Gesundheit und die Qualitätssicherung mit künstlicher Intelligenz in der Medizin

Künstliche Intelligenz in der Qualitätssicherung im Gesundheitswesen

Qualitätssicherung bezeichnet im Gesundheitswesen die systematische Überprüfung medizinischer Prozesse, bei denen grundsätzlich davon ausgegangen wird, dass sie regelhaft korrekt ablaufen. Ziel ist es, Abweichungen, Fehlentscheidungen oder Missbrauch frühzeitig zu erkennen und zu verhindern.

Mit dem Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) wird diese Qualitätssicherung zunehmend automatisiert, standardisiert und objektiviert.

1. Grundprinzip der KI-gestützten Qualitätssicherung

Im medizinischen Kontext überprüft KI, ob

• eine Diagnose sachlich begründet ist,

• die gewählte Therapie (Medikamente, Operationen, sonstige Maßnahmen) zur Diagnose passt,

• und ob die Diagnose plausibel aus den erhobenen Befunden abgeleitet wurde.

Dabei fungiert die KI nicht als behandelnder Akteur, sondern als kontrollierende Instanz – vergleichbar mit einem permanenten, datenbasierten Zweitgutachten.

2. Plausibilitätsprüfung medizinischer Entscheidungen

Ein zentrales Instrument ist der Plausibilitätscheck. Die KI vergleicht Diagnose und Therapie mit:

• Anamnese,

• klinischem Untersuchungsbefund,

• Laborwerten,

• bildgebender Diagnostik,

• bekannten medizinischen Leitlinien.

Weichen diese Elemente erheblich voneinander ab, wird der Vorgang markiert, gestoppt oder zur Überprüfung eskaliert.

3. Schutz vor Fehlgutachten und Straftaten

KI-Systeme in der Qualitätssicherung tragen dazu bei, schwerwiegende Fehlentwicklungen zu verhindern, darunter:

• falsche oder missbräuchliche Gutachten,

• Körperverletzung durch medizinisch nicht indizierte Eingriffe,

• Abrechnungsbetrug,

• sowie extreme Fälle bis hin zu Tötungsdelikten durch Fehlbehandlung.

Die KI erkennt dabei systematische Unstimmigkeiten, die menschlichen Prüfern oft erst spät oder gar nicht auffallen.

4. Beispiele für Plausibilitätskonflikte

a) Psychiatrische Fehldiagnosen So sind soziale Belastungen wie Geldmangel, Liebeskummer oder banale Infekte (Husten, Schnupfen, Heiserkeit) nicht plausibel mit der Diagnose „Schizophrenie“ vereinbar. Ebenso wäre eine daraufhin angeordnete Hüftoperation medizinisch völlig unbegründet und würde durch ein KI-gestütztes System sofort beanstandet und gestoppt.

b) Pathologisierung legitimer Anliegen Der Wunsch nach konsequenter Strafverfolgung bei Kriminalität ist kein Anzeichen für Größenwahn oder eine bipolare Störung. Eine darauf basierende medikamentöse Behandlung – erst recht mit hochtoxischen Substanzen wie Chemotherapeutika – wäre evident fehlerhaft und würde von einem Expertensystem unterbunden.

5. Stand der Technik

Solche medizinischen Expertensysteme sind keine Zukunftsmusik. Sie existieren – in unterschiedlichen Ausprägungen – bereits seit über 20 Jahren. Neu ist jedoch:

• die höhere Rechenleistung,

• der Zugriff auf große, strukturierte Datensätze,

• und die zunehmende Integration in klinische Routinen.

Fazit

Künstliche Intelligenz in der Qualitätssicherung ersetzt keine ärztliche Verantwortung,sie begrenzt aber Willkür, Irrtum und Machtmissbrauch.

Gerade in einem hochsensiblen Bereich wie dem Gesundheitswesen wirkt KI als rationales Korrektiv: Sie stellt sicher, dass Diagnosen, Befunde und Therapien in einem medizinisch-logischen Zusammenhang stehen – und schützt damit Patienten ebenso wie das System selbst.