Setzen Sie auf eine IT-Beratung, die alle relevanten Aspekte Ihrer digitalen Transformation abdeckt

Für leistungsstarke ERP-Lösungen und digitale Wettbewerbsvorteile

Rewion IT-Services bieten Ihnen die umfassende Betreuung, die Sie benötigen

KI im Krankenhaus organisieren - statt nur zu implementieren

Wenn in Krankenhäusern über Künstliche Intelligenz (KI) gesprochen wird, denken viele zuerst an technische Fragen: Welches System eignet sich? Welche Daten braucht es? Wie funktioniert die Integration in bestehende IT-Systeme? Aber ebenso wichtig ist es, KI im Krankenhaus zu organisieren. Technische Fragen sind zweifellos zentrale Themen, aber sie greifen zu kurz. Denn jedes KI-Projekt ist immer auch ein Organisationsprojekt.

Warum Technik allein nicht reicht

Ein KI-System kann noch so leistungsfähig sein, aber wenn niemand festgelegt hat, wer es betreut, wer die Ergebnisse prüft oder wie es in die täglichen Abläufe eingebunden wird, bleibt der Nutzen gering. Mit einem vielversprechenden Tool zu starten, nur um dann festzustellen, dass es nicht konsequent genutzt wird oder dass Unklarheit darüber herrscht, wie mit den Ergebnissen umzugehen ist, ist ineffizient.
Beispiel: Eine KI, die Rechnungen automatisch prüft, entlastet nur dann, wenn klar geregelt ist, wer bei Abweichungen entscheidet und wie die Ergebnisse dokumentiert werden. Fehlt diese Abstimmung, kommt es schnell zu Doppelarbeit oder die KI bleibt ungenutzt.

Rollen, Verantwortung und Entscheidungswege

Eine weitere zentrale Frage lautet: Wer trägt Verantwortung? In Krankenhäusern sind oft verschiedene Akteure beteiligt, von der IT, Verwaltung, Datenschutz, bis zu Fachabteilungen. Ohne klare Zuweisung von Zuständigkeiten entstehen Reibungsverluste, deshalb ist Transparenz hier entscheidend. Ein möglicher Ansatz sind KI-Gremien oder Steuerkreise, die regelmäßig über Projekte beraten, Entscheidungen bündeln und für Verbindlichkeit sorgen.
Das macht nicht nur Abläufe klarer, sondern gibt auch den Mitarbeitenden Sicherheit. Denn wenn nachvollziehbar ist, wer entscheidet und welche Prozesse gelten, steigt die Akzeptanz und gerade in sensiblen Bereichen schafft das Vertrauen.

Veränderung von Abläufen – Chancen und Widerstände

Die Einführung einer KI-Lösung bedeutet: Routinen werden automatisiert, Aufgaben verschieben sich, Rollen werden neu verteilt. Das sorgt zwar für Effizienz, kann aber auch Unsicherheiten auslösen, da sich der Arbeitsalltag verändert. „Macht die KI meinen Job überflüssig?“ oder „Verändert sich meine tägliche Arbeit?“ sind Fragen, die immer wieder auftauchen.
Hier ist Changemanagement gefragt. Mitarbeitende müssen verstehen, warum KI eingeführt wird, welchen Nutzen sie bringt und wie sich ihre Arbeit dadurch verändert. Dabei können Schulungen, Workshops und offene Kommunikation unterstützen. Denn nur wenn Akzeptanz entsteht, lässt sich die Technologie nachhaltig nutzen.

Standardisierung und Projektstrukturen

KI-Projekte sind komplex, aber sie lassen sich vereinfachen, wenn einheitliche Vorgehensweisen etabliert werden. Das beginnt bei Vorlagen für Projektpläne, reicht über klare Dokumentationspflichten bis hin zu standardisierten Prüfprozessen für Ergebnisse.
Gerade in großen Häusern laufen oft mehrere Digitalisierungsprojekte parallel. Wenn jedes Team eigene Wege geht, entstehen Ineffizienzen und Doppelarbeit. Standardisierte Strukturen dagegen ermöglichen Synergien, machen Erfolge vergleichbar und sichern Qualität.

