Einsatz von Künstlicher Intelligenz im britischen Gesundheitswesen zur Effizienzsteigerung und Verbesserung der Patientenversorgung

Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in den britischen National Health Service (NHS) gewinnt zunehmend an Bedeutung als strategisches Instrument zur Bewältigung der wachsenden Herausforderungen im Gesundheitswesen. Angesichts eines erheblichen Patientenrückstands, insbesondere bei planbaren Eingriffen, und einer zunehmenden Belastung des Personals durch administrative Aufgaben, bieten KI-Technologien vielversprechende Ansätze zur Effizienzsteigerung und zur Verbesserung der Patientenversorgung.

KI zur Entlastung des Pflegepersonals und Steigerung der Patientenzentrierung

Eine zentrale Anwendung von KI im NHS ist die Automatisierung von Verwaltungsaufgaben, die traditionell einen erheblichen Teil der Arbeitszeit von Ärztinnen und Ärzten sowie Pflegekräften in Anspruch nehmen. Ziel ist es, das Personal von Routinearbeiten zu entlasten, damit es sich verstärkt der direkten Patientenbetreuung widmen kann.

Automatisierung von Entlassungsberichten und Patientendokumentation

Ein Beispiel hierfür ist der Einsatz von KI-gestützten Tools zur Erstellung von Entlassungsdokumenten. Diese Technologien sind in der Lage, wichtige Informationen wie Diagnosen und Testergebnisse aus medizinischen Aufzeichnungen zu extrahieren und automatisch in Entlassungsberichte zu integrieren. Nach einer abschließenden Überprüfung durch medizinisches Fachpersonal können diese Dokumente dann effizient für die Entlassung von Patientinnen und Patienten oder die Überweisung an weitere Versorgungsdienste verwendet werden. Dieses Vorgehen kann die Verweildauer in Krankenhäusern verkürzen und somit Betten für neue Patientinnen und Patienten freigeben.

Ähnliche Ansätze finden sich bei der Patientendokumentation. Ambient Voice Technologies (AVTs), die Sprach- und generative KI nutzen, können Gespräche zwischen Patientinnen und Patientenz und Klinikpersonal transkribieren und strukturierte medizinische Notizen sowie Patientenbriefe erstellen. Studien, beispielsweise unter der Leitung des Great Ormond Street Hospital for Children, haben gezeigt, dass der Einsatz solcher Tools die direkte Interaktionszeit zwischen Personal und Patientinnen und Patientenz um fast 25 % erhöhen und die Dauer von Terminen um über 8 % reduzieren kann. Dies führt nicht nur zu einer effizienteren Arbeitsweise, sondern auch zu einer verbesserten Qualität der Konsultationen, da sich das Personal stärker auf die Patientinnen und Patienten konzentrieren kann.

Reduzierung administrativer Belastungen

Die Reduzierung des administrativen Aufwands durch KI betrifft auch Bereiche wie die Bearbeitung von Datenschutzanfragen (Data Subject Access Requests, DSARs). Diese Anfragen, die oft das Durchsuchen tausender Seiten medizinischer Notizen erfordern, binden erhebliche personelle Ressourcen. KI-Lösungen können hierbei unterstützen, indem sie Dateien in PDFs konvertieren, personenbezogene Daten identifizieren und hervorheben sowie Duplikate erkennen. Dies kann die Bearbeitungszeit drastisch reduzieren und somit Kosten sparen, die laut Schätzungen pro Anfrage bei über 1.200 Pfund liegen können.

KI zur Optimierung von Abläufen und Wartezeiten

Neben der Entlastung des Personals spielt KI eine entscheidende Rolle bei der Optimierung operativer Abläufe im NHS, um Wartezeiten zu verkürzen und Ressourcen effizienter einzusetzen.

Prädiktive Analysen zur Terminverwaltung

Ein wesentlicher Faktor bei der Belastung des NHS sind nicht wahrgenommene Termine (Did Not Attends, DNAs), die jährlich Kosten in Milliardenhöhe verursachen. KI-gestützte Software kann anhand von Algorithmen und anonymisierten Daten vorhersagen, welche Termine wahrscheinlich nicht wahrgenommen werden. Faktoren wie Wetter, Verkehr oder die berufliche Situation der Patientinnen und Patienten werden dabei berücksichtigt. Durch intelligente Nachbuchungssysteme und die Anpassung von Terminen an die Bedürfnisse der Patientinnen und Patienten (z.B. Abend- oder Wochenendtermine) konnten in Pilotprojekten die Ausfallraten um bis zu 30 % gesenkt werden. Dies führt dazu, dass mehr Patientinnen und Patienten versorgt werden können und keine wertvolle klinische Zeit verloren geht.

