Philips CEO: KI revolutioniert Gesundheit – Vertrauen als Hürde

Künstliche Intelligenz revolutioniert leise die Effizienz und das Potenzial des US-Gesundheitswesens, auch wenn sich die Landschaft der staatlichen Gesundheitspolitik und -ausgaben weiterhin dramatisch verschiebt. Philips, der altehrwürdige Elektronikhersteller, der sich zu einem führenden Medtech-Anbieter entwickelt hat, steht an vorderster Front dieser KI-gesteuerten Gesundheitsrevolution und optimiert und beschleunigt aktiv den Arbeitsablauf der Patientenversorgung. Laut Jeff DiLullo, CEO von Philips Nordamerika, hat Technologie heute eine immense Kraft, Gesundheitsergebnisse zu beeinflussen, von der Optimierung von Radiologie-Scans bis zur Beschleunigung von Krebsdiagnosen. Er betont, dass Führungskräfte aller Branchen traditionelle Ansätze überdenken müssen, um den Anforderungen dieses sich entwickelnden Moments am besten gerecht zu werden.

Während viel über die transformative Kraft der KI diskutiert wird, bleiben ihre tatsächliche Implementierung und Wirkung in verschiedenen Geschäftsbereichen manchmal hinter dem Hype zurück. DiLullo hebt jedoch hervor, dass der Einfluss der KI im Medtech-Bereich bereits erheblich und unmittelbar ist. Er verweist auf den Philips 2025 Future Health Index, der zeigte, dass KI-Anwendungen in bestimmten Gesundheitsbereichen oder „Kompartimenten“ bemerkenswert ausgereift sind und sogar die FDA-Zulassung erhalten haben, wodurch sie für den klinischen Gebrauch als sicher gelten. Im Gegensatz dazu bleiben andere Bereiche experimenteller. Ein erhebliches Hindernis ist jedoch der noch junge „Vertrauensfaktor“ in der breiteren Bevölkerung, der derzeit die größte Barriere für eine weit verbreitete Implementierung darstellt.

Diese Vertrauenslücke zeigt sich in den Daten: Etwa 60 bis 65 % der Kliniker äußern Vertrauen in KI, doch nur etwa ein Drittel der Patienten, insbesondere ältere Personen, teilen diese Ansicht. DiLullo ist der Meinung, dass die Überbrückung dieser Kluft eine kollektive Verantwortung ist, wobei Philips eine entscheidende Rolle bei der Bereitstellung validierter, von der FDA zugelassener Diagnosefähigkeiten spielt, die durch KI unterstützt werden. Er stellt fest, dass jüngere Generationen, die „digital fließend“ sind, KI-Modellen von Natur aus vertrauen. Für ältere Patienten liegt der Schlüssel bei den Gesundheitsfachkräften selbst. Wenn Ärzte und Pflegekräfte an die Glaubwürdigkeit und Wirksamkeit der KI glauben – sie nutzen, um ihre Analysen und Diagnosen zu erweitern, anstatt sie zu ersetzen – wird das Patientenvertrauen letztendlich steigen. Wenn Kliniker den Wert der KI erkennen, ihre Fähigkeit, mehr Zeit für die Patienteninteraktion freizusetzen und ihren eigenen Stress zu reduzieren, wird sich die Akzeptanz innerhalb der Gesundheitssysteme in den kommenden Jahren voraussichtlich parabolisch beschleunigen.

Über administrative Funktionen hinaus macht die praktische Anwendung von KI für Praktiker bereits einen spürbaren Unterschied, insbesondere in der Radiologie. Eine frühe Diagnose korreliert oft mit besseren Ergebnissen, doch die Wartezeiten für Scans können lang sein. DiLullo führt an, wie die KI-integrierten MRT-Systeme von Philips die Scanzeiten erheblich verkürzen, manchmal um die Hälfte oder sogar zwei Drittel. Ein Scan, der einst 45 Minuten dauerte, kann dank der „Smart Speed“-Technologie, die die Scanzeit durch Entfernen von Rauschen anstatt durch Ausfüllen von Lücken komprimiert, jetzt in nur 20 Minuten abgeschlossen werden. Dies führt nicht nur zu einem besseren Scan in kürzerer Zeit, sondern ermöglicht Radiologen auch, mehr Studien pro Tag zu verarbeiten – potenziell 20 statt 12 oder 15. Dieser erhöhte Durchsatz bedeutet mehr Patientenversorgung, höhere Erstattungen für Krankenhäuser und letztendlich eine verbesserte Patientenversorgung. Darüber hinaus kann KI bestimmte Bereiche in digitalen Bildern präzise identifizieren und Radiologen zu kritischen Regionen für eine sofortige Bestimmung leiten. Der gesamte Diagnoseprozess, einschließlich der digitalen Pathologie für Krebsbefunde, kann nun auf wenige Stunden gestrafft werden, eine monumentale Verschiebung gegenüber früheren Zeitplänen.

Bedenken hinsichtlich „KI-Halluzinationen“, die oft mit generativen KI-Modellen verbunden sind, sind für die derzeit im Gesundheitswesen eingesetzte diagnostische KI weniger relevant, da die menschliche Aufsicht integraler Bestandteil bleibt. Während Vorsicht und eine robuste Governance für die Erforschung fortschrittlicherer generativer KI unerlässlich sind, betont DiLullo, dass das Vermeiden von Experimenten keine Option ist. Er hebt hervor, dass aktuelle KI-Anwendungen wie Smart Speed in Radiologie-Workflows, beschleunigte Tumorkonferenzen und virtuelle On-Demand-Konsultationen bereits einen tiefgreifenden Einfluss haben, wenn auch noch nicht ihr volles Potenzial erreicht ist. Führende Institutionen wie Massachusetts General Brigham, Stanford und Mount Sinai nutzen aktiv Bevölkerungsgesundheitsdaten, um KI-Modelle für spezifische und breite Anwendungsfälle zu trainieren, was die immensen, sofort verfügbaren Möglichkeiten demonstriert.

DiLullo betont, dass Gesundheitssysteme nicht auf eine „Wunderlösung“ warten müssen, die ewiges Leben oder die Heilung jeder Krankheit verspricht. Stattdessen sollte der Fokus auf der Optimierung und Verbesserung des bestehenden Systems liegen. So wie man beim ersten Fahrversuch nicht sofort auf die Autobahn fährt, gibt es im „Umfeld“ der aktuellen Gesundheitsversorgung noch viel zu tun. Die überwiegende Mehrheit – DiLullo schätzt 80 % – des potenziellen Einflusses von KI kann heute durch die Steigerung der Produktivität im großen Maßstab mit ausgereifter KI und virtuellen Fähigkeiten realisiert werden. Dieses sofortige, spielverändernde Potenzial stellt die nächste große Chance für die Gesundheitsversorgung dar, angetrieben durch den tiefgreifenden und dringenden Bedarf an Effizienz und verbesserten Patientenergebnissen.