Ausgangspunkt jeder KI-Architektur
Die Diskussion über künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen beginnt oft bei Algorithmen und endet bei Infrastrukturen. Doch der eigentliche Ursprung jeder datenbasierten Intelligenz liegt in den Quellsystemen: Krankenhausinformationssysteme (KIS), Laborsysteme, medizinische Geräte, Patientenportale und weitere Datenproduzenten definieren, was überhaupt gelernt, vorhergesagt oder automatisiert werden kann.
Charakteristika und Herausforderungen klinischer Quellsysteme
Quellsysteme im Gesundheitswesen sind historisch gewachsen, stark fragmentiert und vielfach proprietär. Sie liefern strukturierte (z. B. ICD-Codierungen), semistrukturierte (z. B. Labordaten) und unstrukturierte Daten (z. B. Freitextdokumentation), die jeweils unterschiedliche Anforderungen an Extraktion, Harmonisierung und Qualitätssicherung stellen. Fehlende Standardisierung (z. B. HL7 v2 vs. FHIR) erschwert die Integration ebenso wie heterogene Datenqualität und Kontextlosigkeit.
Strategien zur Anschlussfähigkeit für KI-Anwendungen
Ein zentraler Erfolgsfaktor für die Nutzbarmachung klinischer Quellsysteme ist deren semantische und technische Anschlussfähigkeit. Dazu gehört:
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die Nutzung interoperabler Schnittstellenstandards (z. B. HL7 FHIR, IHE XDS)
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die Etablierung von Data Mapping und Terminologieservern (z. B. SNOMED CT, LOINC)
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die Operationalisierung von Datenqualitätskriterien bereits an der Quelle
Zudem erfordert die KI-taugliche Nutzung von Quellsystemen eine institutionell verankerte Datenstrategie, welche die Verfügbarkeit und Nutzbarkeit von Primärdaten als Governance-Frage behandelt.
Fazit: Von der Datenquelle zur Entscheidungsbasis
Quellsysteme sind keine neutralen Datenlieferanten, sondern aktive Strukturgeber für jede Form von KI. Ihre systematische Erschliessung und Qualitätssicherung ist Voraussetzung für belastbare, verantwortbare und ethisch vertretbare KI-Anwendungen im Gesundheitswesen. Die Gestaltung dieser Grundlage entscheidet über die Reichweite jeder nachgelagerten Analyse oder Automation.