In chinesischen Großstadtkliniken – oft mit Zehntausenden Patienten pro Tag, langen Wegen und einem hochgradig digitalisierten, für ältere Menschen aber oft unübersichtlichen Anmeldesystem – hat sich in den letzten Jahren ein informeller, inzwischen boomender Berufsstand etabliert: die „Peizhen“ (陪诊), wörtlich „Begleiter zum Arztbesuch“. Sie holen Befunde von Selbstbedienungsterminals ab, stehen für Patienten in der Apotheke an, organisieren Termine bei Spezialisten und richten Tabletten für die Patienten. Oft kaufen ältere Menschen den Service für sich selbst, oder ihre Kinder bezahlen dafür, wenn sie die Eltern aus Zeitgründen oder aufgrund örtlicher Distanz nicht mehr selbst begleiten können. Auch Unternehmen gehören zur Kundschaft. Es sind überwiegend Frauen mittleren Alters, beruflich umorientiert, – eine Antwort auf ein sehr konkretes Problem: alternde Gesellschaften, verstreute Familien und Kliniken, deren Digitalisierung enorm voranschreitet, ohne die Menschen mitzunehmen, die damit überfordert sind.
Digitalisierung ohne Übersetzungsleistung für die Menschen erzeugt neue Lücken, die dann wieder analog, durch Menschen, geschlossen werden müssen. Genau das erleben wir in Deutschland gerade in Miniaturform, wenn Angehörige oder Nachbarschaftshilfen älteren Patientinnen und Patienten beim E-Rezept oder bei Terminportalen helfen. Nur haben wir daraus bislang kein System entwickelt – oder eine Dienstleistung, die man professionalisieren und in die Versorgung integrieren könnte, etwa über soziale Dienste oder Pflegekassen.
China erlebt in seinen Kliniken derzeit eine rasante Welle lokaler KI-Integration: Am Ruijin-Hospital in Shanghai beispielsweise wertet ein Pathologiemodell täglich rund 3.000 Gewebeproben aus. Ein Grund dafür ist auch, dass China bei 38.000 Krankenhäusern nur 5.000 Pathologie-Abteilungen und einen Mangel von über 140.000 Pathologen hat. Ärzte prüfen die KI-Ergebnisse interaktiv, statt selbst jeden Befundherd zu suchen.
Doch die Entwicklung reicht längst über die Diagnostik hinaus, bis in Hochrisikobereiche wie Anästhesie und Intensivmedizin. Am University of Fukui Hospital in Japan wird eine automatisierte Narkosesteuerung klinisch untersucht. Dabei erfassen Systeme kontinuierlich die Hirnaktivität und passen über Veränderungen der Dosierungen die Narkosetiefe dynamisch an. Ein Anästhesist überwacht das System und kann jederzeit regulierend eingreifen.
Auf Intensivstationen wie am West China Hospital kommen Systeme wie das KI-gestützte Entscheidungsunterstützungssystem zum Einsatz. Sie analysieren fortlaufend klinische Verlaufsdaten, um etwa bei Sepsis Risikokonstellationen frühzeitig zu erkennen und die individuelle Prognose kontinuierlich neu einzuschätzen.
Noch einen Schritt weiter in Richtung prädiktiver Medizin geht Singapur: Am Changi General Hospital analysieren KI-Frühwarnsysteme kontinuierlich Vitalparameter und suchen nach subtilen Mustern, die einer klinischen Verschlechterung vorausgehen können. Sie sollen gefährdete Patienten identifizieren, bevor ihr Zustand offensichtlich kritisch wird – und damit aus medizinischen Daten einen möglichen Zeitvorsprung für die Behandlung gewinnen.
Das ist beeindruckend – und macht mir zugleich Sorgen, wenn ich es unkritisch bewundere. Die Geschwindigkeit, mit der dort Kliniken, Aufsichtsbehörden und Industrie an einem Strang ziehen, um diese Systeme als Assistenzlösungen sicher ans Krankenbett zu bringen, sollte uns zu denken geben.
Auch im ambulanten Bereich und in der Kliniklogistik zeigt Asien, wie Technologie dem Personal wieder Zeit für die Versorgung am Menschen verschafft:
Autonome Logistik-Roboter und digitale Tragesysteme übernehmen vollautomatisch standardisierte Wege und Botengänge – Aufgaben, die bislang wertvolle Personalressourcen binden.
In Singapur verbinden Polikliniken im Rahmen der nationalen Strategie die ambulante und stationäre Versorgung chronisch kranker Menschen. Telemetrische Patientendaten fließen direkt vom Heim-Wearable in das System. Auffällige Entwicklungen können so erkannt und ärztlich eingeordnet werden, ohne dass für jede Verlaufskontrolle ein Klinik- oder Praxisbesuch notwendig ist. Verschlechtert sich ein Wert, schlägt das System bei den betreuenden Teams der Polikliniken an.
Bei einer alternden schrumpfenden Gesellschaft setzt auch Japan konsequent auf Automatisierung. Neben Pflegerobotern bzw. Assistenzsystemen für Mobilisation, Transfers, Körperpflege und Kommunikation integrieren Kliniken sensorbasierte Systeme, die Bewegungsmuster überwachen und Personal ggf. alarmieren. Auch ein Assistive Robot Center, das Robotik für die Versorgung älterer Menschen entwickelt und klinisch evaluiert, existiert.
Damit verschiebt sich die entscheidende Frage nicht mehr ob, sondern wo Technologie tatsächlich entlastet – und wie sichergestellt werden kann, dass die gewonnene Zeit wieder beim Menschen ankommt.
Ja, Deutschland hat enorme Schritte gemacht. Mit dem Rollout der elektronischen Patientenakte (ePA für alle) und der Pflicht zur Befüllung durch Praxen und Kliniken haben wir die digitale Infrastruktur für Millionen Versicherte geschaffen. Aber während bei uns das Sammeln, Speichern und Verwalten von Dokumenten im Vordergrund steht, nutzen andere Länder diese Daten bereits aktiv für die medizinische Versorgung.
Dort ist die Akte nicht nur ein digitales Ablagefach, sondern ein lebendiges System: Anonymisierte KI-Analysen und die Anbindung von Wearables erkennen Risiken, bevor der Patient überhaupt Symptome spürt. Es sind nicht zwingend völlig neue Erfindungen, die uns fehlen. Was fehlt, ist der Schritt vom Bereitstellen der Daten zum aktiven, intelligenten Nutzen im Versorgungsalltag.
Der Weg dorthin erfordert jedoch mehr als technische Möglichkeiten – er verlangt einen Perspektivwechsel: einen pragmatischen Blick auf reale Versorgungslücken, den Mut, KI selbst in Hochrisikobereichen wie Intensivmedizin und Anästhesie kontrolliert zu erproben, statt Jahre auf die perfekte Regulierung zu warten, die Verankerung von präventiver Fernbetreuung als Regelleistung und die Ehrlichkeit, Automatisierung als notwendige Entlastung für den Fachkräftemangel zu begreifen.
Wo genau sehen Sie die größte Bremse für eine aktivere Datennutzung in Deutschland – Datenschutz, Digitalkompetenz, fehlende Anreize oder schlicht der Fachkräftemangel? Diskutieren Sie mit Ihren Kollegen in den Kommentaren.