KI im Gesundheitswesen strategisch einsetzen

Wie Sie KI-Projekte erfolgreich umsetzen und regulatorische Hürden sicher meistern!
Künstliche Intelligenz gilt als einer der größten Hoffnungsträger im Gesundheitswesen: Sie kann Abläufe beschleunigen, Kosten senken und, was am wichtigsten ist, die Versorgung von Patient:innen verbessern. Von präziseren Diagnosen über effizientere Forschungsprozesse bis hin zu personalisierten Therapien: Die Potenziale sind enorm.
Gleichzeitig herrscht vielerorts Zurückhaltung. Denn mit der Einführung des EU AI Acts sind Fragen entstanden: Darf ich meine Idee überhaupt umsetzen? Welche Anforderungen muss ich beachten? Und droht am Ende nicht mehr Bürokratie als Nutzen? Viele Verantwortliche sehen deshalb mehr Risiken als Chancen – und genau das wollen wir ändern.
Wir sind überzeugt: Der EU AI Act ist kein Verhinderer, sondern ein Wegweiser. Er schafft den Rahmen für einen verantwortungsvollen und sicheren Einsatz von KI – gerade in einem so sensiblen Bereich wie der Gesundheit. Wer die Regeln versteht und richtig anwendet, verschafft sich sogar einen Vorsprung: Projekte können schneller skaliert, Vertrauen bei Patient:innen und Partnern gestärkt und Innovationen nachhaltig etabliert werden.
In unserem Webinar zeigen wir Ihnen, wie das geht. Wir präsentieren konkrete UseCases und erfolgreiche Projekte aus Kliniken, Pharmaunternehmen, MedTech und Wohlfahrtsorganisationen. So wird sichtbar: KI ist nicht Zukunftsmusik – sie funktioniert schon heute.

Agenda:

1. Begrüßung & Einführung
   •    Kurzvorstellung der Agenda und Speaker
2. Überblick zum EU AI Act 
   •    Einordnung: Ziele, Struktur & aktueller Status des Gesetzes
   •    Welche Unternehmen & Branchen sind betroffen?
3. Beispiele & Use Cases 
   •    Verschiedene Anwendungsfälle aus der Praxis
   •    Einordnung und Risikoklassifizierung nach EU AI Act
4. Konsequenzen für Hochrisiko-Anwendungen 
   •    Was bedeutet „High Risk“ konkret?
   •    Anforderungen, Pflichten & mögliche Fallstricke
5. Healthcare-Projekte mit der SVA 
   •    Einblicke in aktuelle Gesundheitsprojekte
   •    Ausblick: Was muss getan werden, um gut funktionierende KI-Lösung in die Versorgung zu bekommen?
6. Q&A / Diskussion 
   •    Offene Fragerunde 
    

Welche Use Cases und Praxisbeispiele erwarten Sie:

1. Qualitätskontrolle in der pharmazeutischen Produktion
   Beschreibung: Einsatz von Machine-Learning-Modellen zur automatischen Inspektion von Tabletten, Ampullen oder Verpackungen in Echtzeit.
2. Prognose von Bettenbelegung und Verweildauer
   Beschreibung: KI-gestütztes Analysemodell, das aus historischen Patientendaten in Echtzeit die künftige Bettenbelegung und voraussichtliche Verweildauer vorhersagt.
3. Chat mit Research Papern
   Beschreibung: Eine Chatoberfläche die Forscher:innen erlaubt, natürliche Sprachfragen zu stellen und darauf aggregierte Antworten aus Datenbanken zu liefern.
4. Entscheidungsunterstützung für medizinisches Personal (z.B. Kreuzmedikation & Gewebeklassifizierung)
   Beschreibung:

• Kreuzmedikation: KI-Engine, die simultan verordnete Wirkstoffe auf Wechselwirkungen, Kontraindikationen und Dosiskonflikte prüft; warnt proaktiv vor potenziell lebensbedrohlichen Interaktionen.
• Gewebeklassifizierung: Deep-Learning-Modul, das Histologie-Slides automatisiert auf Tumormerkmale hin analysiert und pathologische Differentialdiagnosen vorschlägt.

5. KI-gestützte Mustererkennung in elektronischen Patientenakten
   Beschreibung: Ein Machine-Learning-System durchsucht unstrukturierte und strukturierte Daten in EHRs um Patientengruppen mit ähnlichen Krankheitsverläufen oder Risikoprofilen zu clustern.