KI im Gesundheitswesen hat das Potenzial, die medizinische Versorgung grundlegend zu verändern – insbesondere in der Diagnostik. Doch wie Dr. Tina Madoharan im Podcast von Scavenger deutlich macht, liegt der wahre Mehrwert von KI nicht in reiner Geschwindigkeit, sondern in besseren Entscheidungen, höherer Präzision und früherer Erkennung von Krankheiten.

Viele KI-Anwendungen starten mit Effizienzgewinnen: Automatisierte Dokumentation, Priorisierung von Fällen oder administrative Entlastung für medizinisches Personal. Diese Use Cases sind wichtig – aber sie greifen zu kurz. Entscheidend ist, wo KI klinisch wirklich hilft: etwa bei der Früherkennung von Krebs, bei der Analyse von Gewebe auf Zell- und Molekülebene oder bei der Unterstützung komplexer Diagnoseentscheidungen, die für das menschliche Auge allein nicht möglich sind.

Dr. Madoharan nennt konkrete Beispiele: KI kann heute bereits Tumore quantifizieren, Mitosen zählen, Bilddaten segmentieren oder Auffälligkeiten in Radiologie- und Pathologiebildern markieren. In der Patientenüberwachung hilft KI, aus einer Vielzahl von Vitalparametern diejenigen zu priorisieren, die akuten Handlungsbedarf signalisieren – etwa bei Sepsis- oder Schlaganfallrisiken. Auch generative KI kommt zum Einsatz, um Befunde zusammenzufassen oder Inkonsistenzen in Berichten aufzudecken.

Gleichzeitig erklärt sie, warum viele KI-Projekte im Gesundheitswesen scheitern: fehlende Integration in klinische Workflows, isolierte Insellösungen und mangelnde Erklärbarkeit. Oft fehlt in der KI-Brille der Blick auf den Menschen und die Patient*innen selbst. Denn Vertrauen entsteht nur, wenn KI zuverlässig, reguliert, transparent und verständlich ist – gerade in einem hochsensiblen und regulierten Umfeld.

Fazit:
Die Zukunft der KI im Gesundheitswesen ist nicht „AI first um jeden Preis“, sondern AI assisted mit menschlicher Verantwortung. Nicht unbedingt nur schneller – sondern vor allem besser für die Patient*innen.