KI soll Dokumentenchaos in Kliniken beenden
IBM-Experte fordert „Trustworthy AI“ für effizientere Gesundheitsverwaltung
Der IBM-Distinguished Engineer Hardy Gröger sieht im deutschen Gesundheitswesen einen wachsenden Effizienzdruck durch steigende Kosten, Fachkräftemangel und administrative Überlastung. In einem aktuellen Fachbeitrag warnt er vor einem „Dokumentenchaos“ in Kliniken und Krankenkassen und plädiert für den konsequenten Einsatz vertrauenswürdiger Künstlicher Intelligenz. Grundlage seiner Einschätzung sind unter anderem Analysen von Deloitte sowie Positionen der Deutschen Krankenhausgesellschaft.
Das deutsche Gesundheitswesen steht nach Einschätzung von Hardy Gröger, Distinguished Engineer und Director Data Client Success IBM DACH, vor einer strukturellen Belastungsgrenze. In einem am 28. April 2026 veröffentlichten Beitrag beschreibt er ein System, das zunehmend durch steigende Kosten, Fachkräftemangel und administrative Überlastung geprägt sei. Besonders die hohe Dokumentationslast in Kliniken und Krankenkassen führe zu ineffizienten Abläufen und binde qualifiziertes Personal in großem Umfang.
Gröger verweist auf Berechnungen des Beratungsunternehmens Deloitte, wonach den Krankenkassen bereits im Jahr 2026 eine Finanzierungslücke von mehr als 56 Milliarden Euro drohen könnte. Bis 2030 könne sich dieses Defizit auf rund 87 Milliarden Euro ausweiten. Parallel dazu wachse der Druck auf Krankenhäuser, da steigende Personal- und Sachkosten zunehmend nicht mehr vollständig refinanziert würden.
Ein zentrales Problem sieht der IBM-Manager in der massiven administrativen Belastung. Die Vielzahl an Dokumentationspflichten, Nachweisen und Prüfprozessen führe dazu, dass medizinisches und administratives Fachpersonal erhebliche Zeitanteile nicht für die Patientenversorgung einsetzen könne. Dies sei auch in Positionen der Deutschen Krankenhausgesellschaft beschrieben, die von einer „unüberschaubaren Flut von Dokumentations- und Nachweispflichten“ spricht.
Die Folgen dieser Entwicklung seien vielschichtig: Entscheidungen verzögerten sich, Prozesse würden fehleranfällig und die Kostenstruktur verschlechtere sich weiter. Gleichzeitig fehle es an Skalierbarkeit, da steigende Fallzahlen unmittelbar zu höheren Betriebskosten führten.
Als Lösungsansatz beschreibt Gröger den Einsatz sogenannter „Trustworthy AI“. Diese solle nicht nur Dokumente digital erfassen, sondern Inhalte semantisch verstehen und strukturiert verarbeiten. Technologien wie IBM watsonx ermöglichten dabei die automatisierte Auswertung von PDFs, Scans und unstrukturierten Daten. Die KI erkenne medizinische und administrative Inhalte im Kontext und unterstütze Sachbearbeitende durch konkrete Handlungsvorschläge.
Entscheidend sei jedoch die Einbettung in ein vertrauenswürdiges regulatorisches Rahmenwerk. Gröger betont vier zentrale Prinzipien: Datenschutz durch „Privacy by Design“, nachvollziehbare Entscheidungen durch „Explainable AI“, klare Governance-Strukturen sowie Offenheit gegenüber verschiedenen KI-Modellen. Nur so lasse sich der Einsatz von KI mit den hohen Anforderungen des Gesundheitssektors vereinbaren.
Aus Sicht des Autors liegt der strategische Nutzen der Technologie nicht allein in der Effizienzsteigerung. Vielmehr entstehe durch die Strukturierung und Kontextualisierung medizinischer Informationen ein qualitativer Mehrwert für Entscheidungen im Gesundheitswesen. Fachkräfte könnten sich dadurch stärker auf komplexe medizinische Einzelfälle konzentrieren.
