Künstliche Intelligenz im Spital – Dokumentationsassistenz als strategischer Hebel

Das Schweizer Gesundheitswesen steht vor strukturellen Herausforderungen: Der administrative Aufwand nimmt kontinuierlich zu, während gleichzeitig qualifiziertes Fachpersonal knapp wird. Besonders im Spitalbereich beanspruchen Dokumentations-, Codierungs- und Berichtspflichten einen erheblichen Teil der Arbeitszeit medizinischer Teams. Studien zeigen, dass ein signifikanter Anteil der ärztlichen Arbeitszeit auf administrative Tätigkeiten entfällt – zulasten der direkten Patientenversorgung. Vor diesem Hintergrund rückt Künstliche Intelligenz (KI) zunehmend in den Fokus, insbesondere im Bereich der klinischen Dokumentationsassistenz.

Moderne KI-Systeme kombinieren Spracherkennung, Natural Language Processing (NLP) und Large Language Models, um medizinische Inhalte automatisiert zu verarbeiten. Sie ermöglichen unter anderem:

• Die automatische Transkription von Patientengesprächen und Diktaten

• Die Generierung strukturierter medizinischer Berichte wie Arztbriefe oder Verlaufsdokumentationen

• Die Extraktion relevanter klinischer Informationen aus unstrukturierten Daten

• Vorschläge zur Kodierung und Abrechnung

• Je nach System unterstützen sie zudem mehrsprachige Verarbeitung inklusive Dialekten.

• In fortgeschrittenen Ausbaustufen, etwa im Bereich der Ambient Clinical Documentation, kann die KI das gesamte Arzt-Patienten-Gespräch analysieren und daraus automatisch eine vollständige, strukturierte Dokumentation erstellen.

Gesteigerte Qualiät und mehr Zeit für das Wesentliche: Den Menschen

Für Spitäler in der Schweiz ergeben sich daraus erhebliche Nutzenpotenziale. Der grösste Mehrwert liegt in der Entlastung des Fachpersonals durch die Reduktion administrativer Tätigkeiten. KI-gestützte Dokumentationslösungen können die Dokumentationszeit deutlich verkürzen, manuelle Transkriptionsarbeit eliminieren und repetitive Aufgaben automatisieren. Dadurch gewinnen Ärzt*innen und Pflegefachpersonen mehr Zeit für die direkte Patientenbetreuung. Gleichzeitig steigern automatisierte Workflows die Produktivität medizinischer Teams, indem Berichte schneller erstellt, Medienbrüche reduziert und Prozesse im klinischen Alltag beschleunigt werden. Organisationen berichten hier von signifikanten Zeitersparnissen und Produktivitätsgewinnen. 

Ein weiterer zentraler Vorteil liegt in der Verbesserung der Dokumentations- und Datenqualität. KI kann Dokumentationen konsistenter strukturieren, auf Vollständigkeit prüfen und standardisiert aufbereiten. Darüber hinaus unterstützt sie die korrekte Codierung und Leistungserfassung, etwa durch automatisierte Vorschläge für ICD-10-Codes oder abrechnungsrelevante Leistungen. Gerade vor dem Hintergrund des Fachkräftemangels und des zunehmenden Kostendrucks wird KI damit zu einem strategisch relevanten Instrument: Sie entlastet bestehende Teams, hilft dabei, vorhandene Ressourcen besser zu skalieren, und trägt durch effizientere Prozesse zur Kostendämpfung bei. Gleichzeitig kann die Verringerung administrativer Belastung die Arbeitszufriedenheit erhöhen, das Burnout-Risiko senken und den Fokus stärker auf die medizinischen Kernaufgaben lenken.

Mit klaren Governance-Strukturen kritische Aspekte entschärfen

Trotz dieser Potenziale sind auch kritische Aspekte zu beachten. Der Umgang mit hochsensiblen Gesundheitsdaten stellt hohe Anforderungen an Datenschutz und Compliance, insbesondere bei der Nutzung von Cloud-Infrastrukturen, der Einhaltung regulatorischer Vorgaben wie DSGVO, Schweizer Datenschutzrecht und Berufsgeheimnis sowie der Sicherstellung von Datenhoheit und Kontrolle.

KI im Gesundheitswesen erfordert daher klare Governance-Strukturen. Ebenso entscheidend ist das Vertrauen von Patient*innen und Fachpersonal. Dieses entsteht durch Transparenz in der Funktionsweise, Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse und die klare Abgrenzung, dass medizinische Entscheidungen nicht automatisiert von KI getroffen werden. Denn trotz aller technologischen Fortschritte bleibt die Verantwortung beim Menschen: Fachpersonen tragen die finale Verantwortung für Inhalte, während KI lediglich unterstützt, nicht aber klinische Entscheidungen ersetzt. Fehlerhafte oder halluzinierte Inhalte können Risiken schaffen, wenn sie nicht sorgfältig überprüft werden.

Hinzu kommt, dass sich der Markt für Healthcare-KI sehr dynamisch entwickelt. Zahlreiche Anbieter und Start-ups treten mit unterschiedlichen Lösungen auf, weshalb sich für Spitäler die strategische Frage stellt, ob sie mit einzelnen, pragmatischen Fallbeispielen einsteigen oder einen umfassenderen, strategisch integrierten Ansatz verfolgen wollen. Beide Wege haben Vor- und Nachteile: Ein schrittweiser Einstieg ermöglicht schnelle Erfahrungsgewinne bei begrenztem Risiko, während ein breiter Ansatz eine höhere Integrationstiefe verspricht, jedoch deutlich komplexer in der Umsetzung ist. 

Das passende Betriebsmodell als Erfolgsfaktor

Auch das Betriebsmodell spielt eine wichtige Rolle. Je nach Sicherheits- und Risikobewertung kommen On-Premises-, Private-Cloud- oder Public-Cloud-Modelle infrage. On-Premises bietet maximale Datenkontrolle, Private-Cloud-Lösungen in der Schweiz oder EU schaffen eine Balance zwischen Sicherheit und Skalierbarkeit, während Public-Cloud-Modelle hohe Flexibilität und eine schnelle Implementierung ermöglichen. Viele moderne Lösungen setzen deshalb auf hybride Ansätze. Für den Einsatz im Spital sind zudem die Einhaltung internationaler Standards, Interoperabilität über HL7/FHIR, sichere Datenverarbeitung und -speicherung sowie klare Regeln zur Datennutzung zentral – insbesondere mit Blick darauf, dass Kundendaten nicht für das Training von Modellen verwendet werden. Ein wesentlicher Erfolgsfaktor ist dabei die Integration in bestehende Klinikinformationssysteme (KIS).

Fazit: KI als strategischer Wegbereiter im Gesundheitswesen 

Insgesamt zeigt sich: KI in der Dokumentationsassistenz ist weit mehr als ein reines Effizienzwerkzeug. Sie entwickelt sich zu einem strategischen Enabler für den zukünftigen Spitalbetrieb, indem sie Personal entlastet, Qualität und Dokumentationsintegrität unterstützt, zur Kostendämpfung beiträgt und sowohl Arbeitsbedingungen als auch Patientenerfahrung verbessern kann. Entscheidend für den nachhaltigen Erfolg ist jedoch ein ausgewogener Ansatz zwischen Innovation und Verantwortung – mit klaren Governance-Strukturen, hoher Datenqualität und einem gezielten, use-case-orientierten Einstieg.