BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) – Auf den DGK-Herztagen zeigt sich: Künstliche Intelligenz kann Risiken im 12-Kanal-EKG teils besser erkennen als der Mensch. Gleichzeitig wirken zentrale Digitalbausteine in der Praxis aus Sicht der Beteiligten noch unzureichend. Der TI-Messenger wird bislang offenbar nur von einer Person genutzt, während die elektronische Patientenakte vielfach als PDF-Sammlung endet. Für große Klinik-IT-Projekte wie das geplante Epic-Rollout werden deshalb hohe Investitionen und ein langer Umstellungszeitraum veranschlagt.
Die Diskussion auf den DGK-Herztagen wirkt wie ein Spiegel der gesamten Digitalisierungswelle in der deutschen Medizin: Auf der einen Seite wachsen Fähigkeiten von KI-Systemen, auf der anderen Seite bleiben die täglichen Abläufe in der Versorgung oft hinter den technischen Möglichkeiten zurück. In der Kardiologie ist das besonders sichtbar, weil hier Daten in hoher Frequenz entstehen – vom 12-Kanal-EKG bis zu Laborwerten, Katheterbefunden und Verlaufsdokumentationen. Genau diese Datenlogik macht KI so attraktiv: Algorithmen können aus Signalen Muster ableiten, die in der Routine leicht übersehen werden, etwa bei Herzrhythmusstörungen.
Technisch betrachtet greifen KI-Ansätze in der Kardiologie bereits heute in den klinischen Entscheidungsprozess ein. Systeme können anhand eines einfachen 12-Kanal-EKGs Hinweise auf erhöhte Risiken für Herzrhythmusstörungen erkennen; Herzkatheter-Roboter bleiben dabei weiterhin ärztlich gesteuert. Holger Thiele stellte auf der Tagung heraus, dass KI Rhythmusstörungen mittlerweile besser identifizieren könne als Kardiologen selbst – eine Aussage, die vor allem für die Praxis relevant ist, weil sie den Nutzen nicht in der „vollautomatischen“ Diagnostik sucht, sondern in der algorithmischen Unterstützung. Diese Verschiebung vom reinen Assistenzgedanken hin zu konkreter Entscheidungsqualität verändert auch die Erwartungshaltung: Wenn Modelle in Teilaufgaben überlegen sind, steigt der Druck, ihre Ergebnisse zuverlässig, nachvollziehbar und in bestehende Workflows integriert zu liefern.
Doch die gleiche Veranstaltung ordnete den technologischen Nutzen auch gegen Risiken ein, die in KI-Projekten immer wieder auftauchen. Eine Auswertung in der Fachzeitschrift Nature identifizierte unter rund 4.000 Publikationen 65 halluzinierte Referenzen – ein Hinweis darauf, dass auch bei KI-gestützter Forschung eine Fehlerquelle entstehen kann, die nicht aus der Medizin selbst stammt, sondern aus der Text- und Datenaufbereitung. Übertragen auf den Klinikalltag bedeutet das: Selbst wenn ein Modell bei der Signalinterpretation stark ist, bleibt die sorgfältige Prüfung der Output-Qualität zentral. Für IT- und Medizinverantwortliche verschiebt sich damit die Aufgabe: Es geht nicht nur um die Beschaffung einer KI-Funktion, sondern um Validierungsprozesse, Monitoring und eine klare Verantwortungskette zwischen Modell, Dokumentation und klinischer Plausibilisierung.
Deutlich kritischer fiel die Bewertung der Digital-Infrastruktur aus. BNK-Service-Geschäftsführer Simon Glück benannte als Schwachstellen fehlende strukturierte Datenübergaben, unzureichende Rückkanäle und eine mangelhafte Patientenidentifikation. Die elektronische Patientenakte (ePA) sei in ihrer aktuellen Form vor allem eine Sammlung von PDF-Dokumenten – damit fehle eine strukturiert nutzbare Datenbasis, die im Versorgungsalltag wirklich weiterhelfen kann. Gerade in der Kardiologie ist das problematisch, weil Befunde nicht nur „abgelegt“, sondern im Verlauf wiederverwendet werden müssen: für Kontrolltermine, für Therapieanpassungen und für Risikoabschätzungen. Eine PDF-lastige Architektur kann zwar dokumentieren, aber sie erschwert das maschinelle Verstehen, die konsistente Auswertung über Einrichtungen hinweg und damit auch den zuverlässigen Einsatz von KI-Methoden, die auf saubere, typisierte Daten angewiesen sind.
