Ob bei der EKG-Auswertung, der automatisierten Dokumentation oder der Analyse von Gesprächen – künstliche Intelligenz verändert den klinischen Alltag. Auf Intensivstationen entstehen neue Möglichkeiten zur Prozessoptimierung und Entlastung des Personals. Gleichzeitig rücken ethische und datenschutzrechtliche Aspekte in den Vordergrund, wenn digitale Systeme tief in die Arbeitsabläufe und Interaktionen eingreifen.
Die künstliche Intelligenz – kurz KI – ist eine digitale Informationstechnik, die in Echtzeit die an sie gestellten Fragen beantwortet und Problemlösungen vorschlägt. In den vergangenen beiden Jahren hat sich die Anwendung dieser Technik immer mehr im Lebensalltag der Bevölkerung durchgesetzt. Vor allem jüngere Menschen stellen ihre Fragen gern mündlich durch Hineinsprechen in ein Smartphone. Die frühere Technik des Eintippens in einen Laptop oder ein i-Pad erscheint im Vergleich dazu fast als Seniorenmethode. Hinzu kommt, dass die Antworten im Internet meist komplexer und vielfältiger ausfallen. Die KI kommt dagegen dem Bedürfnis nach immer rascherer, einfacher und möglichst kompakter Information entgegen. Ein Nachteil bei dieser Art der Informationsbeschaffung ist allerdings, dass die Inhalte oftmals nicht mit Quellenangaben versehen sind und die zugrunde liegende Evidenz nicht unmittelbar überprüfbar ist.
KI im Gesundheitswesen
Erfahrungen mit KI (englisch: AI = artificial intelligence) liegen im Gesundheitswesen bisher vor allem in Bereichen vor, in denen auf bestimmte Befundkonstellation nur eine begrenzte Zahl von Antworten möglich ist. Die dafür relevanten Entscheidungsoptionen lassen sich der KI im Vorfeld als strukturierter Datenhintergrund bereitstellen. Damit kann die KI eine klinisch erfahrene Ausbilderin oder einen klinisch erfahrenen Ausbilder (Oberärztin oder -arzt, Chefärztin oder -arzt, leitende Pflegefachperson) für neu eingestelltes Personal ersetzen.
Ein klassisches Beispiel ist die Interpretation eines Elektrokardiogramms (EKG). Eine EKG-Kurve hat nur eine begrenzte Zahl von normentsprechenden oder pathologischen Verläufen. Statt einer zeitraubenden Befundbesprechung mit dem Ausbilder kann die KI die Bewertung erstellen. Ein gravierender Nachteil ist allerdings, dass die langjährig erworbenen Erfahrungen eines Ausbilders nicht im persönlichen Dialog und parallel zu eigenen, begleitenden Erfahrungen an die nächste Generation von Medizinpersonal weitergegeben werden. Dieses verlässt sich ausschließlich auf die anonyme Informationstechnik. Die Fähigkeit zur eigenständigen, kritischen Bewertung von Befunden und das Sammeln klinischer Erfahrungen dürften daher künftig eher abnehmen.
KI in der Intensivmedizin
Ein Autorenteam der Universität von Padua in Norditalien unternahm eine aktuelle Literaturanalyse zur Anwendung der KI in der Intensivmedizin und speziell in der intensivmedizinischen Pflege. Die Ergebnisse haben sie kürzlich publiziert [1].
Die Autorinnen und Autoren durchforschten internationale medizinische Datenbanken wie Medline, Cinahl oder Web of Science mit dem Suchstichwort (auf Englisch) „Künstliche Intelligenz“ in Kombination mit den Stichworten „Intensivmedizin“, „Notaufnahme“ und „Pflege“. Aufgefundene Arbeiten in englischer oder italienischer Sprache werteten sie weiter aus. Ein spezieller Veröffentlichungszeitraum war nicht vorgegeben, sodass alle Publikationen, die bis 2025 zu dem Thema erschienen waren, aufgerufen wurden.
Die Autoren fanden bei einer ersten Recherche 1.364 Artikel, von denen sie 507 als Doppelpublikationen aussondern konnten. Zwei der Autoren lasen die Zusammenfassungen der verbleibenden 857 Artikel im Detail. Veröffentlichungen mit geringer Relevanz sortierten sie wiederum aus, sodass letztlich 24 Arbeiten für eine Detailanalyse im Volltext verblieben.
Ein Drittel der Studien stammte aus den USA (acht), weitere aus Israel, Südkorea, den Niederlanden, Brasilien und vereinzelt auch aus anderen Ländern. Aus Deutschland kam keiner der Beiträge. 13 Studien kamen von Intensivstationen, neun aus Notaufnahmeabteilungen, die übrigen aus der präklinischen Notfallmedizin.
