KI im Gesundheitswesen

Inhalte

Grundlagen der Künstlichen Intelligenz im Gesundheitswesen

• Einordnung von Künstlicher Intelligenz, Machine Learning, Large Language Models (LLMs) und generativer KI
• Entwicklung, Chancen und Grenzen moderner KI-Technologien
• Aktuelle Einsatzfelder in Diagnostik, Therapie, Dokumentation und Prozessoptimierung
• Wie KI bereits heute den klinischen Alltag sowie Arbeitsabläufe nachhaltig verändert

Clinical Decision Support: KI als Entscheidungshilfe

• Grundlagen datengetriebener KI-Modelle und Clinical Decision Support Systems (CDSS)
• Bedeutung von Datenqualität, Validierung und dem Umgang mit Bias
• Unterschiede zwischen Vorhersagen, Empfehlungen und medizinischen Entscheidungen
• Studien und KI-Ergebnisse kritisch bewerten und richtig einordnen
• Warum hochwertige Daten wichtiger sind als komplexe Algorithmen
• Weshalb KI den Menschen unterstützt, aber nicht ersetzt

KI-Anwendungen in Diagnostik und Patientenversorgung

• Einsatz von KI in Radiologie, Pathologie und Dermatologie
• KI in Intensivmedizin, Sepsis- und Schlaganfallversorgung
• Aktuelle Studien und Erfahrungen aus der medizinischen Praxis
• Identifikation von Einsatzbereichen mit nachweisbarem klinischem Mehrwert
• Bewertung, bei welchen Aufgaben ärztliche Expertise unverzichtbar bleibt und wo KI an ihre Grenzen stößt

Hands-on: Generative KI im klinischen Alltag

• Medical Prompting für ChatGPT und andere LLMs
• Arztbriefe, Dokumentation und medizinische Zusammenfassungen erstellen
• Einsatz generativer KI bei Kodierung, Evidenzsuche und Differentialdiagnosen
• Grenzen generativer KI, Halluzinationen und Qualitätskontrolle
• Entwicklung wirksamer Prompts sowie kritische Bewertung und Validierung der Ergebnisse

AI Readiness: KI strategisch in Klinik und Praxis einführen

• Analyse von Prozessen, Daten und Infrastruktur
• Identifikation und Priorisierung sinnvoller KI-Anwendungsfälle
• Priorisierung und Entwicklung einer KI-Roadmap
• Erfolgsfaktoren für die Einführung von Clinical AI

Mensch-KI-Interaktion und erfolgreiche Einführung von KI-Systemen

• Explainable AI (XAI), Human Oversight und vertrauenswürdige KI
• Automation Bias, Alarmmüdigkeit und nutzerorientierte Systemgestaltung
• Erfolgreiche Integration von KI in klinische Arbeitsabläufe
• Voraussetzungen für Vertrauen und Akzeptanz bei Anwenderinnen und Anwendern
• Warum der Erfolg von KI nicht nur von der Technologie, sondern vor allem von Transparenz, Verständlichkeit und Workflow-Integration abhängt

Smart Hospital und Clinical Intelligence: Zukunft der Gesundheitsversorgung

• Agentische KI-Systeme, Ambient Documentation und intelligente Assistenzsysteme
• Clinical Intelligence und automatisierte klinische Prozesse
• Entwicklungen hin zu intelligenten Krankenhäusern und digitalen Versorgungskonzepten
• Warum KI künftig vor allem Prozesse, Zusammenarbeit und Organisation verändern wird
• Entwicklung einer persönlichen Roadmap für den erfolgreichen KI-Einsatz in der eigenen Organisation

Ihr Nutzen

• Sie verstehen die wichtigsten Technologien, Begriffe und Einsatzmöglichkeiten der KI
• Sie bewerten Chancen, Grenzen und Risiken von KI-Anwendungen im klinischen Umfeld
• Sie setzen generative KI-Tools sicher für Dokumentation, Recherche und klinische Fragestellungen ein
• Sie identifizieren Anwendungsfälle und entwickeln Strategien für die Einführung von KI

Zielgruppe

• Ärzte & medizinisches Fachpersonal
• Ärztliche Leitung
• Klinikmanagement
• Krankenhausverwaltung
• Pflegeleitung/-management
• Patientenmanagement
• Stationsleitungen
• Bereichsleiter/-innen im Gesundheitswesen
• IT-Verantwortliche im Krankenhaus