Rundtischgespräch: Effektivität erkennen: Von Technologie zu Therapieempfehlungen - Die Umsetzung von Szenarien und der geschlossene Wertkreislauf von AI + Medizin | 2026 AI Partner · AI + Branchenkonferenz in Beijing Yizhuang
Von der technologischen Show der vergangenen fünf Jahre bis hin zur heutigen klinischen Notwendigkeit hat die Kombination von KI und Medizin endlich die Phase des „Beweisens, dass ich es kann“ hinter sich gelassen und ist in die Tiefe des „Lösens von Problemen“ eingestiegen. Anstatt die Phantasie eines Ersatzes für Ärzte zu hegen, dient die KI nur als Helfer, um die Belastung zu reduzieren. Dieser Dialog zeigt uns, dass der erste Schritt bei der Umsetzung von KI in der Medizin nicht darin besteht, den Krankenhausdirektor zu überzeugen, sondern das Vertrauen der Abteilungsleiter zu gewinnen. Der Schlüssel liegt nicht in einem punktuellen Durchbruch, sondern in der Vernetzung vielfältiger Daten, um einen geschlossenen Kreislauf zu bilden.
Der Round-Table-Dialog befasst sich direkt mit den realen Hindernissen bei der Einführung von KI in Krankenhäuser: Schwierigkeiten bei der Systemanbindung, Ärzte scheuen sich vor Mehraufwand, und die Zuständigkeiten sind unklar. Ausgehend von den neunjährigen Praxiserfahrungen von Zuo Yi Technology, von der Union Medical College Hospital bis hin zu Zhongwei in Ningxia, wird die differenzierte Logik der schichtweisen Umsetzung aufgedeckt - in den Top-Krankenhäusern wird die Effizienz gesteigert, in den Einrichtungen der Grundversorgung wird das Personal ergänzt. Mit der Erstellung von Krankenakten als zentralem Problem, das für alle relevant ist, wird die Triage vorangeschaltet und die Nachsorge angeschlossen, sodass die „High-Tech“-Technologie zu einem Werkzeug wird, das Ärzte gerne täglich nutzen.
Im Folgenden finden Sie den Inhalt der Round-Table-Rede, nachbearbeitet und editiert von 36Kr:
Zhang Ge | Gründer und CEO von Huayi Digital Intelligence (Moderator)
Han Xu | Medizinischer Partner von Zuo Yi Technology
Zhang Ge: Liebe Gäste und Freunde vor der Kamera, ich bin Zhang Ge von Huayi Digital Intelligence, der Moderator dieses Dialogs. Ich freue mich sehr über die Anwesenheit von Herrn Han. Heute werden wir über ein sehr praktisches Thema sprechen: Wie wird KI in der Medizin tatsächlich umgesetzt? Zunächst möchte ich Herrn Han bitten, sich kurz vorzustellen und uns in 30 Sekunden zu erklären, was der wesentliche Unterschied zwischen dem, was Zuo Yi Technology heute tut, und der KI-Assistenzbewegung vor fünf Jahren ist.
Han Xu: Vielen Dank, Herr Zhang, und vielen Dank an die Veranstalter für die Einladung. Ich freue mich, hier mit Ihnen zu sprechen. Zuo Yi Technology hat seit 2016 in der Branche der KI und Medizin gewirkt und die verschiedenen Phasen der Entwicklung von KI in der Medizin in China erlebt. Unsere Einschätzung ist, dass die KI in der Medizin vor fünf Jahren eher von Technologie und Kapital angetrieben war. Die Leute dachten daran, wie man die Medizin mit KI-Technologie transformieren oder sogar Ärzte ersetzen könnte. Die entwickelten Lösungen basierten eher auf technischen Überlegungen und lösten keine echten klinischen Probleme, was die Umsetzung schwierig machte. Heute gehen wir eher von den echten klinischen Bedürfnissen aus und konzentrieren uns auf die Probleme, die Ärzte in ihrem täglichen Arbeitsalltag haben. Wir versuchen, die KI-Technologie zu nutzen, um die Arbeitsbelastung der Ärzte zu reduzieren, die Qualität zu verbessern und die Effizienz zu steigern, und gleichzeitig den Patienten ein reibungslosereres Behandlungsverfahren zu ermöglichen.
Zhang Ge: Aus Herrn Hans Zusammenfassung können wir ersehen, dass die KI in der Medizin immer konkreter wird. Zunächst interessiert uns die Umsetzung in konkreten Szenarien. Wenn die KI in Krankenhäuser eingeführt wird, welches ist der erste Schritt? Muss man von oben nach unten die Führung überzeugen, die Ärzte ausbilden oder die medizinischen Informationssysteme anbinden? Welcher dieser Schritte ist der Knackpunkt?