Prozessanpassungen und Schnittstellen

Neben der Organisation müssen auch Abläufe im Veränderungsprozess berücksichtigt werden. Bestehende Prozesse müssen analysiert und, wenn nötig, verändert werden. Ein klassisches Beispiel: Eine KI-Lösung zur Dienstplanerstellung bringt wenig, wenn die dafür notwendigen Daten zu Personalverfügbarkeiten oder Qualifikationen gar nicht digital vorliegen oder an verschiedenen Stellen erfasst werden.
Das bedeutet: Schnittstellen zu Systemen und Daten sind ebenso wichtig wie klare Regeln für die Zusammenarbeit. Fehlen sie, entstehen Insellösungen und die Wirkung von KI bleibt begrenzt.

Organisatorische Hürden erkennen

Unter organisatorische Hürden fallen beispielsweise Ressourcenknappheit, unklare Verantwortlichkeiten oder Unsicherheit bei der Bewertung von Ergebnissen. Sensibilisierung und transparente Kommunikation helfen, potenzielle Stolpersteine zu erkennen, bevor sie zum Problem werden.
Hier könnte eine frühzeitige Analyse unterstützen, die nicht nur technische Voraussetzungen, sondern auch organisatorische Rahmenbedingungen prüft. Dabei wird klar: Wo stehen wir? Welche Rollen sind schon definiert? Wo braucht es zusätzliche Abstimmungen?

Organisation ist der Schlüssel

KI im Krankenhaus einzuführen, ist kein Thema, das nur die IT betrifft. Es ist ein Organisationsprojekt, das klare Strukturen, Verantwortlichkeiten und Kommunikation erfordert. Technik liefert zwar die Basis, aber erst die organisatorische Verankerung entscheidet über den Erfolg und den langfristigen Nutzen.
Oder anders gesagt: Wer KI einführt, ohne die Organisation und Veränderung von Beginn an zu berücksichtigen, riskiert Fehlinvestitionen und die Vorteile, die KI mit sich bringen soll, bleiben aus. Wer dagegen Strukturen schafft und Mitarbeitende einbindet, legt die Grundlage dafür, dass KI nicht nur Pilot bleibt, sondern fester Bestandteil des Klinikalltags wird.

Von der Idee zum KI-Projekt - KI im Krankenhaus einführen

KI im Krankenhaus erfolgreich einzuführen, bedeutet mehr als nur zu kaufen und zu installieren. Vielmehr entscheidend ist ein strukturierter Prozess, der sicherstellt, dass die Technologie echten Mehrwert schafft. Die Einführung von KI lässt sich in fünf zentrale Schritte gliedern, die wie eine Roadmap funktionieren und Orientierung geben.

1. IST-Analyse: Ausgangslage verstehen

Am Anfang steht eine Bestandsaufnahme. Dabei gilt es zu definieren: Welche Prozesse gibt es bereits, wie laufen sie ab, welche Systeme und Daten werden genutzt? Eine solche Analyse schafft Transparenz darüber, wo die größten Herausforderungen liegen. Ohne dieses Verständnis ist es kaum möglich, passende Lösungen zu entwickeln oder im Krankenhaus zu implementieren. Typische Fragen sind: Wo entstehen Engpässe? Welche Tätigkeiten sind zeitaufwändig oder fehleranfällig? Und welche Daten liegen überhaupt vor, in welcher Qualität und in welchem Format?
Gerade im Krankenhaus ist diese Phase besonders wichtig, weil IT-Systeme häufig historisch gewachsen und entsprechend komplex sind. Wer hier gleich zu Anfang sauber analysiert, schafft die Basis für fundierte Entscheidungen im weiteren Projektverlauf.

2. Konzept: Nutzen klar beschreiben

Auf die Analyse folgt die konzeptionelle Arbeit, wobei eine Problemstellung oder ein Verbesserungspotenzial beschrieben und eine erste Nutzenhypothese formuliert wird. Es reicht nicht zu sagen „Wir wollen KI nutzen“. Es braucht eine klare Hypothese: Welches konkrete Problem soll im Krankenhaus durch KI gelöst werden und welchen Mehrwert bringt das? Das macht ein gutes Konzept aus.
Beispiel: Statt allgemein „Wir wollen den Dokumentationsaufwand reduzieren“ zu sagen, könnte die Hypothese lauten: „Durch eine KI-gestützte Spracherkennung lässt sich die Zeit für Arztbriefe um 30 % verkürzen.“ Solche Hypothesen machen das Projekt greifbar und ermöglichen es, später den tatsächlichen Nutzen zu überprüfen.

