Künstliche Intelligenz (KI) im Gesundheitswesen

Erfahren Sie hier, wie Automated Machine Learning und Künstliche Intelligenz das Gesundheitswesen transformieren – von präziseren Diagnosen über effizientere Prozesse bis hin zu neuen Ansätzen in Forschung und Patientenversorgung.

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Das Gesundheitswesen befindet sich aktuell in einem tiefgreifenden Wandel. Zwar ist die Herausforderung, eine immer bessere Servicequalität zu immer kostengünstigeren Bedingungen anbieten zu müssen, nicht neu – doch in den letzten Jahren ist ein entscheidender Faktor hinzugekommen, der das Potenzial hat, die Branche nachhaltig zu transformieren: die Künstliche Intelligenz (KI, engl. Artificial Intelligence/AI).

Durch den Einsatz von KI und Machine Learning lassen sich heute bereits wertvolle Erkenntnisse aus den enormen und stetig wachsenden Datenmengen im Gesundheitswesen gewinnen. Diese Technologien ermöglichen es, Muster in klinischen Daten, Patientenhistorien oder administrativen Prozessen automatisch zu erkennen und für konkrete Verbesserungen nutzbar zu machen. So entstehen in zahlreichen Bereichen erhebliche Vorteile: Predictive Analytics unterstützt dabei, Krankheitsverläufe präziser vorherzusagen, Ressourcen im Klinikalltag besser zu planen und Risiken frühzeitig zu identifizieren. Gleichzeitig profitieren Patienten von individuelleren Therapien, schnelleren Diagnosen und besseren Behandlungsergebnissen.

Für Dienstleister, Versicherer und öffentliche Einrichtungen bedeutet das nicht nur mehr Effizienz, sondern auch spürbare Kosteneinsparungen – ohne Kompromisse bei der Qualität der Versorgung. Damit wird Künstliche Intelligenz zu einem zentralen Treiber der digitalen Transformation im Healthcare-Sektor.

Wir unterstützten Organisationen dabei, diese Potenziale Schritt für Schritt in die Praxis umzusetzen – von der Datenintegration über automatisierte Analysen bis hin zu strategischen Machine-Learning-Anwendungen, die nachhaltige Mehrwerte schaffen.

Unsere BI-Expertise im Bereich Gesundheitswesen 

Anwendungsfälle KI und Machine Learning im Spitalwesen

Machine Learning und Künstliche Intelligenz bieten im Gesundheitswesen vielfältige Möglichkeiten, bessere Leistungen bei gleichzeitig geringeren Kosten zu erzielen. Smarte datengetriebene Lösungen unterstützen dabei nicht nur klinische Entscheidungen, sondern auch operative und finanzielle Prozesse – und leisten so einen entscheidenden Beitrag zu einer modernen, effizienten und patientenzentrierten Gesundheitsversorgung.

Schon heute zeigen intelligente Vorhersagemodelle (Predictive Analytics), wie sich kostentreibende Ereignisse reduzieren lassen. So kann etwa die Wahrscheinlichkeit einer Wiederaufnahme von Patienten präziser vorhergesagt und durch frühzeitige Massnahmen oft verhindert werden. Auch die Auslastung von Intensivstationen und Notaufnahmen lässt sich genauer prognostizieren, sodass Ressourcen bedarfsgerecht geplant und Überlastungen vermieden werden können.

Darüber hinaus tragen KI-gestützte Modelle dazu bei, Risiken im Klinikalltag besser einzuschätzen: Beispielsweise kann die Gefahr einer Infektion während des Spitalaufenthalts individuell für jeden Patienten berechnet werden – präventive Massnahmen lassen sich dadurch frühzeitig einleiten. Auch die Aufenthaltsdauer, ein zentraler Kostentreiber, wird durch Machine Learning genauer prognostizierbar. Das ermöglicht eine flexiblere Planung, eine optimierte Ressourcennutzung und spürbar niedrigere Kosten, ohne die Qualität der Versorgung zu beeinträchtigen.

Künstliche Intelligenz wird damit zum Schlüssel, um die digitale Transformation im Gesundheitswesen voranzutreiben – mit Vorteilen für Patienten, Fachpersonal und Gesundheitseinrichtungen gleichermassen.

Erfahren Sie mehr über AI 
 

Automated Machine Learning - Use Cases

  • Klinisch

    • Risikostratifizierung für Patientengruppen (z. B. Herz-Kreislauf, Onkologie, chronische Erkrankungen)
    • Vorhersage der Adhärenz von Medikamenten zur Unterstützung personalisierter Therapiepläne
    • Prädiktion von Krankheitsrisiken basierend auf klinischen Daten und sozialen Determinanten
    • Prognose des klinischen Verlaufs bei akuten und chronischen Erkrankungen
    • Outcome Prediction: Wirksamkeit und Erfolgschancen verschiedener Behandlungsoptionen
    • Patient Readmission Prediction: Wiederaufnahmerisiken präzise identifizieren und vermeiden
    • Infection Risk Forecasting: Wahrscheinlichkeit nosokomialer Infektionen während des Aufenthalts
    • Length-of-Stay Prediction: Aufenthaltsdauer präzise prognostizieren und Ressourcen optimal planen
    • Akute vs. chronische Episodenprognose zur Optimierung der Behandlungspfade