Der TI-Messenger verdeutlicht diese Kluft besonders drastisch: Nach Glücks Angaben meldete sich bislang lediglich eine einzige Person als Nutzer. Diese Zahl ist weniger als Einzelfall zu lesen, sondern als Indikator dafür, dass Akzeptanz, Prozessintegration und Betriebsfähigkeit in der Praxis bislang nicht dort ankommen, wo das Systemkonzept es verspricht. Unternehmen und Klinik-IT müssen daher nicht nur Technik bereitstellen, sondern Nutzungspfade entwerfen: Welche Rollen setzen welchen Dienst ein? Wie wird verhindert, dass zusätzliche Kanäle entstehen, die im Arbeitsalltag Zeit kosten? Und wie werden Daten so zurückgespielt, dass Rückkanäle tatsächlich Bedeutung haben? Ohne solche Anschlussfragen bleibt jede Digitalfunktion auf dem Papier, während die klinische Realität im Modus „manuell zusammensetzen“ verharrt.
Gegenläufige Signale liefert aus Sicht der Tagungsdiskussion das geplante Vorgehen in einem großen Klinikverbund. Die Charité plant mit dem Deutschen Herzzentrum der Charité (DHZC) ein sprachgesteuertes, kontaktloses Krankenhaus und verweist dabei auf ein Epic-Programm als zentrales System für die Einführung. Für die Umstellung sind zunächst 250 Millionen Euro veranschlagt; betroffen sein sollen rund 24.000 Beschäftigte und 3.600 Betten. Der Zeitplan zielt auf die Umsetzung im zweiten Quartal 2029, um die Einrichtung auf HIMSS-Stufe 5 bis 6 zu heben. Binnen fünf Jahren soll dieser Digitalisierungsgrad flächendeckend erreicht werden – ein Vorgehen, das weniger auf einzelne KI-Funktionen setzt, sondern auf eine durchgängige Plattformlogik in Prozessen, Dokumentation und Datenflüssen.
Parallel zur IT-Agenda ging es auf der Veranstaltung auch um Versorgungsstrukturen, die wiederum eng mit Daten und Prozessqualität zusammenhängen. Eine DGK-Umfrage zur Klinikplanung legt nahe, dass knapp 80 Prozent der deutschen Krankenhäuser im laufenden Jahr Same Day Discharge (SDD) anbieten wollen; 64 Prozent setzen das Konzept bereits um. Für Kardiologie-Entscheidungen bedeutet das: Entlassmanagement, Nachsorge und die Verlässlichkeit von Risikoeinschätzungen müssen besonders gut abgestimmt sein, weil kürzere Aufenthalte mehr Verantwortung in die Übergangsphase verlagern. Bei Vorhofflimmerablationen nennt eine europäische Beobachtungsstudie nur 0,2 Prozent der Komplikationen später als sechs Stunden nach dem Eingriff – ein Wert, der Frühentlassungen zumindest medizinisch unterstützen kann, solange Auswahlkriterien, Nachsorgepläne und digitale Dokumentation sauber funktionieren.
Schließlich blieb die Frage nach Gleichbehandlung und Versorgungsqualität präsent. Bei koronarer Herzkrankheit liegt die Kliniksterblichkeit bei Frauen bei 14,4 Prozent, bei Männern bei 10,1 Prozent, obwohl Frauen nur halb so oft betroffen sind. Auch im Herzkatheterlabor zeigt sich ein Ungleichgewicht: Kardiologinnen stellen in Deutschland 11 Prozent des Personals, während der Anteil in Spanien 20 Prozent und in Italien 19 Prozent beträgt. Diese Kennzahlen zeigen, dass Fortschritt in der Kardiologie mehr ist als zusätzliche Software und bessere Modelle; sie betrifft auch strukturelle Prozesse, Personalplanung und die Art, wie Versorgung organisiert wird. Wenn KI, ePA und TI-Messenger nicht zusammenwirken, entsteht schnell eine technische Insellandschaft. Genau hier dürfte die nächste Projektphase ansetzen: KI in die Diagnostik holen, aber gleichzeitig die Datenbasis so umbauen, dass Anwendungen nicht nur punktuell funktionieren, sondern im Versorgungsalltag verlässlich skalieren.
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