenzen präsentieren daher ein Unternehmen authentisch und angemessen und fördern Interaktion.
Dabei werden zusätzliche Daten erzeugt. Diese Nutzungsdaten spiegeln das Verhalten und das Interesse der Kunden wieder.
Diese Metadaten sind ein wichtiger Indikator, um mittelfristig ein Unternehmen wirtschaftlich auszurichten oder daraus neuen Service abzuleiten.
Eine kundenorientierte Informationsgenerierung erfordert spätestens seit der Einführung der EU-Datenschutzgrundverordnung (Mai 2018) eine Datenschutzerklärung des Unternehmens, indem die Weiterverarbeitung von Nutzerdaten transparent artikuliert wird. Da dabei die Funktionalität im Web von amerikanischen Firmen bestimmt wird, gilt es hier Kompromisse zu erarbeiten, damit ihre Kunden nicht auf wirtschaftliche Funktionalität im Internet verzichten müssen.
 Für deutsche Unternehmen bietet sich hier für eine Erweiterung der digitalen Dienstleistungen eine Anbindung an weiterentwickelte Plattformen an, bspw. für Kliniken an die Doctolib (Tochter Berlin) für das Terminmanagement. Ein weiteres Beispiel für digitalen Service in der Medizin für den Patienten zeigt die App Babylon (Sitz in UK) auf. Die Möglichkeiten gehen hier stark in die patientenorientierte Datenanalyse mittels KI-Technologie, z.B. über Symptomchecker.
Märkte verändern sich durch Digitalisierung und werden über die Nutzung gesteuert. Im Web gilt daher 'Customer First'. Leistungserbringer müssen hier aus der digitalen Transformation der Märkte Konsum und Mobilität lernen und sich dem Thema der Datenverarbeitung mittels künstliche Intelligenz öffnen.
Im Datenschutz geht es um den Schutz vor ungewollter Datennutzung. Über die Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) wird von Unternehmen in der EU Transparenz über die personenbezogene Datenspeicherung und der Rechtmäßigkeit weiterer Datenverarbeitung eingefordert.
Dies ist eine wichtige Voraussetzung, um als Urheber von betrieblichen Daten in die Vernetzung mit anderen Unternehmen zu gehen und umfasst die rechtliche Grundlage, um bei Missbrauch von Daten reagieren zu können. Dadurch werden allerdings auch EU-Unternehmen im Web-Index identifizierbar. Cyberangriffe häufen sich und erfolgen zunehmend organisierter. Das macht die ständige Überwachung der betrieblichen Informationsstruktur notwendig.
Informationssicherheit im Unternehmen erfordert im digitalen Betrieb fremde Einflüsse sensibel wahrzunehmen und bei Vorfällen zügig zu reagieren. Das erfordert Transparenz über die bestehende IT-Landschaft, ein präventives Konzept bei Vorfällen und grundsätzlich die Freigabe, mit Cyberangriffen offensiv im Betrieb umzugehen.
Aus den gesetzlichen Regularien gehen die zu erfüllenden Informationssicherheitsmaßnahmen für den Betrieb hervor.
Diese essentiellen Compliance-Prozesse gehen mit der Entwicklung der digitalen Datenverarbeitung im Betrieb einher und müssen im betrieblichen Management transparent und nachhaltig gestaltet werden. Aktuell gibt es im Gesundheitswesen eine Vielzahl von neuen Regularien für die Nutzung von Gesundheitsdaten im EU-Datenraum (bspw. 12/2023 Gesundheitsdatennutzungsgesetz, Digitalgesetz u.a.). Daher ist es wichtig im Unternehmen eine handlungsfähige e-Governance einzurichten. 
Bei der praktischen Umsetzung lohnt ein Blick auf die Webentwicklung. Die Cookies-Funktionalität entwickelt sich hier zu Consens-Management-Programme, über die ein Nutzer informiert und die Einwilligung abgeholt werden kann. Damit bekommt der User die Möglichkeit aktiver Teilhabe an der Weiterverarbeitung seiner Daten, um diese bedarfsorientiert zu steuern (bspw. im Rahmen eines klinischen Patientenportals).
