gesponsertAI Factories berschleunigen KI-Projekte Personalengpässe im Krankenhaus: So hilft KI den Beschäftigten

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In Kliniken ist der demografische Wandel besonders spürbar. Er führt zu weniger Personal und höheren Patientenzahlen. Künstliche Intelligenz kann helfen, das Dilemma zu lösen.

Der Fachkräftemangel ist eine der größten Herausforderungen für Krankenhäuser. Laut dem Fachkräftemonitoring 2026 der Deutschen Krankenhausgesellschaft (DKG) haben zwei Drittel der Kliniken Schwierigkeiten, offene Stellen zu besetzen. Die Situation wird sich auch in den kommenden Jahren nicht entspannen – im Gegenteil: Bis zum Jahr 2035 werden voraussichtlich über 300.000 Beschäftigte altersbedingt aus dem Klinikdienst ausscheiden – rund 20 Prozent des aktuellen Personalbestands. Gleichzeitig führt der demografische Wandel zu steigenden Patientenzahlen, insbesondere in den Bereichen Geriatrie, Kardiologie, Gefäßchirurgie und Innere Medizin.

Kliniken müssen deshalb neue Strategien entwickeln, um trotz knapper Personalressourcen eine hochwertige Patientenversorgung sicherzustellen. Neben dem Abbau bürokratischer Hürden und der Ausweitung der ambulanten Versorgung gilt vor allem der Einsatz digitaler Systeme – allen voran künstlicher Intelligenz – als Hebel für einen effizienteren Personaleinsatz und eine bessere Patientenversorgung.

KI in der Praxis: Drei Beispiele für einen effizienteren Personaleinsatz

Die folgenden Beispiele zeigen, wie Krankenhäuser KI nutzen können, um das vorhandene Personal effizienter und effektiver einzusetzen.

• Frühwarnsysteme auf Intensivstationen: Der Personalschlüssel auf Intensivstationen ist hoch, da dort stets mit schwerwiegenden Komplikationen zu rechnen ist. Ein Team am Deutschen Herzzentrum der Charité Berlin hat eine KI-basierte Monitoring-Software entwickelt, die Echtzeitdaten aus Überwachungssystemen analysiert und das Personal alarmiert, bevor lebensbedrohliche Situationen entstehen. So lässt sich der Einsatz der Beschäftigten besser planen und das Mortalitätsrisiko senken. Auch der Stress für Ärzte, Krankenschwestern und -pfleger wird reduziert.

• KI-gestützte Krebsdiagnostik am KiTZ Heidelberg: Das Hopp-Kindertumorzentrum Heidelberg (KiTZ) setzt künstliche Intelligenz ein, um die Diagnose und Behandlung von Krebserkrankungen bei Kindern zu verbessern. Durch die automatisierte Auswertung von Bilddaten und Genomsequenzierungen ließ sich der Zeitaufwand für Tumoranalysen um 60 Prozent reduzieren. Dadurch verkürzte sich die Diagnostik von Tagen auf wenige Stunden. Schnellere Therapieentscheidungen und eine gesteigerte Behandlungsqualität ermöglichen es somit, die kleinen Patienten mit einem geringeren Personalaufwand besser zu versorgen.

• Einsatz generativer KI für die mehrsprachige Kommunikation: Das Universitätsklinikum Essen (UK Essen) nutzt Echtzeit-Übersetzungstools und Chatbots, um mit Patienten unabhängig von ihrer Herkunft in ihrer Muttersprache kommunizieren zu können. Das erleichtert und beschleunigt die Aufnahme und Anamnese. Auch das multinationale Team am UK Essen mit über 10.000 Mitarbeitern aus 86 Ländern, die mehr als 60 Sprachen sprechen, profitiert vom Einsatz generativer KI-Lösungen. So unterstützt eine spezielle App ausländisches Fachpersonal beim Verfassen von Arztbriefen und anderen Dokumenten. Neue Mitarbeiter können so schneller in die Arbeitsabläufe integriert werden.

Erfolgsfaktoren für den KI-Einsatz in Krankenhäusern

Der sichere und produktive Einsatz von KI in Krankenhäusern gelingt nur, wenn die IT die notwendigen Voraussetzungen dafür schafft. IT-Verantwortliche in Krankenhäusern sollten dabei auf folgende vier Faktoren setzen:

• 1. Moderne IT-Infrastruktur: Herkömmliche IT-Systeme stoßen beim Training und der Anwendung von KI-Modellen schnell an ihre Grenzen. Krankenhäuser benötigen deshalb Server, die für KI-Aufgaben optimiert sind. In den Labors und auf den Stationen bieten leistungsfähige KI-optimierte Workstations die notwendige Performance, um Sprachmodelle und andere KI-Anwendungen schnell und zuverlässig ausführen zu können.

