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Eine neue Ära der Medizin Prozent lag. Das Forschungsteam plant, das Bewertungstool
Obwohl das Potenzial multimodaler KI-Modelle auf der Hand kostenfrei bereitzustellen, um Qualitätsverbesserungen in der
zu liegen scheint, bleibt ihre tatsächliche Nutzung begrenzt. medizinischen Dokumentation zu fördern.
Zwar belegten mehrere aktuelle Studien, dass KI sowohl die
Diagnosegenauigkeit als auch die Patientenkommunikation KI in der Triage
verbessern könne, trotzdem mangele es weiterhin an Vertrauen. Eine radiologische Abteilung in Norwegen hat erfolgreich eine
„Wenn KI von einem Werkzeug der Radiologie zu einem echten KI-Anwendung zur Triage von Traumafällen implementiert,
Teil der Medizin werden soll, müssen Ärzte und Patienten ihr die in vier Krankenhäusern eingesetzt wird. Diese Technologie
vertrauen – und das beginnt mit Transparenz“, sagte Dr. Topol. markiert dringende Röntgenfälle und erleichtert Radiologen
Hier komme die Radiologie ins Spiel. „Vertrauen entsteht die Priorisierung, wodurch die Diagnose und Behandlung
durch Erfahrung, und die Medizin wird sich auf die Expertise beschleunigt werden. Laut Line Tveiten, Leiterin der
der Radiologie verlassen, wenn wir lernen, die Möglichkeiten Implementierung bei Vestre Viken HT, wurden die
der KI zu nutzen“, schloss er. „Gemeinsam können wir diese Auswirkungen retrospektiv analysiert, da die KI außerhalb einer
außergewöhnliche Chance in die Praxis umsetzen und mit KI Studie eingeführt wurde.
eine neue Ära für die Medizin einleiten.“ Die KI optimierte Arbeitsabläufe, reduzierte Wartezeiten
und Konsultationen. Von über 35.000 Röntgenbildern wurden
KI in der klinischen Anamnese mehr als 8.500 Patienten ohne Frakturen entlassen, was die
Diesen Einfluss untersuchen verschiedene Studien. So können Wartezeit um insgesamt 250 Tage verkürzte. Gleichzeitig sanken
große Sprachmodelle (LLMs) die Vollständigkeit klinischer die Konsultationen um mehr als 6.000, was dem Personal
Anamnesen in Bildgebungsaufträgen effizient bewerten. Eine ermöglichte, dringende Fälle zu priorisieren.
Studie des Stanford AI Development and Evaluation Labs zeigte, Tveiten betonte die Bedeutung von Anpassungen und
dass KI-Modelle wie Mistral-7B fast so genau arbeiten wie Änderungsmanagement, da jeder Krankenhausarbeitsablauf
proprietäre Modelle, etwa GPT-4. Der Nutzen: Automatisierte einzigartig sei. Die KI-Anwendung wird nicht autonom
Vollständigkeitsprüfungen reduzieren den manuellen Aufwand genutzt; Radiologen prüfen weiterhin die Ergebnisse.
für Radiologen, beschleunigen die Analyse und ermöglichen Überraschenderweise reduzierte die Technologie die Lesezeit
eine gezielte Dokumentationsverbesserung. der Radiologen kaum. Die Validierung zeigte eine hohe
Die Forscher verglichen verschiedene Modelle mit Prompt- Genauigkeit in bestimmten anatomischen Bereichen, was das
Engineering und kontextbasiertem Lernen. Sie bewerteten Potenzial für autonome Anwendungen aufzeigt.
über 48.000 Anamnesen aus der Notaufnahme anhand von Eine Herausforderung war die Schulung der Zuweiser, um
fünf Elementen: medizinische Vorgeschichte, was, wann, wo sicherzustellen, dass Verletzungen ohne Frakturen weiterhin
und klinisches Anliegen. Die Ergebnisse: eine gewichtete korrekt behandelt werden. Die Implementierungserfahrungen
mittlere Einschlussrate von 73,8 Prozent und eine hohe betonen die Notwendigkeit maßgeschneiderter Ansätze, da
Übereinstimmung mit proprietären LLMs. keine Einheitslösung für alle Krankenhäuser existiert.
Ein wichtiger Befund war, dass Open-Source-Modelle Der RSNA findet in diesem Jahr vom 30. November bis
kostengünstiger und datenschutzfreundlicher sind, da sie zum 4. Dezember in Chicago statt.
lokal betrieben werden können. Die Studie ergab, dass nur 26
Prozent der Bildgebungsaufträge alle relevanten Informationen Ralf Buchholz, Hamburg
enthielten, während die gewichtete Vollständigkeit bei 74

Krankenhaus-IT Journal 1 /2025
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