Durch die Nutzung von Large-Language-Modellen (LLM) wird auch  das Thema Informationssicherheit in ein anderes Level gehoben. Mittels KI-Technologie können personalisierte Phishing-Mails aufgrund der Informationen im Web relativ niedrigschwellig erfolgen (automatisiert, zielorientiert, personalisiert und mit wenig Zeitaufwand, in der jeweiligen Landessprache). Darauf aufbauend ist es jetzt notwendig, Mitarbeitern in ihrer Arbeitswelt ein Grundverständnis der Funktionsweise von LMM-Modellen mitzugeben und wie sie sich bei Missbrauch verhalten müssen, um Schadprozesse und Ausfällen zeitnah gegenwirken zu können.
Im Ausblick müssen hier LLMs dafür trainiert werden Missbrauch zu vermeiden oder künftig auch schlechte Intentionen von Urhebern in bspw. Mails zu entdecken.
Der Prozess der Rahmengestaltung für einen digitalen Betrieb (gesetzliche Vorgaben, Anforderungen durch neue Technologien) erfolgt über eine handlungsfähige e-Governance im Unternehmen und erfordert die Bereitstellung transparenter Leitlinien, Ansprechpartner und ein angemessenes Controlling (#Risikoabschätzung).
Es ist nicht absehbar, wie differenziert sich digitale Vernetzungsprozesse weiterentwickeln. Das macht Digitalisierung wenig planbar.
Was daher wirklich in Unternehmen erforderlich ist, ist eine Grundorientierung (Standortbestimmung und strategische Richtung) und die Fähigkeit zur Flexibilität in einer stetig veränderlichen Arbeitskultur über Reflektion, Vorausschau und Anpassung.
Im Unternehmen ist dafür die Obhut über das Datenprodukt und der Aufbau einer souveränen Handlungsfähigkeit im technologischen Umgang mit Information und Daten über eine kontinuierliche Lernkultur erforderlich. Die Bereitschaft zur Veränderung, Vernetzung und Kommunikation sind wesentliche Antriebsfelder.
Da der Faktor Zeit dabei immer (!) eine wesentliche Rolle spielt, müssen Arbeitsabläufe im Betrieb stetig reflektiert, nutzungsorientiert ausgerichtet und über den Einsatz von innovativen Technologien klar und einfach organisiert, oft auch komplett neu gedacht werden.
Von Vorteil dabei ist die Sicht auf Digitalisierung aus der Entwicklungsperspektive, ein Gespür für Trends, Innovation und Zusammenhänge.
Aufgrund der starken Dynamik wird für Unternehmen daher empfohlen sich zeitig (!) in neue Entwicklungen einzuarbeiten, um im Unternehmen entsprechende Kompetenzen aufzubauen und um sich in der Branche eine digitale Sprachfähigkeit zu erwerben.
Dafür ist kontinuierliche Marktbeobachtung wichtig, um ein Gespür zu entwickeln, welche Entwicklungen dem Unternehmen den größtmöglichen  Mehrwert bringen. Dabei gilt: in der Digitalisierung werden Entwicklungen kurzfristig überbewertet und langfristig unterschätzt. Aus wirtschaftlicher Sicht ist hier das Timing wichtig!
2024 wird die Dynamik durch die Vernetzungsreife und der Verfügbarkeit von Large Language-Modellen in der Arbeitswelt enorm zunehmen. Aus meiner Sicht wird dadurch der digitale Kompetenzaufbau im Unternehmen und die Auseinandersetzungen mit datenbasierten Entwicklungen zum treibenden Wirtschaftsfaktor.
Die Digitalisierung des Geschäftsbetriebs schreitet mit einem rasanten Tempo voran. Der Wandel zur digitalen Kommunikation und Informationsaustausch ist nun in jedem Bereich angekommen und fordert von allen Mitarbeitern eines Unternehmens eine offene und vernetzte Arbeitskultur (digitale Skills auf Anfrage). Oft entstehen Widerstände im Betrieb, wenn Digitalisierung nicht als eine ganzheitliche Organisations-Entwicklung verstanden wird. Daher ist es wichtig zu betonen: erfolgreiche Digitalisierung wird nicht nur von der Anwendungskompetenz technischer Systemen bestimmt, sondern ist eine Form der Organisationsentwicklung und beschreibt den Umstieg auf eine neue datenbasierte Arbeitskultur. Deshalb führen Bestrebungen nicht weiter, wenn Digitalisierung an die IT delegiert und nur technisch angegangen wird.