• 2. Schulungen für KI-Kompetenz:Um KI-Systeme effektiv nutzen zu können, müssen Fachkräfte im Gesundheitswesen neue Kompetenzen erwerben. Schulungen für KI-Kompetenz ermöglichen es dem Personal, moderne Tools sicher und effizient einzusetzen. Solche Weiterbildungsmaßnahmen sind entscheidend für die reibungslose Implementierung moderner Systeme und helfen medizinischen Teams, bessere Behandlungsergebnisse zu erzielen.

• 3. Individuelle KI-Lösungen: Obwohl sich für die Kliniken die jeweiligen Herausforderungen in den Bereichen Diagnostik, Patientenüberwachung und Dokumentation ähneln, hat doch jedes Krankenhaus individuelle Anforderungen an Systeme und Lösungen. IT-Verantwortliche sollten deshalb auf Plattformen setzen, die eine schnelle und einfache Bereitstellung von KI-Anwendungen ermöglichen. Solche Plattformen versetzen IT-Teams in die Lage, maßgeschneiderte Lösungen zu entwickeln, um die Effizienz und Versorgungsqualität nachhaltig zu verbessern.

• 4. Zero-Trust-Security: Die hohe Sensibilität von Gesundheitsdaten erfordert strenge Sicherheitsvorkehrungen. Ein Zero-Trust-Modell minimiert Risiken, indem es Zugänge zu Geräten und Daten auf das absolut Notwendige beschränkt und durch Netzwerksegmentierung die Ausbreitung von Schadsoftware erschwert. Dadurch sinkt die Wahrscheinlichkeit erfolgreicher Cyberangriffe deutlich. So wird nicht nur eine reibungslose Patientenversorgung gewährleistet, sondern auch das Vertrauen in digitale Datensysteme wie die elektronische Patientenakte (ePA) gestärkt.

Fazit: KI-Erfolg im Krankenhaus ist eine Frage der richtigen Strategie

Künstliche Intelligenz wird im Gesundheitswesen bereits seit vielen Jahren eingesetzt und hat zu großen Fortschritten in der Diagnostik und Therapie geführt. KI kann aber auch dazu beitragen, Verwaltungsvorgänge zu optimieren, den Personaleinsatz besser zu planen und die Pflege effizienter zu gestalten. Sie ist deshalb ein wichtiger Hebel, um die aktuellen und zukünftigen Personalengpässe in Kliniken abzufedern.

Bei der Entwicklung und Anwendung solcher Lösungen sollten IT-Teams in Krankenhäusern auf Plattformen wie die Dell AI Factory with NVIDIA setzen. Sie kombiniert KI-optimierte Server und Workstations mit Software-Plattformen wie NVIDIA NIM für Microservices, NVIDIA Omniverse für cyberphysische Systeme und NVIDIA AI Enterprise für die schnelle Entwicklung und Bereitstellung von KI-Workloads.

Wie Studien zeigen, lassen sich KI-Projekte durch AI Factories um bis zu 86 Prozent beschleunigen. Mit Project Fort Zero bietet Dell zudem eine validierte Zero-Trust-Lösung, die das Risiko erfolgreicher Cyberangriffe minimiert. Kliniken können so KI-Anwendungen schnell, sicher und skalierbar einführen – ohne selbst eine eigene Infrastruktur aufbauen zu müssen.

IT-Verantwortliche in Krankenhäusern sollten sich ohnehin fragen, ob der Aufbau und Betrieb eines eigenen Rechenzentrums wirklich zielführend ist oder ob es nicht sinnvoller wäre, mit anderen Kliniken zu kooperieren bzw. den Standardbetrieb an spezialisierte Dienstleister auszulagern. So ließen sich für die IT-Mitarbeiter wesentlich leichter Freiräume für wirklich wertschöpfende Aufgaben wie die Weiterentwicklung der KI-Strategie schaffen.

Auf dem Dell Technologies Forum im Herbst 2026 erfahren Sie mehr über die Dell AI Factory with NVIDIA und andere aktuelle Entwicklungen. Tragen Sie sich jetzt in die Vormerkliste ein und erhalten Sie automatisch eine Nachricht, wenn die Registrierung beginnt.

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