Die Herausforderung der Gesundheitsbranche bei KI ist nicht die Übernahme, sondern die Bereitschaft

Gesundheitsorganisationen investieren stark in künstliche Intelligenz, wobei die Ausgaben für KI im Jahr 2025 1,4 Milliarden Dollar erreichen werden, was fast dreimal so viel ist wie im Jahr 2024. Früher als digitaler Nachzügler angesehen, setzt die Gesundheitsbranche nun den Standard für die Unternehmens-KI-Adoption und setzt KI mit 2,2-mal der Rate der breiteren Wirtschaft ein.

Die Begeisterung ist verständlich. KI verspricht, die administrative Belastung zu reduzieren, die betriebliche Effizienz zu verbessern, die klinische Entscheidungsfindung zu unterstützen und den Organisationen bei der Bewältigung der wachsenden Arbeitskräfte- und Finanzdrucke zu helfen. Viele Gesundheitsleiter sehen KI als den nächsten großen Schritt in ihrer digitalen Transformationsreise. Tatsächlich sehen laut McKinsey 85% der Gesundheitsleiter generative KI-Fähigkeiten als Möglichkeit, um die digitale Transformation voranzutreiben, was einen schnellen Übergang von der Experimentierung zur Implementierung signalisiert.

Doch viele Organisationen versuchen, eine KI-gesteuerte Zukunft auf Basis von menschlich komplizierten Workflows aufzubauen. Leider für diese Technologie wurden diese Systeme und Datenumgebungen nie dafür entwickelt, sie zu unterstützen.

Die Erwartung an ambulante Geschwindigkeit verstärkt bestehende Workflow-Probleme

Die Herausforderung wird immer dringender, da sich die Versorgung jenseits des traditionellen Krankenhausumfelds bewegt. Der Markt für ambulante Chirurgiezentren allein wird bis 2030 70 Milliarden Dollar überschreiten, was die breitere Bewegung hin zu dezentraler, digitaler Versorgung widerspiegelt.

Wenn diese Systeme der Versorgung dezentraler werden, müssen Gesundheitsorganisationen zunehmend komplexe betriebliche Umgebungen verwalten. Multi-Site-Ambulanznetzwerke verlassen sich oft auf eine Mischung aus elektronischen Gesundheitsakten (EHRs), Terminplanungssystemen, Umsatzzyklus-Plattformen und Berichtstools, die zu verschiedenen Zeiten und für verschiedene Zwecke implementiert wurden. Obwohl KI das Potenzial hat, Organisationen bei der Bewältigung dieser Komplexität zu helfen, hängt ihre Wirksamkeit von der Verfügbarkeit konsistenter, verbundener und zuverlässiger Informationen über das gesamte Unternehmen ab. Je dezentraler die Versorgung wird, desto wichtiger ist es, die betrieblichen und technologischen Grundlagen zu schaffen, die es KI ermöglichen, effektiv zu funktionieren.

Aber die eigentliche Herausforderung liegt unter der Technologie selbst. Organisationen, die bereits mit fragmentierten Prozessen, inkonsistenten Daten und nicht verbundenen Systemen zu kämpfen haben, werden feststellen, dass KI diese Probleme eher verstärkt als löst.

Daten: Auswirkung über Überfluss

Die Gesundheitsbranche produziert bereits etwa 30% des weltweiten Datenumsatzes, und diese Zahl wird voraussichtlich schneller wachsen als in vielen anderen Branchen. KI könnte diesen Trend durch die Ermöglichung von Organisationen, umfangreiche Analysen, Empfehlungen, Zusammenfassungen und betriebliche Erkenntnisse im großen Maßstab zu generieren, beschleunigen.

Wie Studien zeigen, hat generative KI das Potenzial, die Produktivität von Wissensarbeitern wie Beratern, Marketingspezialisten, Ingenieuren, Gesundheitsfachleuten und Kundensupport-Spezialisten erheblich zu steigern. McKinsey schätzt, dass sie bis zu 4,4 Billionen Dollar an jährlichem Wirtschaftswert durch die Automatisierung und Beschleunigung von Aktivitäten wie Informationsabruf, schriftlicher Kommunikation und Problemdiagnose schaffen könnte.

Aber Gesundheitsorganisationen benötigen nicht unbedingt mehr Daten. Sie benötigen bessere Möglichkeiten, Daten zu aggregieren und zu operationalisieren, um Erkenntnisse in Aktionen umzusetzen. Ohne eine starke betriebliche und technologische Grundlage können KI-Initiativen mehr Komplexität schaffen, das Personal mit Informationen überfluten und Schwierigkeiten haben, messbaren ROI zu liefern.

KI ist eine Infrastrukturschicht, keine weitere Anwendung

Wenn diese Intelligenzschicht expandiert, müssen Gesundheitsorganisationen sicherstellen, dass ihre bestehenden Technologiestapel KI-Nutzung im großen Maßstab unterstützen können. Im Gegensatz zu früheren Generationen von Gesundheitssoftware ist KI nicht auf einen einzelnen Workflow, eine Abteilung oder ein Softwareunternehmen beschränkt.