  • Klinisch

    • Früherkennung von Krankheiten
    • Vorhersage bei nicht-adhärenten Patienten
    • Erkennung von Fehleranfälligkeit (klinisch oder medikamentös)
    • Vorhersage unerwünschter Ereignisse
    • Vorhersage von Verfahrenskomplikationen
    • Vorhersage von Sepsis, Vorhofflimmern, Herzinsuffizienz, NICU- und Transplantationsfällen
    • Vorhersage der Infektionsraten
    • Risikoabschätzung für Dekubitus

  • Dienstleistungen

    • Notfall-Auslastungsprognose
    • No-Show Prognose
    • Patientenvolumen-Prognose nach Leistungsart
    • Prognose der Besuche beim Hausarzt
    • Patienten-Besuche und Bettentage, Prognose der durchschnittlichen Verweildauer nach Bettentyp
    • Chirurgie/Prozedur bis zur Optimierung  
    • Voraussage der vermeidbaren Wiederzulassungen
    • Auslastungsprognose
    • Belegungsvorhersage für Intensivstationen
    • Optimierung der Patientenbuchung

  • Marketing

    • Patientenabwanderung
    • Bereitschaft zu einer Umfrage
    • Zielgruppenorientiertes Marketing
    • Geografische Vorhersage des Zielmarketings  
    • Call-Center-Optimierung
    • Prospecting
    • Lead-Optimierung
    • Lead-Scoring / Bereitschaft
    • Optimierung der Kampagne
    • Lebenszykluswert des Patienten
    • Nachrichten-Optimierung

  • Substanzenmissbrauch und psychische Gesundheit

    • Suchtgefahr (z.B. Opioid)
    • Wahrscheinlichkeit eines Rückfalls
    • Wahrscheinlichkeit einer Diagnose von psychischer Erkrankung
    • Beratungsbedarf zur psychischen Gesundheit / Auslastungsprognose
    • Vorhersage der Exazerbation eines Patienten 

  • Umsatz-Zyklus Management

    • Triage und Priorisierung von Reklamationen
    • Optimierungen der Reklamationenerfassung
    • Ertragsprognose (nach Patiententyp)
    • Umsatzprognose (basierend auf Abteilung)
    • Kostenvorhersage für Patienten (nach Besuchs- und Prozedurtyp)
       

Versteckte Kosten im Spitalumfeld

Auch Bereiche, die auf den ersten Blick banal erscheinen, jedoch die Kosten wesentlich in die Höhe treiben lassen, können optimiert werden. So lässt sich dank Machine Learning die Rechnungsstellung verbessern – ein Prozess, der bis anhin äusserst komplex und von zahlreichen Faktoren abhängig war. Dies hat noch heute zur Folge, dass bis zu 90% der gestellten Rechnungen fehlerhaft sind und Rechnungen über $10'000 im Schnitt $1'300 fälschlicherweise verrechnet werden. Intelligente Lösungen führen hier also nicht nur zu Kostenersparnissen, sondern zudem zu einer höheren Zufriedenheit beim Patienten.

Die Künstliche Intelligenz hilft ebenfalls, das Nichterscheinen eines Patienten vorherzusagen. Wenn ein Patient nicht zu seiner Behandlung erscheint, kann dies nicht nur für den Dienstleister und den Zahler teuer werden: In solchen Fällen werden oftmals Krankheiten und andere Beschwerden des Patienten nicht behandelt, was später zu einer Verschärfung des Zustandes führen kann. Dies erfordert wiederum eine grössere und anspruchsvollere Behandlung. Mithilfe von Machine Learning können Entscheidungsträger besser vorhersehen, bei welchen Patienten ein Nichterscheinen am wahrscheinlichsten ist. Dies erlaubt es ihnen gezielter zu intervenieren, Termine neu anzusetzen und die Patienten aktiver zu engagieren. So könnten nur schon in den USA jährlich Kosten von bis zu $150 Milliarden eingespart werden.

Machine Learning Healthcare

Grenzenloses Potenzial

Auch in der medizinischen Forschung und Praxis erzielt Künstliche Intelligenz bereits heute messbare Erfolge. Von der präzisen Bildanalyse in der Radiologie über die Früherkennung von Herz- und Lebererkrankungen bis hin zu prädiktiven Modellen für Behandlungsergebnisse – KI hat sich in vielen Bereichen etabliert. Das Gesundheitswesen befindet sich mitten in seinem datengetriebenen Wandel: Kliniken und Forschungseinrichtungen setzen zunehmend auf Machine Learning und Generative AI, um Prozesse zu optimieren, Kosten zu senken und die Versorgungsqualität nachhaltig zu verbessern.

Machine Learning (ML)

Die nächste Stufe intelligenter Business Intelligence

Mit Machine Learning lassen sich BI-Anwendungen noch leistungsfähiger gestalten. Modelle erkennen automatisch Muster, Prognosen werden präziser, und komplexe Zusammenhänge lassen sich direkt in Entscheidungen einfliessen. So können Unternehmen auch bei wachsenden Datenmengen schnelle, fundierte und strategische Entscheidungen treffen.

Moderne ML-Plattformen bieten nicht nur automatisierte Analysen, sondern auch Predictive Analytics, generative KI-gestützte Insights und Self-Service-Funktionen, die Fachabteilungen direkt unterstützen. Auf diese Weise verwandelt sich Business Intelligence in eine intelligente Entscheidungsplattform, die Unternehmensstrategien aktiv vorantreibt.

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