Digitalisierung in einer Wasserfall-Organisation erfordert von den Entscheidern ein neues strategisches Führungsverständnis (#VOPA) über die stetige Auseinandersetzung mit den Veränderungen in der Arbeitskultur durch Digitalisierung (#VUCA) im Unternehmen. Vor allem aber den Mut für eine transparente Ausrichtung und für eine Reorganisation, die nicht mehr nur das Gewohnte verwaltet, sondern hauptsächlich auf die kommenden Anforderungen ausgerichtet ist. Das erfordert grundsätzlich eine  Vision von einem digitalen Unternehmensbetrieb und den Unternehmenszielen..
Basis dafür ist ein technologisches Upskilling der Entscheiderriege (#Digital Leadership). Das erfordert Investitionsgeist und Risikobereitschaft aber auch Transparenz über das Datenprodukt im Unternehmen sowie der Unternehmens-Abläufe und bezieht alle Bereiche mit ein.
Deshalb ist es unumgänglich im Betrieb Top Down zu signalisieren, warum eine datenbasierte Arbeitsweise notwendig ist und wie sie gestaltet wird. Das ist für die Mitarbeiter eine wichtige Orientierungsgrundlage im neuen vernetzten Zusammenspiel, besonders zwischen den Fachbereichen - der Governance und der IT-Performance. Ein Bekenntnis der Unternehmensführung mit einem datengetriebenen und digitalem Wertversprechen ist der Auftakt, um die gemeinsamen Prioritäten in den Unternehmenszielen festzulegen.
Weiter ist die aktive Gestaltung der Innovation in der Arbeitskultur, bspw. einen Raum für neues kooperatives Denken, ein nicht zu unterschätzender Hebel in der digitalen Transformation.  Bei der Ausführung gilt es alte Rollen - und Kontrollstrukturen loszulassen (#Disruption), Vertrauen in die Mitarbeiter zu kultivieren und neue digitale Kundendienste mit Mehrwert zu gestalten. Entwicklung und Veränderung werden dabei zum Normalzustand und erfordert grundsätzlich integratives Denken und einen offensiven Umgang mit Fehlern, Druck und Widerständen im Betrieb (#Resilienz). Dabei ist Innovation keine isolierte Aufgabe für ein junges Innovationsteam, sondern erfordert für den digitalen Geschäftsbetrieb die Ausweitung auf alle Mitarbeiter. 
In der Digitalisierung geht es nicht um Selbstzweck, sondern um die Gestaltung eines souveränen kundenzentrierten Geschäftsbetriebs, der durch eine datenbasierte Arbeitsweise in den Abläufen eine schnellere Handlungsfähigkeit bietet. Das ist eine Teamdisziplin! Deshalb müssen sich die Menschen aus der Praxis, der Technologie und des Managements unter einer digitalen Führung vernetzen, um gemeinsam in eine neu geführte Zusammenarbeit zu kommen. 
Zwei Jahrzehnte nach Einführung des Internets, wie wir es aktuell nutzen (#Google, 2001) und 15 Jahre nach Beginn der mobilen Nutzung (SmartPhone, 2007) verlagert sich die Arbeitskultur in Betrieben auch in Deutschland in den digitalen Informationsaustausch. Viele digitale Veränderungen erzeugen Druck im Unternehmen (Glaubenssatz: Veränderung wird gewollt, solange es selbst keine Einschränkungen mit sich bringt).
Unternehmen im Bereich Healthcare sind jetzt durch den Ausbau der Telematik-Infrastruktur in der Phase der Vernetzung.
Organisationen, die jetzt nicht in die Digitalisierung investiert haben, können jetzt als Vernetzungspartner nicht mehr einfach abgeholt werden.
Weiter sind auch sukzessive Sanktionen zu erwarten, sollten bspw. unternehmensrelvante Meldungen nicht fristgemäß und datenbasiert erfolgen. 
Maßnahmen in der Digitalisierung erhalten somit einen Fristbezug. Durch passives Zuwarten besteht jetzt das Risiko, das Unternehmen den Anschluss verlieren.