In den meisten Studien wurden strukturierte Daten zur Eingabe in die KI-Systeme verwendet. Der Begriff „strukturiert“ meint in diesem Zusammenhang, dass es sich beispielsweise um Laborwerte mit definiertem Zahlenwert handelte, die die KI anhand zuvor hinterlegter Referenzbereiche bewerten konnte. Auch die Werte für Vitalzeichen und Bewusstseinslage (bewusstlos, verwirrt, soporös, bewusstseinsklar) waren strukturiert. Nichtstrukturierte Daten waren beispielsweise ausformulierte Pflegeberichte, Arztbriefe oder Röntgenbilder. Solche Daten wurden nur selten in die KI-Programme einbezogen.
In nur zwei Studien wurden Audiodaten in die Auswertung einbezogen: zum einen bei einem KI-Programm, das bei Visitengesprächen über ein Mikrophon „mithörte“ und daraus Informationen zu der jeweiligen Patientin oder dem jeweiligen Patienten entnahm, zum anderen bei einem Programm, das Triage-Diskussionen in einer Notaufnahmeabteilung „mithörte“ und daraus Schlussfolgerungen für die Prognose des Patienten zog.
Die Tabelle gibt einige Beispiele, wie die KI gemäß der Studien in der Intensivpflege oder in einer Notaufnahme sinnvoll zum Patientenmanagement beitragen konnte. Das in der untersten Tabellenzeile dargestellte KI-Programm ist eher ein Beispiel für die Nutzung durch Ärzte. Die übrigen Programme konnten für Pflegende eine Zeitentlastung schaffen.
Zwischen Effizienz und Ethik
Die in der vorliegenden Übersichtsarbeit vorgestellten Einsatzmöglichkeiten von KI auf Intensivstationen werfen grundlegende ethische und datenschutzrechtliche Fragen auf. So erscheint der Einsatz von Kameras und Mikrofonen in Patientenzimmern, etwa zur kontinuierlichen Erfassung klinischer Parameter, zur Analyse von Visitengesprächen oder zur Verhaltensbeobachtung des Pflegepersonals, auf den ersten Blick wie ein System umfassender Überwachung. Künftig könnten solche Systeme sogar in der Lage sein, pflegerische Handlungen dahingehend zu bewerten, ob beispielsweise eine vorgeschriebene Händedesinfektion erfolgt ist. Dabei entstehende Verhaltensabweichungen würden digital erfasst, gespeichert und könnten nachträglich ausgewertet werden.
Solche Technologien greifen tief in die Persönlichkeitsrechte von Patientinnen und Patienten sowie von Mitarbeitenden ein. Ihr Einsatz ist daher – außerhalb kontrollierter Studiensettings mit informierter Einwilligung – derzeit kritisch zu betrachten. Es ist zu klären, ob eine allgemeine gesellschaftliche und klinische Akzeptanz für derartige Anwendungen erreicht werden kann.
Aktuell erscheint der gezielte Einsatz von KI vor allem in jenen Bereichen sinnvoll, in denen sie klar definierte klinische Fragestellungen beantworten kann, beispielsweise in der Entscheidungsunterstützung oder der strukturierten Dokumentation. Auch die automatisierte Erstellung von Pflegeberichten durch KI-Systeme könnte perspektivisch zu einer Entlastung des Pflegepersonals führen. Ob sich dieser theoretische Vorteil in der Praxis bestätigt, ist jedoch bislang nicht durch randomisierte Studien belegt.
Weitere Forschung nötig
Die bereits publizierten Ergebnisse sind ein Beleg für den möglichen Beitrag der KI in der Intensivpflege. Wichtig ist allerdings, dass das Pflegepersonal seine Erfahrungen aktiv in die Entwicklung brauchbarer KI-Programme einbringt. Künftig werden groß angelegte, am besten randomisierte und prospektive Studien benötigt, um festzustellen, bei welchen klinischen Problemstellungen die KI tatsächlich einen Zeitvorteil für die Pflege mit sich bringt und wo sie zur Fehlervermeidung beitragen kann. Dies müsste auch mit einer statistischen Signifikanz der Ergebnisse im Vergleich zu einem konventionellen klinischen Management belegt werden.
Literatur:
[1] Porcellato E et al. Exploring applications of artificial intelligence in critical care nursing: a systematic review. Nursing Reports 2025. doi: 10.3390/nursrep15020055
[2] Tyskbo D, Nygren J. Reconfiguration of uncertainty: Introducing AI for prediction of mortality at the emergency department. Im Internet: doi.org/10.1016/j.socscimed.2024.117298
