KI-Systeme können durch die intelligente Verknüpfung von Gesundheitsdaten Ärztinnen und Ärzte bei der Prävention, Diagnose und Behandlung von Krankheiten unterstützen; KI-basierte Assistenten entlasten Pflegekräfte und ermöglichen es Menschen, bis ins hohe Alter selbstbestimmt zu leben. Doch auf dem Weg aus der Forschung in die Gesundheitsversorgung müssen KI-Innovationen in Deutschland viele Hürden nehmen. Gerade für kleine und mittlere Unternehmen (KMU), die die deutsche Medizintechnikbranche prägen, sowie Start-ups seien die Finanzierung und das Inverkehrbringen von KI-Medizinprodukten im Gesundheitswesen nicht einfach, betonen die Autorinnen und Autoren des Whitepapers "KI-Geschäftsmodelle für die Gesundheit". Zudem fehle es an KI-Expertise, den notwendigen Trainingsdaten und Vertrauen in die Innovationen bei Ärztinnen und Ärzten sowie Patientinnen und Patienten. Bei der europaweit notwendigen Zertifizierung von Medizinprodukten vor ihrer Markteinführung sowie bei der Kostenübernahme durch die Krankenkassen und der Haftung sollten die Besonderheiten von KI, etwa die potenzielle Veränderbarkeit der Funktionsweise, stärker berücksichtigt werden, fordern die Autorinnen und Autoren.
Ein wichtiger Baustein für die Finanzierung von Medizintechnik ist vor allem die Aussicht auf Übernahme der Kosten durch die gesetzlichen Krankenkassen. "Die Erstattung durch die Krankenkassen ist der Flaschenhals, den KI-Innovationen auf ihrem Weg zu den Patientinnen und Patienten passieren müssen. Krankenhäuser werden ein Gerät mit KI-Funktionen, das bei der Auswertung von CT-Bildern oder bei der Behandlung von Intensivpatientinnen und -patienten unterstützt, vor allem dann nutzen, wenn sie die Behandlung mit einer KI-Funktion über die gesetzlichen Krankenkassen abrechnen können. Solange die Erstattung nicht geklärt ist, ist es für Hersteller ein großes Risiko, die hohen Kosten für die Entwicklung des Produkts vorzufinanzieren", sagt Karsten Hiltawsky, Leiter des Bereichs Corporate Technology & Innovation bei Dräger und Co-Leiter der Arbeitsgruppe Gesundheit, Medizintechnik, Pflege der Plattform Lernende Systeme. Damit die Kosten für eine Behandlung mit einem KI-Medizinprodukt erstattet werden, muss der Hersteller einen Nutzennachweis erbringen. Das Whitepaper verweist hier auf ein KI-spezifisches Innovationsproblem: Der eigentliche Nutzen könne oft erst langfristig nachgewiesen werden, da die Qualität des Ergebnisses eines KI-Systems stark von den zur Verfügung stehenden Trainingsdaten abhänge – die meist erst im Laufe des Betriebs eines neuen KI-Medizinprodukts in ausreichend großer Menge vorliegen. "Was uns helfen würde, ist eine befristete Erstattung bis zum endgültigen Nutzennachweis, nach dem Vorbild des Fast-Track-Verfahrens für digitale Gesundheitsanwendungen", so Hiltawsky.
Die Verfügbarkeit von Daten ist der Schlüssel für erfolgreiche KI-Geschäftsmodelle in Medizin und Pflege. Das datenschutzkonforme Sammeln von Daten mache in Deutschland einen großen Teil der hohen Initialaufwände aus, heißt es in dem Papier. Die Autorinnen und Autoren schlagen eine Erstattung dieser Aufwände und spezialisierte Förderprogramme vor, um die internationale Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern.
"In der Pflege und Rehabilitation stehen Geschäftsmodelle mit KI noch am Anfang – obwohl gerade hier die Patientinnen und Patienten von Lösungen wie intelligenten Beinorthesen oder KI-Systemen zur Sturzprävention enorm profitieren könnten. Neben der unklaren Finanzierung sind vor allem die Schwierigkeiten, an die notwendigen Daten für das Training der KI-Systeme heranzukommen, eine große Hürde für Gesundheitsunternehmen und lassen sie vor der Investition in KI zurückschrecken", sagt Susanne Boll, Professorin für Medieninformatik an der Universität Oldenburg und Co-Leiterin der Arbeitsgruppe Geschäftsmodellinnovationen der Plattform Lernende Systeme.
Medizintechnische KI-Innovationen machen auch neuartige Erlösmodelle möglich. "Auch der zweite Gesundheitsmarkt bietet den Herstellenden von KI-Lösungen alternative Erlösquellen, und hat darüber hinaus großes Potenzial für die Gesundheitsversorgung, von der Prävention über Intervention bis hin zur Nachsorge", so Boll. Insbesondere wenn der Einsatz von KI ein ganz neues Dienstleistungsangebot ermöglicht, etwa eine medizinische Entscheidungsunterstützung, empfehlen die Autorinnen und Autoren die KI-Funktion als "Software-as-a-Service" anzubieten – eine Art Mietmodell, bei dem Krankenhäuser und Praxen pro Nutzung der KI-Funktion bezahlen, statt einmalig eine Lizenz zu erwerben.
MEDICA.de; Quelle: Lernende Systeme - Die Plattform für Künstliche Intelligenz