Um zu wissen, wo eine Organisation steht, gibt es die digitale Reifegradmessung. Für Unternehmen mit einer niedrigen organisatorischen Entwicklungsstufe in der Digitalisierung (0-1) gilt es jetzt für die digitale Teilhabe priorisiert zu handeln. Dabei gilt es die bisherigen Maßnahmen für die digitale Organisationsentwicklung und kundenzentrierten Ausrichtung auf den Prüfstand zu stellen und ein ehrliches Resümee zu ziehen (#Fragekatalog auf Anfrage).
Unternehmen können jetzt für die Digitalisierung Anschubförderungen erhalten.
Bspw. werden Kliniken hierbei durch das Krankenhauszukunftsgesetz (#KHZG) gefördert. Die Definition von KHZG Fördertatbeständen können in Kliniken unterstützen, die erheblichen Umwälzungen in der Organisation über eine 360 Grad Sicht auf das Unternehmen bis Ende 2024 über Projekte systematisch anzugehen. 
Die elektronische Patientenakte (ePa) beschreibt dabei das Informationsprodukt der Krankenkassen, mit dessen ein Patient künftig mobil und leistungserbringerübergreifend über Data Sharing an seinem Behandlungsverlauf teilhaben kann. Auch wenn hier die technische Bereitstellung noch holpert, wird dadurch deutlich, dass der Patient durch die ePa und seiner Einwilligung für die Weiterverarbeitung seiner Behandlungsdaten künftig eine aktive Gestalter-Rolle in seinem Behandlungsablauf einnehmen wird. Die ePa wird bis 1/2025 verpflichtet eingeführt (#Opt-Out).
Für Akteure im Gesundheitsnetz geht es jetzt darum den neuen digitalen Gesundheitsmarkt aus Sicht des Patienten ins Auge zu fassen und die Teilhabe bis Ende 2024 systematisch auszubauen. Es gilt dabei das Leistungsangebot für ihre Kunden transparent , attraktiv und für den mobilen digitalen Abruf bereitzustellen und bei der digitalen Reorganisation im Unternehmen die Mitarbeiter mitzunehmen. 
Bei der Entwicklung eines digitalen Geschäftbetriebs gilt es den Blick nicht ausschließlich auf neue Regularien und Anwendungen zu lenken. Es geht darum das Datenprodukt im eigenen Unternehmen in den Fokus zu nehmen und sich den Verteilungsprinzipien im digitalen Markt bzw. dem Thema Plattformökonomie zu öffnen. 

 Für Kliniken gilt es jetzt zu prüfen, ob die Behandlungsdaten ihrer Patienten jederzeit zur intersektorale Weiterverarbeitung vollständig, zeitnah und valide zur Verfügung stellen können. Evtl. müssen in den Fachbereichen noch Daten und Strukturen für eine Teilhabe am digitalen Gesundheitsmarkt  systematisch aufgebaut werden.
Das klinische Leistungsangebot muss transparent und zugänglich sein und für den Nutzer einfach online in Anspruch genommen werden können, bspw. über eine Patientenportal. Dadurch entstehen Nutzungsdaten, die für die Analyse des regionalen Patientenbedarfs und als Indikator für die Wertschöpfung ihres Leistungsangebot wichtig sind. Von Vorteil ist es dabei die Transformation der Branche zu verstehen, indem sie sich auch mit der Rolle der anderen Vernetzungspartner auseinandersetzen (#Perspektivenwechsel). Jeder Akteur in der Gesundheitsversorgung nimmt nun im Telematik-Netz eine neue Rolle ein: der Patient die Rolle des Bedarfsmelders, die Krankenhäuser die Rolle des Leistungsmelders, die Krankenkassen die Rolle des Gestalters von neuen präventiven Leistungen usw.. Es geht um ein neues vernetztes Zusammenspiel und darum in der eigenen Rolle souverän in eine schnelle digitale Handlungsfähigkeit zu kommen. Ineffiziente Prozesse, wie bspw. unangemessene analoge Abrechnungsprozesse von Leistungserbringern  blockieren mittelfristig den Gesamtworkflow im Gesundheitsnetz und werden durch datenbasiertes Arbeiten auch transparent. Es gilt hier an die eigenen 'Baustellen' aktiv heranzugehen und die Informationsflüsse mittels aktiver Digitalisierungsgestaltung anzuschieben.
Im datenbasierte Arbeiten sind uns andere Länder wie auch die amerikanischen Internetriesen seit 20 Jahren weit voraus.