3. Ausarbeitung: Lösungen konkretisieren

Im nächsten Schritt werden erste Lösungsansätze geprüft und konkretisiert. Das heißt: Welche Technologien gibt es am Markt? Welche Anbieter kommen infrage? Wie ließe sich die Lösung technisch und organisatorisch umsetzen?
Wichtig ist hier auch die Abstimmung mit IT, Datenschutz und Rechtsabteilung. Gerade bei KI spielen Fragen des Datenschutzes, der Datenqualität und der Anschlussfähigkeit an bestehende Systeme eine zentrale Rolle. Je früher diese Themen berücksichtigt werden, desto reibungsloser lässt sich das Projekt später umsetzen.

4. Changemanagement: Beteiligte einbinden

Kein KI-Projekt funktioniert langfristig, wenn es nur „von oben“ beschlossen wird. Mitarbeitende müssen verstehen, warum Veränderungen notwendig sind, welchen Beitrag KI leisten soll und wie sich ihre Arbeit dadurch verändert. Deshalb ist es wichtig, schon frühzeitig Beteiligte einzubinden, zu schulen und eine offene Kommunikation zu führen.
Changemanagement bedeutet dabei auch, Widerstände gegen die Veränderung ernst zu nehmen und aktiv mit Unsicherheiten umzugehen. Nur so lassen sich Akzeptanz schaffen und die Chancen nutzen, die in der Technologie stecken.

5. Ziel & Umsetzung: vom Plan zur Realität

Am Ende steht die konkrete Umsetzung: der Start eines Piloten oder die Einführung einer Lösung im Alltag. Hier ist wichtig, mit klar umrissenen Projekten zu beginnen, die schnell sichtbaren Nutzen bringen. Pilotprojekte reduzieren Risiken, sammeln Erfahrungen und schaffen Vertrauen. Erst wenn hier positive Ergebnisse erzielt werden, lohnt es sich, die Lösung auszurollen und auf weitere Bereiche auszuweiten.

Warum sich der strukturierte Weg lohnt

KI-Projekte sollten einer klaren Struktur folgen, denn jeder Schritt baut auf dem vorherigen auf – von der Analyse über das Konzept bis hin zur Umsetzung. Für Krankenhäuser bedeutet das: Wer diesen Weg strukturiert geht, verringert die Gefahr von Fehlinvestitionen und erhöht die Chance, dass KI nicht nur Pilotprojekt bleibt, sondern dauerhaft in den Alltag integriert wird.
Am Ende geht es neben der Technologie an sich auch darum, Vertrauen bei den Mitarbeitenden, bei den Verantwortlichen und letztlich auch bei den Patienten zu schaffen. Damit KI wirklich helfen kann, braucht es eine solide Grundlage, klare Strukturen und den Mut, den Weg Schritt für Schritt zu gehen.

Effektives IT-Risikomanagement durch Klassifikation von Daten.

Mit Datenklassifizierung und Labeling Kosten für Sicherheit und Compliance optimieren

Wie wir wissen, kann ein effektives Risikomanagement über den Fortbestand eines Unternehmens entscheiden. Schließlich geht es bei einer proaktiven Problemlösung darum, Risiken zu identifizieren, bevor sie sich zu echten Problemen entwickeln, um potenzielle Schäden zu minimieren oder ganz zu vermeiden.

Da Unternehmen häufig nur über begrenzte Ressourcen verfügen, die sie in den Schutz ihrer Daten investieren können, gilt folgender Ansatz: Wenn klar definiert ist, welche Daten besonders schützenswert sind, lassen sich Sicherheitsmaßnahmen priorisieren und gezielt umsetzen. Dies ermöglicht eine effektive Nutzung des Budgets und anderer Ressourcen, während mitunter die Kosten für Sicherheit und Compliance reduziert werden können.

Zentrale Bestandteile dieser Strategie sind die Klassifizierung von Daten, die Anwendung von Vertraulichkeitsbezeichnungen (Labels) und die Implementierung von Data Loss Prevention (DLP)-Maßnahmen. Diese Elemente tragen entscheidend zur Risikominderung bei und gewährleisten einen effektiven Schutz vor Datenverlusten.

Allgemeines Vorgehen

Datenklassifizierung: Fundament des Datenschutzes

Die Datenklassifizierung ist der Prozess, bei dem Informationen basierend auf ihrer Sensibilität und ihrem Wert für das Unternehmen kategorisiert werden. Dies ermöglicht es, geeignete Sicherheitsmaßnahmen zuzuweisen und Ressourcen effektiv zu nutzen. Durch die Identifizierung und Kategorisierung von Daten können Unternehmen ihre Schutzbemühungen priorisieren und sicherstellen, dass kritische Informationen angemessen geschützt sind.

