Gesundheitswesen: Healthcare Agents und LLMs

Ein aktuelles Whitepaper des Fraunhofer-Instituts für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS, adesso SE und Siemens Healthineers AG zeigt, wie Healthcare Agents und Large Language Models (LLMs) die Effizienz, Qualität und Personalisierung der Patientenversorgung steigern können.

Was sind KI-Agenten – und worin unterscheiden sie sich von LLMs?

Während LLMs wie ChatGPT bereits in vielen Bereichen textbasierte Aufgaben übernehmen, gehen KI-Agenten deutlich weiter. Sie analysieren komplexe Situationen, treffen Entscheidungen in Echtzeit und zerlegen Aufgaben in einzelne Schritte, die sie eigenständig ausführen können. Anders als LLMs verfügen sie über ein Langzeitgedächtnis, nutzen externe Werkzeuge und können auf dynamische Veränderungen flexibel reagieren. Dadurch eignen sie sich besonders für den Einsatz in der medizinischen Diagnostik, der Therapieplanung und der klinischen Entscheidungsunterstützung.

„KI-Agenten entwickeln und optimieren Diagnosen, Therapieoptionen oder Forschungsstrategien iterativ – statt nur statische Empfehlungen abzugeben“, erklärt Dario Antweiler, Teamleiter Healthcare Analytics am Fraunhofer IAIS.

Einsatzszenarien: Vom Arztbrief bis zur Therapieentscheidung

Ein praxisnahes Beispiel ist die Erstellung von Arztbriefen – in Deutschland jährlich rund 150 Millionen Mal nötig. Bereits heute unterstützt ein LLM-gestützter Generator medizinisches Fachpersonal bei der Dokumentation. Künftig sollen KI-Agenten den gesamten Prozess übernehmen: Von der Analyse des Patientenaufenthalts über die Datenextraktion bis zur automatisierten Codierung nach ICD und OPS sowie dem Export des finalen Briefs an Patient:innen und Nachbehandelnde.

Weitere Anwendungen betreffen die Entscheidungsunterstützung in Diagnose und Therapie, das Medikationsmanagement und die Forschung. In komplexen, dynamischen Umgebungen stoßen klassische LLMs an ihre Grenzen – hier entfalten KI-Agenten ihr volles Potenzial.

Sicherheit, Transparenz und Vertrauen als Voraussetzung

Der Einsatz von KI im Gesundheitswesen bringt große Verantwortung mit sich – insbesondere im Umgang mit hochsensiblen personenbezogenen Daten. Das Whitepaper hebt die Notwendigkeit robuster IT- und Sicherheitsarchitekturen hervor, darunter:

• Aufbau resilienter IT-Infrastrukturen
• Gezielte Angriffserkennung und klare Rechte- und Rollenkonzepte
• Sensibilisierung von Personal und Patient:innen für Datenschutz und die fachgerechte Nutzung von KI-Agenten.

Denn nur wenn Technik, Prozesse und Menschen aufeinander abgestimmt sind, kann das volle Potenzial der KI im Gesundheitswesen sicher und verantwortungsvoll genutzt werden.

Fazit: KI-Agenten als nächste Generation digitaler Gesundheitsassistenz

Mit dem zunehmenden Einsatz von Healthcare KI und intelligenten Agenten steht das Gesundheitswesen vor einem Wendepunkt. Die Kombination aus Large Language Models und KI-Agenten eröffnet neue Perspektiven für eine schnellere, genauere und personalisierte Patientenversorgung – vorausgesetzt, Datenschutz, Transparenz und Sicherheit bleiben zentrale Bestandteile.