Daher liegt auch dort das Potential für die Gestaltung von neuen präventiven Gesundheitsdiensten, z.B. in einer personalisierten Ausrichtung von Angeboten. Das sind Themen, die im Rahmen einer effizienten Behandlungsversorgung gesehen und verstanden werden müssen. Es ist wichtig sich nicht dadurch entmutigen zu lassen, sondern auf Lernreise zu gehen und zu erkennen, was es bereits gibt und es aktiv braucht, um aus Gesundheitsdaten neue personalisierten Dienste zu generieren.
Das Teleclinic-Modell Bayern oder Babylon UK sind hier gute Beispiele.

Ein neuer digitaler Gesundheitsmarkt hat längst begonnen und ist im Visier der großen Internetfirmen (bspw. One Medical Amazon). Mit Blick auf die Entwicklung von medizinischen Plattformen und auf die elektronische Patientenakte gilt es jetzt aus wirtschaftlicher Sicht gezielt an Fahrt aufzunehmen und eine ausbaufähige  Unternehmensplattform für ihre Kunden anzubieten (z.B. Patientenportal). Damit legen Sie für ihr Unternehmen den Grundstock für eine datenbasierte Gesundheitsversorgung.

Die Anwendung künstlicher Intelligenz (KI) ermöglicht uns umfangreiche Datenmengen effizient zu analysieren, Muster zu spezifizieren und personalisierte Berechnungen zu erstellen. KI kann Routine automatisieren und Personal von administrativen Lasten entlasten.
Ein wesentlicher Vorteil dabei ist die technologische Verfügbarkeit im Betrieb und zwar nonstop (24/7).
Um KI-gestützte Verfahren und Methoden erfolgreich in der Medizin einzusetzen, sind strukturierte Daten erforderlich und auch Vertrauen und Akzeptanz in eine Technologie, deren Funktionsweise zum Start nicht transparent sein kann. Zwar gibt es für KI-gestützte Systeme innerhalb der Europäischen Union hohe Qualitätsanforderungen, doch noch zu wenig Infrastrukturen, mit denen KI-Technologien getestet werden können, um Standards entwickeln und neue Innovationen prüfen und zertifizieren lassen. Es ist allerdings davon auszugehen, dass 2024 durch der Regularien für den EU-Datenraum (#KI-VO) wichtige Weichen gestellt werden.

Die Einsatzmöglichkeiten von KI-gestützter Technologien im Krankenhaus sind vielfältig und vielversprechend und richtet sich grundsätzlich an den Unternehmenszielen aus. Der Fokus liegt hier auf den repetitiven Aufgaben. Hier einige Beispiele:
  1. Automatisierung in der Logistik: KI-Systeme können mittels Nutzungsdaten Abläufe optimieren und Risiken minimieren. Bspw. können in der Krankenhauslogistik Roboter bei der Verteilung der Medikamente oder in der Patientenkommunikation mittels Chatbots unterstützen. 
  2. Effizienzsteigerung in Diagnostik und Behandlung: KI-Systeme können große Mengen an medizinischen Daten schnell analysieren und Muster erkennen, die für das menschliche Auge schwer zu erfassen sind. Dies kann die Diagnosezeit verkürzen und zu einer schnelleren Einleitung der Behandlung führen. Beispielsweise können KI-gestützte Bildgebungsverfahren wie MRI oder CT-Scans schneller und genauer ausgewertet werden. Roboter-Assistenten unterstützen bei präziser Diagnostik und Operationstechniken ihre Anwendung.
  3. Personalisierte Medizin: KI kann helfen, Behandlungen auf die individuellen Bedürfnisse jedes Patienten zuzuschneiden. Durch die Analyse von Gesundheitsdaten können KI-Systeme Ärzte dabei helfen, die wirksamsten Therapien für den einzelnen Patienten zu identifizieren 
  4. Prävention und Früherkennung: KI kann Muster in Gesundheitsdaten erkennen, die auf ein erhöhtes Risiko für bestimmte Erkrankungen hinweisen. Dies ermöglicht eine frühzeitige Intervention und kann helfen, schwerwiegendere Gesundheitsprobleme zu verhindern. 
  5. Verbesserung der Patientenbetreuung: KI kann bei Routineaufgaben unterstützen, bspw. bei der Behandlungsplanung, Medizinische Dokumentation oder Abrechnung,  wodurch medizinisches Personal mehr Zeit für die direkte Patientenversorgung hat. Diese Entlastung kann zu einer verbesserten Patientenbetreuung und -zufriedenheit führen.