Vertraulichkeitsbezeichnungen (Labels): Präzisierung der Schutzmaßnahmen

Vertraulichkeitsbezeichnungen ergänzen die Datenklassifizierung, indem sie spezifische Schutzmaßnahmen für Daten festlegen. Durch die Kennzeichnung von Informationen mit Labels wie „Öffentlich„, „Intern„, „Vertraulich“ oder „Streng vertraulich“ wird der Umgang mit diesen Daten klar definiert. Dies erleichtert es, Sicherheitsrichtlinien konsequent anzuwenden und die Einhaltung von Compliance-Vorgaben zu gewährleisten.

Data Loss Prevention (DLP): Schutz vor Datenverlusten

DLP-Maßnahmen zielen darauf ab, den Verlust oder die unbefugte Weitergabe sensibler Daten zu verhindern. Durch die Überwachung und Kontrolle des Datenflusses innerhalb und außerhalb des Unternehmensnetzwerks können potenzielle Verstöße erkannt und verhindert werden. DLP-Lösungen nutzen dabei Informationen aus der Datenklassifizierung und den Vertraulichkeitsbezeichnungen, um gezielte Schutzmaßnahmen zu implementieren.

Integration von Klassifizierung, Labeling und DLP im IT-Risikomanagement

Die Kombination von Datenklassifizierung, Vertraulichkeitsbezeichnungen und DLP-Maßnahmen bildet eine ganzheitliche Strategie zur Risikominderung im IT-Bereich. Durch die klare Kategorisierung und Kennzeichnung von Daten können Unternehmen spezifische Richtlinien entwickeln, die den unbefugten Zugriff oder die Weitergabe sensibler Informationen verhindern. Dies stärkt nicht nur die Datensicherheit, sondern unterstützt auch die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und erhöht das Vertrauen von Kunden und Partnern.

Microsoft Purview: Ein umfassendes Tool für den Datenschutz

Microsoft Purview bietet eine integrierte Plattform, die Datenklassifizierung, Vertraulichkeitsbezeichnungen und DLP-Maßnahmen vereint. Mit Purview können Unternehmen ihre Daten effektiv klassifizieren, passende Labels zuweisen und DLP-Richtlinien implementieren, um einen umfassenden Schutz sensibler Informationen zu gewährleisten. Dies erleichtert es, Datenschutzstrategien umzusetzen und Compliance-Anforderungen zu erfüllen.

Fazit

Ein effektives IT-Risikomanagement erfordert die enge Verzahnung von Datenklassifizierung, Vertraulichkeitsbezeichnungen und DLP-Maßnahmen. Durch die Implementierung dieser Elemente können Unternehmen ihre Datenlandschaft besser verstehen, Risiken gezielt minimieren und einen robusten Schutz sensibler Informationen sicherstellen. Tools wie Microsoft Purview unterstützen dabei, diese Strategien effizient umzusetzen und eine Datensicherheit sowie den Datenschutz auf höchstem Niveau zu gewährleisten.

Unser Angebot

Gerne bieten wir Ihnen einen Einführungsworkshop zur Datenklassifizierung an, um über die Grundlagen der Datenklassifikation zu informieren. Ziel: Verständnis für die Notwendigkeit und den Nutzen der Datenklassifikation schaffen.

Ihre Vorteile

Informationsschutz stärken: Effektiver Schutz sensibler Informationen.
Risiken minimieren: Weniger Sicherheitsvorfälle durch klare Prozesse
Compliance sichern: Erfüllen Sie alle regulatorischen Anforderungen
Effizienz steigern: Klare Datenstrukturen für schnellere Entscheidungen

Weitere Infos zum Thema Informationssicherheit bei der Rewion: IT-Security Beratung – Rewion IT-Beratung & Services

Finden Sie hier eine Übersicht unserer Leistungen , Produkte, Whitepaper und Best Practices zum Thema.

Best Practices aus der Praxis

Einblicke in echte Projekte

konkrete Handlungsempfehlungen

Ansprechpartner

Buchen Sie einen Termin mit unseren Experten oder schreiben Sie uns eine Nachricht um mehr zu erfahren.

David Morva

Bereichsleiter Datenschutz

Ihr Partner für IT-Beratung und Services.

IT Beratung

SAP-Beratung & Entwicklung

IT-Services