Die künstliche Intelligenz in der Medizin ist keine ferne Zukunftsvision mehr – sie gehört inzwischen zum Alltag vieler Fachpersonen in der Schweiz. Von Spitälern bis hin zu Arztpraxen integrieren sich medizinische KI-Technologien schrittweise in klinische, diagnostische und administrative Abläufe.
Doch wo steht KI im Schweizer Gesundheitswesen heute? Genau das zeigen wir in diesem Artikel. Von konkreten Anwendungen und Nutzen für Ärztinnen und Ärzte, aber auch von Grenzen, Risiken sowie ethischen und regulatorischen Fragestellungen, die spezifisch für das Schweizer Gesundheitssystem sind.
Was versteht man unter künstlicher Intelligenz in der Medizin?
Beginnen wir mit den Grundlagen: künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen bezeichnet die Gesamtheit von Computersystemen, die aus medizinischen Daten lernen und Analysen, Vorhersagen oder Empfehlungen erstellen können. Diese Systeme basieren hauptsächlich auf Machine Learning und Deep Learning, das heisst: Die Maschine kann selbst verstehen und aus den bereitgestellten Daten lernen.
Konkret kann KI heute:
- Medizinische Bilder analysieren (MRI, CT, Röntgenaufnahmen)
- Komplexe klinische und biologische Daten verarbeiten
- Muster erkennen, die für das menschliche Auge unsichtbar sind
- Wahrscheinlichkeiten für Risiken oder klinische Verläufe berechnen
Kernaussage: KI-Systeme stellen keine Diagnose vollständig autonom. Sie liefern Hinweise, die die Ärztin oder der Arzt interpretiert und validiert.
Aktuelle Anwendungsfälle von KI in der Medizin in der Schweiz
Die Einführung von KI in der Medizin schreitet pragmatisch voran. In der Schweiz heben sich bereits mehrere Bereiche durch konkrete Anwendungen hervor.
Diagnostik durch medizinische Bildgebung
KI wird häufig eingesetzt, um die medizinische Diagnostik zu unterstützen. Es ist zudem eines der international am stärksten untersuchten Felder. In der Praxis analysiert sie:
- Medizinische Bilddaten
- Biologische Signale (EKG, EEG)
- Labordaten und Patientendossiers
Konkreter wird sie in folgenden Fachgebieten eingesetzt:
- Radiologie (MRI, CT, Röntgenaufnahmen)
- Dermatologie (Analyse von Hautläsionen)
- Pathologie (histologische Präparate/Objektträger)
Hier ist KI besonders effektiv, um Auffälligkeiten und Muster früh im Behandlungspfad zu erkennen. Eine menschliche Validierung bleibt jedoch unverzichtbar.
Vorhersage und Frühwarnungen
In Spitalabteilungen wird KI eingesetzt, um:
- Vitalparameter kontinuierlich zu überwachen
- Eine klinische Verschlechterung frühzeitig zu erkennen
- Ereignisse wie epileptische Anfälle oder Organversagen zu antizipieren
Diese Modelle analysieren Vitalparameter fortlaufend und können beispielsweise frühzeitig vor einem Herzinfarkt oder einem Schlaganfall warnen.
Personalisierte Therapien und Onkologie
KI unterstützt zunehmend individualisierte Therapiestrategien:
- Analyse von Real-World-Daten und Registern
- Therapieentscheidungsunterstützung in der Onkologie
- Kombination von Bildgebungs-, genomischen und klinischen Daten
Ziel ist es, Behandlungen anhand vergleichbarer Fälle auf das individuelle Profil der Patientinnen und Patienten abzustimmen.
Medizinische Forschung und Medikamentenentwicklung
In Schweizer Forschungszentren und Universitätsspitälern ermöglicht KI:
- Vielversprechende Moleküle schneller zu identifizieren
- Grosse klinische Datensätze effizient zu analysieren
- Bestimmte Krankheitsmechanismen besser zu verstehen
Reduktion der administrativen Belastung
KI im medizinischen Bereich beschränkt sich nicht auf die direkte Versorgung. Sie spielt auch eine Schlüsselrolle im Arbeitsalltag von Ärztinnen, Ärzten und Assistenzen:
- Automatische Transkription
- Unterstützung bei der Erstellung von Berichten, Briefen und Protokollen
- Unterstützung bei der Steuerung von Patientenflüssen
- Reduktion repetitiver Aufgaben, die automatisiert werden können
- Chatbot, um Patientinnen und Patienten besser zu leiten
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Die Vorteile von KI im Gesundheitswesen für Ärztinnen und Ärzte
Wie bereits gezeigt, bietet künstliche Intelligenz bei richtiger Integration konkrete Vorteile im medizinischen Bereich:
- Schnellere und sensitivere Erkennung bestimmter Erkrankungen
- Reduktion der Belastung durch repetitive Aufgaben
- Zeitgewinn, der für komplexe Fälle und die Kommunikation mit Patientinnen und Patienten genutzt werden kann
- Unterstützung bei personalisierten Therapieentscheidungen
- Verbesserung prognostischer Modelle
- Unterstützung der medizinischen Forschung
In einem Kontext von Fachkräftemangel und zunehmendem Druck auf das Gesundheitssystem gewinnen diese Vorteile besonders an Bedeutung.
Grenzen und Risiken von KI in der Medizin
Trotz ihres Potenzials weist KI auch wesentliche Einschränkungen auf, was die Rolle der Gesundheitsfachpersonen umso wichtiger macht.
Datenqualität und Verzerrungen medizinischer Daten
Die Leistungsfähigkeit von KI hängt stark von den Trainingsdaten ab. Diese können nicht repräsentativ sein und Verzerrungen enthalten. Beispiel: Die in den Trainingsdaten abgebildete Population unterscheidet sich von jener, die später von der KI-gestützten Diagnostik profitiert.