  6. Forschung und Entwicklung: KI kann in der medizinischen Forschung eingesetzt werden, um neue Behandlungsmethoden und Medikamente schneller zu entwickeln. Dies kann langfristig zu besseren Behandlungsoptionen für Patienten führen.

Das Potential Künstlicher Intelligenz nimmt jetzt auch in der Gesundheitsversorgung eine treibende Rolle ein. Auch hier gilt es sich frühzeitig mit neuen Technologien auseinanderzusetzen, um zügig entsprechende Kompetenzen aufzubauen.

Im Herbst 2022 wurde die Innovative Entwicklung im digitalen Informationsmanagement in Unternehmen mittels KI durch die Möglichkeit der offenen Nutzung von Sprachmodellen (bspw. ChatGPT) in ein nächstes Level gehoben. Large Language Modelle (LLM) bieten hier eine einfach zugängliche Analyse und Generierung von Sprache.
Seitdem revolutionieren LMMs die Art und Weise, wie wir künftig mit Informationen umgehen und Wissen generieren.
Mit dieser Technologie sind immense Möglichkeiten in der Contenterzeugung denkbar. Diese Entwicklung beginnt erst.
In Kliniken könnten bspw. aus Text, Bild und Sprache strukturierte Medizinische Daten für klinische Standardprozesse generiert werden kann, um die Patientenversorgung und die Effizienz zu steigern. Um sich das vorzustellen, habe ich hier drei Szenarien aus dem Realbetrieb aufgeführt:
  • Diagnosen aus dem Patienten-Arzt-Kontakt könnten direkt als ICD-Code geniert werden und in die klinische Abrechnung einfließen
  • relevante Gesundheitsdaten für Forschungszwecke könnten automatisiert anonymisieren und analysiert werden 
  • Med. könnten automatisch in eine einheitliche Struktur für den intersektoralen Austausch überführt werden (#FHIR-Standard)
Das Ecosystem für den  produktiven Einsatz solcher Modelle in Unternehmen ist seitdem derartig in Bewegung, dass es aus meiner Sicht wettbewerbstechnisch unabdingbar ist, darauf den Fokus zu setzen und im Unternehmen ein Verständnis für die Anwendung und den produktiven Einsatz dieser technologische Entwicklung aufzubauen und unternehmensspezifische Erfahrungen für die Arbeitspraxis zu erwerben (bspw. über #Prompt-Engineering). Bspw. liefert eine Datenanalyse in einem Bruchteil der bisherigen Aufwandszeit erstaunliche Ergebnisse (bspw. Exceltabellen). Zwar wird für die Validierung noch ein zwei-Quellen-Prinzip empfohlen, aber auch hier lohnt der Blick auf die Webentwicklung und den Schub bei neuen Digitaldiensten, sobald eine Funktionalität flächendeckend verfügbar und der Mehrwert von vielen genutzt werden kann. Der Treiber ist auch hier die Data-Sharing-Mentalität der User und eine starke Weiterentwicklung der Algorithmen aufgrund dieser Trainingsdaten.  
Im Hinblick auf die Dokumentationsanforderungen im Gesundheitswesen, dem Bedarf an strukturierten Daten und dem schnellen Zeitfaktor bietet diese Funktionalität ein enormes Potential hinsichtlich der Nutzung von Domänenwissen und neuer Datengenerierung.    
Die Erwartungshaltung von Kunden an ein Unternehmen verändern sich durch neue Technologien rasant.
Ich bin der Überzeugung, dass auch in der digitalen Transformation der Fokus auf den Nutzer (#Customer Experience) der wesentliche Erfolgshebel ist, wie die Transformation der Märkte Mobilität und Konsum durch das Web bereits aufgezeigt haben.
Die Transparenz über die eigenen Leistungen und das Wissen, wie diese von den Kunden genutzt wird, ist entscheidend, um Leistungen datengestützt zu bündeln, zu automatisieren und nutzerzentriert weiterzuentwickeln. D.h. eine souveräne Handlungsfähigkeit im Umgang mit den eigenen Unternehmensdate (Verfügbarkeit und Analyse mittels neuer Technologien) werden jetzt zum Wettbewerbsvorteil. 

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