Gesundheitsleiter sollten aufhören, KI als eine glamouröse Technologieeinrichtung zu sehen, und beginnen, sie als eine betriebliche Bereitschaftsherausforderung zu betrachten. Die Organisationen, die einen bedeutenden ROI aus KI erzielen, werden nicht unbedingt diejenigen sein, die in die meisten Tools investieren, sondern diejenigen, die die Workflows, Governance-Strukturen und Datenfundamente aufbauen, die notwendig sind, um KI im großen Maßstab zu unterstützen. Aber um dorthin zu gelangen, müssen realistische Erfolgsparameter und Richtlinien absichtlich für jede einzelne Organisation festgelegt werden.

Governance bestimmt, ob KI skaliert

Technologie allein bestimmt nicht den Erfolg von KI. Organisationen benötigen auch Governance-Rahmen, die festlegen, wie KI-Lösungen bewertet, bereitgestellt, überwacht und gemessen werden.

Ohne klare Governance können verschiedene Abteilungen separate oder widersprüchliche KI-Tools adoptieren, was zu inkonsistenten Standards bei Datenqualität, Sicherheit, Compliance und Leistungsmessung führen kann. Die Herausforderung wird noch größer, wenn KI näher an die betriebliche und klinische Entscheidungsfindung herankommt. Leiter benötigen die Gewissheit, dass die zugrunde liegenden Daten genau sind, die Ausgaben vertrauenswürdig sind und die Verantwortlichkeit klar bleibt, wenn KI-generierte Empfehlungen Workflows beeinflussen.

Die Arbeitskräftebereitschaft ist ebenso wichtig. Mitarbeiter benötigen klare Anweisungen, wie KI-generierte Empfehlungen in bestehende Workflows integriert werden sollten. Die Einrichtung von Aufsichtsmechanismen, messbaren Erfolgskriterien und klaren Verantwortlichkeitslinien hilft sicherzustellen, dass KI-Initiativen mit den organisatorischen Zielen übereinstimmen und nicht zu abgekoppelten Technologie-Experimenten werden. Erfolgreiche Implementierungen verbinden in der Regel starke Governance mit disziplinierter Projektverwaltung, einschließlich definierter Meilensteine, gemeinsamer Verantwortlichkeit zwischen Teams und der Bereitschaft, unnötige Anpassungen zu begrenzen, die den Fortschritt verlangsamen, ohne einen bedeutenden Mehrwert zu bieten.

Legacy-Architekturen sind oft die höchsten Barrieren für den Erfolg von KI

Viele Gesundheitssysteme wurden für transaktionale Workflows und nicht für Echtzeit-Intelligenz entwickelt. Fragmentierte Systeme, gesiloete Daten und schlechte Interoperabilität schaffen oft größere Hindernisse für die KI-Adoption als die Technologie selbst.

Beispielsweise muss eine private-Equity-gestützte Spezialgruppe möglicherweise Daten aus fünf separaten EHR-Plattformen normalisieren und migrieren, nachdem sie eine schnelle Akquisitionsstrategie verfolgt hat. Dies unterstreicht eine Herausforderung, mit der viele Gesundheitsorganisationen heute konfrontiert sind: Wenn sie durch Fusionen und Übernahmen wachsen, werden die Technologieumgebungen oft fragmentierter, nicht weniger.

Bevor KI einen bedeutenden Wert liefern kann, müssen Organisationen zunächst eine Grundlage einheitlicher Infrastruktur schaffen, die es unterstützen kann.

Bessere Entscheidungen, nicht mehr Erkenntnisse

KI ist unglaublich gut darin, eine endlose Reihe von Vorhersagen, Warnungen und Empfehlungen zu generieren. Die Organisationen, die mit diesen Erkenntnissen erfolgreich sind, werden diejenigen sein, die Intelligenz direkt in Workflows integrieren, um Komplexität zu reduzieren und nicht zusätzlichen Lärm zu erzeugen.

Die meisten Organisationen müssen ihre Kernplattformen nicht vollständig ersetzen, um KI-bereit zu sein. Der praktischere Weg ist die Optimierung bestehender Systeme, die Verbesserung von Integrationen und die Schaffung einer stärkeren Grundlage, die es KI ermöglicht, den Wert und die Lebensdauer der aktuellen Technologieinvestitionen zu erweitern.

Strategische KI ist erfolgreiche KI

Gesundheitsorganisationen investieren stark in KI, aber die Technologie allein wird nicht bestimmen, wer erfolgreich ist. Wenn KI in klinische, betriebliche und administrative Systeme integriert wird, wird der eigentliche Differenzierer die Infrastrukturbereitschaft sein.

Die Gesundheitsbranche hat in den letzten Jahrzehnten viel in die Digitalisierung von Akten, die Modernisierung von Workflows und den Aufbau zunehmend vernetzter Versorgungsumgebungen investiert.

Die nächste Phase wird bestimmen, ob diese Investitionen die digitale Intelligenz von heute unterstützen können. Leiter, die sich ausschließlich auf die KI-Adoption konzentrieren, riskieren, die Technologie als Lösung für ein Problem zu behandeln. Diejenigen, die sich auf die Bereitschaft konzentrieren, werden besser gerüstet sein, KI so einzusetzen, dass sie die Entscheidungsfindung verbessert, die betriebliche Leistung steigert und messbaren Wert über das gesamte Unternehmen hinweg schafft.

Im Wettlauf, um von KI zu profitieren, ist die Frage nicht mehr, wer die Technologie am schnellsten adoptieren kann. Es ist, wer die stärkste Grundlage aufbauen kann, um sie zu unterstützen.