Herr Thesen, die Digitalisierung des Gesundheitswesens schreitet voran. Welche Rolle spielt dabei künstliche Intelligenz?

Stefan Thesen: Zunächst mal müssen wir eingestehen, dass Deutschland nicht unbedingt vorne dabei ist bei der Digitalisierung. Da gibt es Länder, die sind viel weiter. Wir nutzen zwar Computer, um Informationen auszutauschen. Aber meist so wie Papier: Viele Menschen tippen vom Bildschirm auf den Bildschirm ab. Das würde ich pseudodigital nennen. Deutschland muss erst mal den Schritt schaffen, Lösungen wie die Patientenakte umzusetzen, damit Informationen zwischen den verschiedenen Bereichen besser fließen. Der nächste Schritt: Es kann nicht Ziel der Digitalisierung sein, dass alles, was über eine Patientin oder einen Patienten bekannt ist, in einem Verzeichnis als riesiger Dokumentenberg liegt. Und die Nachricht an die Behandelnden lautet: Viel Spaß beim Lesen! Steht schon irgendwo, was du suchst. Hier braucht es mehr Struktur und neue digitale Lösungen.

Außerdem wird die Darstellung der Bilder automatisch so optimiert, dass sie einfacher von Menschen gelesen werden können. Auch Diagnosehilfen werden gegeben: KI-Systeme können etwa bei Lungen-CT-Scans Lungenknoten finden und Radiologinnen und Radiologen darauf hinweisen. Das liefert eine wichtige Unterstützung bei der aufwendigen Arbeit, tausende Schichtbilder pro Patientin oder Patient detailliert anzuschauen und zu befunden. Das ist eine Arbeit, bei der Menschen auch mal Fehler machen und ein Computersystem, das nie ermüdet, wirklich helfen kann.

Künstliche Intelligenz in der Medizin: die wichtigsten Einsatzgebiete

Es ist ähnlich wie bei dem von Herrn Thesen angesprochenen Berg an Patientendaten: Auch bei der VBG geht im Verlauf eines Versicherungsfalls eine Vielzahl von Informationen ein – von ärztlichen Berichten über Mitteilungen der oder des Versicherten bis zu Abrechnungen von Leistungserbringern wie Krankenhäusern. Diese könnte KI wunderbar auswerten im Hinblick auf Muster für langwierigere Verläufe oder intensivere Leistungsbedarfe. Das heißt: Wir werden diese Informationen künftig umfassender und schneller scannen und bewerten können als der lesende Mensch allein. Auf diese Weise werden wir in der Lage sein, schwierige Fälle viel früher intensiver zu bearbeiten. Damit wir den Betroffenen und ihren Arbeitgebenden zielgerichteter und schneller helfen können.

Was wären weitere Anwendungsmöglichkeiten für KI im Reha-Management?

Froese: Möglich wäre, dass KI auch schon ganz am Anfang eines Falles bei der Fallklassifikation, das heißt bei der initialen Bestimmung der Bearbeitungsintensität, zum Einsatz kommt. Dafür könnte die künstliche Intelligenz anhand der Muster von in der Vergangenheit bearbeiteten Fällen den Neufällen automatisiert die zielführende Bearbeitungskategorie zuordnen und so dafür sorgen, dass unsere Versicherten schneller die benötigten Dienstleistungen der VBG erhalten. Auch bei der inhaltlichen Prüfung von Leistungsabrechnungen oder der Auswertung von Gutachten kann uns künstliche Intelligenz helfen. Für effiziente und erfolgreiche Reha-Verläufe sowie Leistungsfeststellungen.

Eine Herausforderung, aber auch eine Selbstverständlichkeit wird sein, die Kontrolle über die Daten und Algorithmen zu behalten.

Was hemmt aktuell noch den Einsatz von KI?

Froese: Im Reha-Management stehen wir vor denselben Problemen wie das gesamte Gesundheitswesen: Wir haben zwar alle Informationen, die wir benötigen, müssen sie aber erst für die KI zugänglich machen. Denn statt strukturierter Daten bekommen wir oftmals noch Bilder von Texten wie zum Beispiel PDFs. Diese Daten müssen wir mithilfe von Texterkennungssoftware heben, bevor sie die KI lesen und daraus Muster ableiten kann. Das ist fehleranfällig – und eine mühsame Vorarbeit, bevor wir KI überhaupt sinnvoll nutzen können. Eine Herausforderung, aber auch eine Selbstverständlichkeit wird sein, die Kontrolle über die Daten und Algorithmen zu behalten, um die schutzbedürftigen Ansprüche und Belange derjenigen, deren Daten wir nutzen, zu sichern – also in unserem Fall unserer Versicherten und Mitgliedsunternehmen.