Viele Modelle werden zudem ausserhalb Europas trainiert, was ihre Übertragbarkeit auf den Schweizer Kontext einschränken und Fragen zur Herkunft und Nutzung der Daten aufwerfen kann.
Eine weitere Einschränkung besteht darin, dass Daten von unzureichender Qualität sind oder nicht korrekt annotiert wurden. In solchen Fällen besteht das Risiko, dass die Ergebnisse nicht zuverlässig oder verwertbar sind.
Hinzu kommt die Überanpassung an die Trainingsdaten, bei der ein Modell keine zuverlässigen Vorhersagen mehr trifft, sobald neue Daten von den Trainingsdaten abweichen.
Schliesslich zeigen KI-Systeme in seltenen oder neuen Situationen häufig reduzierte Leistungen oder wissen nicht, wie sie korrekt reagieren sollen.
Mangelnde Transparenz
Da KI-Modelle in der Regel selbstständig aus den bereitgestellten Daten lernen, ist es oft nicht nachvollziehbar, wie genau sie zu ihren Ergebnissen kommen. Dadurch entstehen sogenannte „Black Boxes“, die das klinische Vertrauen beeinträchtigen können.
Ethische Fragestellungen und rechtlicher Rahmen in der Schweiz
In der Schweiz unterliegt der Einsatz von KI in der Medizin folgenden Regelwerken:
- Dem revidierten Bundesgesetz über den Datenschutz (nDSG)
- Den Anforderungen von Swissmedic für Medizinprodukte
- Den Empfehlungen der FMH
Zentrale Prinzipien sind insbesondere der Schutz der Patientendaten, Transparenz und Nachvollziehbarkeit, Fairness und Nicht-Diskriminierung sowie die Patientensicherheit.
Wie bereits gezeigt, stehen einige dieser Prinzipien im Spannungsfeld mit den technischen Grenzen von KI.
Daraus ergibt sich eine zentrale Frage: Wer trägt im Fehlerfall die Verantwortung – die KI oder die Ärztin bzw. der Arzt?
Der aktuelle Standpunkt ist eindeutig: Die Verantwortung liegt beim Arzt oder bei der Ärztin.
Welchen Einfluss hat KI auf den Arztberuf?
Wie in allen bisherigen Abschnitten zur Anwendung von KI im Gesundheitswesen gezeigt wurde, bleibt die medizinische Fachperson das zentrale Element des Schweizer Versorgungssystems. Auf die Frage, ob KI Ärztinnen und Ärzte ersetzen wird, lautet die Antwort klar: nein. KI ist nicht dafür gedacht, den Arzt zu ersetzen, sondern als Werkzeug zu dienen. Die Ärztin oder der Arzt bleibt entscheidend für die Analyse der Daten, die Interpretation der Hinweise und die klinische Entscheidungsfindung.
KI trägt jedoch wesentlich dazu bei, Zeit freizusetzen für das Wesentliche: die Arzt-Patienten-Beziehung, die Kommunikation und komplexe Entscheidungsprozesse.
Die Zukunft der KI in der Medizin in der Schweiz
Betrachtet man die aktuellen Entwicklungen im Bereich KI in der Schweiz, werden die nächsten Fortschritte insbesondere folgende Bereiche betreffen:
- Multimodale Modelle, die Bild-, Text- und Sensordaten kombinieren können
- Mehr prädiktive Werkzeuge für die Prävention
- Der verstärkte Einsatz generativer KI für Dokumentation und Wissensmanagement
- Besser informierte Patientinnen und Patienten, die nach der Nutzung von Chatbots wie ChatGPT in die Konsultation kommen
Zusammenfassung: Anwendungen von KI in der Medizin
| Bereich | Beispiele für Anwendungen |
|---|---|
| Diagnostik | Bildanalyse, Risikoscores |
| Therapie | Entscheidungsunterstützung, Personalisierung |
| Forschung | Medikamentenentwicklung |
| Organisation | Terminmanagement, Ressourcenplanung |
| Kommunikation | Chatbots, Telemedizin |
KI in der Medizin – eine vielversprechende Technologie mit Grenzen
Die künstliche Intelligenz in der Schweizer Medizin eröffnet bedeutende Chancen zur Verbesserung der Versorgungsqualität und zur Entlastung von Ärztinnen und Ärzten. Ihre Einführung sollte jedoch schrittweise, reguliert und konsequent am Menschen orientiert erfolgen.
Verantwortungsvoll eingesetzt wird KI zu einem verlässlichen Partner der Ärzteschaft – im Dienste eines effizienteren und nachhaltigeren Schweizer Gesundheitssystems.
FAQ – KI in der Medizin
Nutzen Ärztinnen und Ärzte in der Schweiz bereits KI?
Ja, insbesondere in der Radiologie, der medizinischen Bildgebung und bei der Organisation von Arztpraxen.
Kann KI eine Diagnose stellen?
Nein. Sie analysiert Bilder und klinische Parameter, um relevante Muster zu identifizieren, liefert jedoch lediglich Entscheidungshilfen – die finale Entscheidung trifft stets die Ärztin oder der Arzt.
Was sind die wichtigsten Vorteile von KI in der Medizin?
KI in der Medizin hilft insbesondere dabei, Zeit zu sparen, die Früherkennung zu verbessern und datenbasierte Entscheidungen zu unterstützen.
Welche Risiken bestehen?
Algorithmische Verzerrungen, mangelnde Transparenz, Datenschutzfragen und ungeklärte Haftungsfragen.
Wird KI Ärztinnen und Ärzte ersetzen?
Nein. Sie ergänzt die menschliche Expertise, ersetzt sie jedoch nicht.
