Entwicklung

SAiMM Es greift nicht in klinische Prozesse ein – es misst, bewertet und überwacht deren Reifegrad, Sicherheit und Steuerung.
Dies verdeutlicht, wie leistungsstark, regelkonform und vertrauenswürdig KI-Systeme in der Praxis tatsächlich sind.

Frühwarnsysteme und Risikobewertungen: Sepsis-Überwachung auf Intensivstationen. Ein Krankenhaus setzt ein KI-basiertes Frühwarnsystem ein, das Vitalfunktionen und Laborergebnisse analysiert. Problem: Das Klinikpersonal reagiert oft erst, wenn eine Verschlechterung des Zustands offensichtlich wird. SAiMM-Auswirkungen: Bewertung der Validierungslogik, des Risikos von Verzerrungen, der Integration (HL7/FHIR) und der menschlichen Aufsicht (Mortalität bei Sepsisfällen (-), Reaktionszeiten (-)).

Radiologie & Pathologie: KI-Bildanalyse in einem Universitätsnetzwerk.SAiMM Auswirkungen:Es geht um die Qualität, Interoperabilität und die Kontrolle von Verzerrungen eines KI-Systems für Triage und diagnostische Unterstützung. Kliniken können auf regulatorische Weise nachweisen, dass KI sowohl wirtschaftlich als auch klinisch sinnvoll ist (Diagnosefehler (-), Diagnosezeit (-), Akzeptanzrate (+)).

Klinische Entscheidungsunterstützung und Arzneimittelsicherheit: Arzneimittelwechselwirkungstests in der Inneren Medizin. SAiMM-Auswirkungen: beurteilt die Erklärbarkeit und die menschliche Kontrolle – d. h., ob das medizinische Personal KI-Entscheidungen verstehen und korrigieren kann (Medikationsfehler (-), Einhaltung kritischer Therapien (+), Vertrauen in die KI-gestützte Entscheidungsunterstützung (+)).

Bettenbelegungs- und Kapazitätskontrolle: Maximale Pflege durch KI-gestütztes Bettenmanagement. SAiMM-Auswirkungen: Bewertet die Prognosegenauigkeit, die Datenqualität und die Governance des Systems. Ergebnisse: Aufenthaltsdauer (-), Auslastung (+), Rückstau in der Notaufnahme (-). Vorteile: Krankenhäuser gewinnen Klarheit über die Reife deren Kapazitätsmanagement und die Frage, ob eine Finanzierung oder eine Ausweitung gerechtfertigt ist.

Wearables & Fernüberwachung: Telemedizinische Plattform für Herzinsuffizienz. Wearables liefern Daten. SAiMM-Auswirkungen: bewertet ihre Integration, Interoperabilität und mögliche Verzerrungen (z. B. sensorische Hautfarbenempfindlichkeit). Ergebnisse: Wiederaufnahmen (-), Reaktionszeiten (-), Patientenzufriedenheit (+). Langfristig: SAiMM definiert Reifegrade für die Integration von Wearables – ein wichtiges Kriterium für EHDS-Zertifizierungen.

Ressourcenmanagement & Logistik: KI-Systeme planen Material und Personal. SAiMM-Auswirkungen: Bewertet die Genauigkeit der Prognosen, den Datenschutz und die Unternehmensführung. Ergebnisse: Ressourceneffizienz (+), Auslastung der Operationssäle stabil bei ca. 90%, Überstunden (-).

Patientenbeteiligung & digitale Copiloten: Onkologie-Nachsorge-App. SAiMM-Auswirkungen: Bewertet Akzeptanz, Ethik und Datenschutz bei patientenzentrierten KI-Lösungen. Ergebnisse: Patientenbindung (+), Komplikationen (-), Vertrauen in die digitale Versorgung (+).

Klinikübergreifende KI-Kooperationen: Federated Learning (e.g. Germany, Switzerland, Finland). SAiMM-Auswirkungen: Bewertet die Architektur des Datenschutzes, den Reifegrad des Modells und die Interoperabilität. Ergebnisse: Entwicklungszeit (-), Datenschutzvorfälle (0), EHDS-Kompatibilität nachgewiesen.

Klinischer Nutzen (Messbare medizinische Auswirkungen auf Ergebnisse, Sicherheit und Arbeitsabläufe)

Datenqualität und Interoperabilität (HL7, FHIR, DICOM, semantische Standards, Datenflüsse)

Modellreife (Validierung, Überwachung, Bias- und Driftkontrolle)

Compliance und Governance (EU-KI-Gesetz, MDR, KHZG – prüfbar)

Akzeptanz und Patientenorientierung (Erklärbarkeit, Transparenz, Vertrauen, Ethik)

Wirtschaftliche Tragfähigkeit und Finanzierung (ROI, Effizienz, Förderfähigkeit)

Qualifikation & Ausbildung (KI-Kompetenz und strukturierte Mitarbeiterschulung)