Bedarfsprognose in Notaufnahmen

KI-Tools werden auch eingesetzt, um den Bedarf in Notaufnahmen vorherzusagen. Durch die Analyse historischer Daten und externer Faktoren wie Wettervorhersagen kann die KI prognostizieren, wann Notaufnahmen besonders frequentiert sein werden. Dies ermöglicht eine bessere Personalplanung und Bettenbelegung, wodurch Engpässe reduziert und Patientinnen und Patienten schneller versorgt werden können. Erste Rückmeldungen von Krankenhausmanagern deuten darauf hin, dass die KI-gestützte Bedarfsprognose zu besseren Entscheidungen bezüglich Personal und Kapazität führt.

Früherkennung von Risiken und Prävention

Ein weiteres Anwendungsgebiet ist die Früherkennung von Risiken, insbesondere bei älteren oder vulnerablen Patientinnen und Patienten. KI-Tools können beispielsweise das Sturzrisiko mit hoher Genauigkeit vorhersagen, indem sie Vitalwerte und andere Gesundheitsdaten kontinuierlich überwachen. Bei Anzeichen einer Verschlechterung kann das Pflegepersonal frühzeitig eingreifen, um Stürze und damit verbundene Krankenhausaufenthalte zu verhindern. Schätzungen zufolge könnten so täglich bis zu 2.000 Stürze und Einweisungen vermieden werden, was nicht nur Leid für die Betroffenen reduziert, sondern auch erhebliche Kosten für das Gesundheitssystem einspart.

Herausforderungen und Ausblick

Trotz der vielversprechenden Potenziale stehen bei der breiten Einführung von KI im NHS auch Herausforderungen im Raum. Dazu gehören die Sicherstellung des Datenschutzes und der Datensicherheit, die Notwendigkeit einer umfassenden Schulung des Personals sowie der Aufbau von Vertrauen in die Technologie. Die Entwicklung und Implementierung müssen unter strengen ethischen und klinischen Standards erfolgen, um sicherzustellen, dass die KI-Systeme zuverlässige und faire Ergebnisse für alle Patientengruppen liefern.

Der NHS verfolgt im Rahmen seines „10 Year Health Plan for England“ eine Strategie, die den Übergang von analogen zu digitalen Lösungen und von der Krankenhaus- zur Gemeindepflege vorsieht. KI wird dabei als zentrales Element betrachtet, um Patientinnen und Patientenz ein unabhängigeres Leben in ihrer gewohnten Umgebung zu ermöglichen und gleichzeitig die Effizienz des Gesundheitssystems zu steigern.

Die bisherigen Erfahrungen zeigen, dass KI das Potenzial hat, die Belastung des NHS zu mindern, die Patientenversorgung zu verbessern und das Gesundheitssystem zukunftssicher zu gestalten. Dabei ist es entscheidend, dass KI als unterstützendes Werkzeug für das menschliche Personal fungiert und nicht als Ersatz, um die Qualität und Menschlichkeit der Pflege aufrechtzuerhalten.

Bibliographie:

- GOV.UK (2025). AI to cut paperwork to free up doctors’ time for patients. - NHS England (2024). NHS AI expansion to help tackle missed appointments and improve waiting times. - NHS England (2026). NHS backs AI notetaking to free up more face-to-face care. - GOV.UK (2025). AI doctors’ assistant to speed up appointments a ‘gamechanger’. - Thomas, David (2026). AI helping ease the UK's NHS burden. Artificial Intelligence News. - NHS England (2025). Nationwide roll out of artificial intelligence tool that predicts falls and viruses. - GOV.UK (2025). Faster treatments and support for health workers as AI tackles A&E bottlenecks. - The Independent (2025). AI assistant helps NHS staff increase time with patients by almost 25%. - Microsoft Industry Blogs (2025). How Smartbox.ai and Microsoft are reducing DSAR costs for the NHS and local government. - BBC News (2026). AI to be used in bid to cut Barnsley Hospital waiting times.