Thesen: Es ist tatsächlich eine Frage des Vertrauens und der Nachvollziehbarkeit. Das KI-Modell an sich ist zunächst eine Blackbox. Das trainieren Sie. Das verstehen Sie mathematisch. Aber Sie verstehen nicht, wie es zu der konkreten Entscheidung kommt. Ich halte es für extrem wichtig, dass man es so baut, dass die Entscheidungen nachvollziehbar sind. Wenn ich Ihnen den Super-Experten baue und der sagt: Das ist die und die Krankheit. Dann fragen Sie: Warum? Dazu kann er aber nichts sagen. Dann vertrauen Sie ihm nicht. Ein Mensch wäre an seiner Stelle disqualifiziert. Wir müssen KI und Systeme daher so bauen, dass KI-Entscheidungen in Zukunft verlässlich und nachvollziehbar sind. Und zeigen, dass KI einen Mehrwert bietet. Genau das ist auch das Ziel unserer Arbeit.

Wie wichtig sind in diesem Zusammenhang gesetzliche Vorgaben?

Thesen: Es muss Rahmenbedingungen geben, Wildwuchs wäre nicht gut. Würde ich mir etwas wünschen, wäre das mehr Hilfe von politischer Seite, dazu zu motivieren, KI als etwas Gutes zu sehen. Wir brauchen hier eine Aufbruchstimmung. Denn ein Kernproblem ist, dass die Menschen wahrnehmen: KI wird reguliert, also ist sie gefährlich. Die Chance, die wir als Gesellschaft haben, KI zu nutzen, gerät da immer ins Hintertreffen. Ich finde das schade. Klar muss es Regeln geben. Aber wir müssen den Schritt gehen, die Menschen mitzunehmen. Damit sie die Chancen und nicht immer nur die Risiken von KI sehen. Zum Beispiel, wenn Datenzugriffe für die Patientenakte möglich sind. Da können wir als Gesellschaft besser werden. Sicherlich ist Effizienz ein Treiber von KI, um die Kosten im Gesundheitswesen zu senken. Aber eben nicht der wichtigste. Unser Ziel geht einher mit dem Wunsch der meisten Entscheider und Ärzte, Zeit für den Patienten zu gewinnen und dabei die Fehlerquote zu senken.

Warum ist in Zukunft der Einsatz von künstlicher Intelligenz unausweichlich? 

Froese: Ich denke, die Notwendigkeit von KI ergibt sich von allein. Weil wir es aufgrund des demografischen Wandels heute nicht mehr so leicht haben wie in der Vergangenheit, qualifiziertes Personal zu finden. Deswegen müssen wir alle Mittel und Wege nutzen, unser qualifiziertes Personal für die wertschöpfenden Tätigkeiten einzusetzen, bei denen menschliche Qualitäten entscheidend sind, wie zum Beispiel bei der individuellen Planung von Reha-Maßnahmen im Dialog mit unseren Versicherten und ihren Ärzten, und es von Tätigkeiten, bei denen Algorithmen im Vorteil sind, wie zum Beispiel langwieriges Sichten von vielen Dokumenten, zu entlasten. Und dabei kann künstliche Intelligenz ein wichtiger unterstützender Faktor sein.

Es ist eine Aufgabe für uns als Firma und für die Forschung, Möglichkeiten für den Einsatz von KI zu schaffen.

Außerdem beobachten wir gerade im KI-Bereich eine Transformation: die Entwicklung von einfachen KI-Modellen hin zu universellen KI-Modellen, sogenannten Generalist Foundational Models. Schauen Sie auf das, was gerade mit generativer KI passiert, etwa ChatGPT: Jede und jeder kann diese KI nutzen, um Texte oder Bilder zu erstellen. Das ändert das Schema. Sie können Daten und Aufgaben mitbringen. Das System „weiß“ etwas – und kann dann den Auftrag ausführen. Das ändert das Spiel.

Inwiefern?

Thesen: Weil Sie plötzlich nicht mehr nur einfache, vorgefertigte Aufgaben mit der KI machen können, sondern perfekt angepasst als Endnutzerin oder -nutzer ausgestalten können, was Sie wissen wollen. Heute haben Sie zwar einen schlauen CT- oder MR-Scanner, da steckt KI drin. Aber der kennt den gesamten Patientenkontext nicht. Das könnte künftig anders sein – wenn wir verbesserte Kommunikationsstandards und Infrastrukturen haben, wo alle Daten fließen, ohne dass CDs von einem ins andere Krankenhaus getragen werden müssen. Das ist eine Riesenchance, um mit diesem unstrukturierten Berg von Informationen im Gesundheitswesen umzugehen und daraus Analysen zu machen. Oder um Information strukturiert zu generieren. Die Grundlagen dafür sind da. 

Froese: Ich denke, dass wir durch die Verbesserung der Telematikinfrastruktur in Deutschland und unserer eigenen Systeme besser informiert sein werden und damit bessere Entscheidungen für die Betroffenen treffen können. KI wird die Verfahren optimieren – für unsere Mitgliedsunternehmen und ihre Beschäftigten, aber auch für die VBG. Künstliche Intelligenz wird aber niemals den Menschen ersetzen. Wir brauchen den Menschen mit seinem Mitgefühl und seiner Empathie, der mit der oder dem Betroffenen spricht, die Situation erhebt und herausfindet, was dem Menschen wichtig ist, welche Maßnahmen ihn weiterbringen. Dafür gewinnen wir Zeit, wenn uns bei den Vorarbeiten KI unterstützt.