KI für die Gesundheit: Neue Innovationsprozesse und Finanzierungswege

München – Aufgrund der Besonderheiten von Technologien auf Basis von Künstlicher Intelligenz (KI) seien neue Instrumente der Kosten­übernahme und Beratungsstellen für kleine und mittlere Unternehmen notwendig. Dies mahnt ein aktuelles Whitepaper der Plattform Lernende Systeme an.

KI-Systeme könnten durch die intelligente Verknüpfung von Gesundheitsdaten Ärztinnen und Ärzte bei der Prävention, Diagnose und Behandlung von Krankheiten unterstützen, so die Experten der Arbeitsgruppe Gesundheit, Medizintechnik, Pflege sowie der Arbeitsgruppe Geschäftsmodellinnovationen der Plattform Lernende Systeme. Doch auf dem Weg aus der Forschung in die Gesundheitsversorgung müssten 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 Autoren des Whitepapers „KI-Geschäftsmodelle für die Gesundheit“. Zudem fehle es an KI-Expertise, den notwendigen Trainingsdaten und Vertrauen in die Innovationen bei Ärzten 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, so die Forderung.

Ein wichtiger Baustein für die Finanzierung von Medizintechnik sei 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 Patienten passieren müssen. Krankenhäuser werden ein Gerät mit KI-Funktionen, das bei der Auswertung von CT-Bildern oder bei der Behandlung von Intensivpatienten unterstützt, vor allem dann nutzen, wenn sie die Behandlung mit einer KI-Funktion über die gesetzlichen Krankenkassen abrechnen können“, betonte Karsten Hiltawsky, Co-Leiter der Arbeitsgruppe Gesundheit, Medizintechnik, Pflege der Plattform Lernende Systeme.

Das Whitepaper verweist hier auf ein KI-spezifisches Innovationsproblem: Der 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.

EB/aha