Han Xu: Aus unserer Erfahrung heraus ist der erste Schritt bei der Einführung von KI in Krankenhäuser sicherlich nicht, den Krankenhausdirektor zu überzeugen oder die HIS- und EMR-Systeme anzubinden oder eine institutionelle Schulung durchzuführen. Der erste Schritt sollte darin bestehen, in die klinische Praxis, in die Abteilungen zu gehen und die Unterstützung der Abteilungsleiter und führender Ärzte zu gewinnen, damit sie bereit sind, einen Pilotprojekt durchzuführen. Erst nachdem in diesem Prozess tatsächliche Ergebnisse erzielt wurden, kommt es zur anschließenden Verbreitung. Die Anbindung der EMR- und HIS-Systeme ist technisch schwierig und erfordert eine Vielzahl von Koordinationsmaßnahmen. Dies ist mit hohen Kosten und langen Zeiträumen verbunden und kann leicht zum Knackpunkt werden.
Eine Schulung der Ärzte ohne praktische Ergebnisse ist nur eine Form und hat keine wirkliche Bedeutung. Wenn es in den Abteilungen Pilotprojekte gibt und diese Ergebnisse erzielen, kann man mit realen Daten mit den Krankenhausleitern sprechen und eine institutionelle Verbreitung durchführen. Dies ist überzeugender.
Der zweite Knackpunkt: 1. Systemanbindung. Krankenhäuser haben eine Vielzahl von Systemen, die von verschiedenen Herstellern stammen und keine standardisierten Schnittstellen haben. Die Datenformate, Felder und Zugangskontrollen sind unterschiedlich. Krankenhäuser legen heute großen Wert auf die Datensicherheit. Die Anbindung erfordert die Koordination zwischen der IT-Abteilung und der Ärztlichen Leitung und kann sehr zeitaufwendig sein. Dies ist ein großer Knackpunkt.
2. Probleme bei der Umsetzung. Die Akzeptanz der Ärzte ist ein Problem. Ärzte sind eher konservativ und haben ein hohes Risikobewusstsein. Sie sind nicht bereit, ihre gewohnten Arbeitsweisen zu ändern und befürchten, dass die Einführung eines neuen Tools ihre Lern- und Arbeitsbelastung erhöht. Darüber hinaus haben sie Bedenken hinsichtlich der Genauigkeit und des Risikos von KI-Produkten. Dies ist ein schwieriger Punkt bei der praktischen Umsetzung, wie man die Ärzte dazu bringt, das Tool zu akzeptieren und zu nutzen.
Zhang Ge: Sie haben sehr praktische Probleme bei der Umsetzung erwähnt, wie die Anbindung von Informationssystemen und die Zugangskontrolle. Diese sind in Informationsprojekten sehr wichtig und müssen gelöst werden. Sie haben sowohl mit Top-Krankenhäusern wie der Union Medical College Hospital als auch mit Einrichtungen in Zhongwei in Ningxia zusammengearbeitet. Wie unterscheidet sich die Umsetzungslogik in Einrichtungen der Grundversorgung von der in Top-Krankenhäusern? Gibt es größere Schwierigkeiten oder unterschiedliche Ansatzpunkte aufgrund des unterschiedlichen Informationsniveaus der Krankenhäuser?
Han Xu: Die Anforderungen an die Einführung von KI-Systemen und -Produkten in Top-Krankenhäusern wie der Union Medical College Hospital und in Einrichtungen der Grundversorgung sind unterschiedlich. Die Umsetzungswege und Ansatzpunkte unterscheiden sich ebenfalls. In Top-Krankenhäusern liegt der Fokus auf der Steigerung der Effizienz im Krankenhaus. Die Expertenressourcen sind kostbar, und die Ärzte haben wenig Zeit. Sie interessieren sich vor allem für die Verbesserung der Effizienz in den einzelnen Prozessen. Dies sind die Anforderungen der Top-Krankenhäuser. In Einrichtungen der Grundversorgung gibt es wenige Ärzte, und die tägliche Arbeit ist sehr anstrengend. Obwohl die behandelten Krankheiten eher alltäglich sind und es viele kleine Aufgaben gibt, besteht in den Einrichtungen der Grundversorgung der Druck, die Hausarztvertragsdienstleistungen zu erbringen. Jeder Arzt muss tausende von Einwohnern betreuen, was schwierig ist. Die Einwohner haben auch bestimmte Anforderungen an die Hausarztvertragsdienstleistungen, die die Leistungskapazität der Einrichtungen der Grundversorgung nicht immer erreichen kann.
Die Verwendung von KI-Produkten in Einrichtungen der Grundversorgung hat bestimmte Merkmale. Einerseits helfen KI-Produkte bei der Erstellung von Krankenakten, der intelligenten Nachsorge und der intelligenten Gesundheitsakte bei der täglichen, routinemäßigen Arbeit. Andererseits wird versucht, die Patientenversorgung zu verbessern. Die Versorgung von Patienten außerhalb des Krankenhauses ist für Top-Krankenhäuser wie die Union Medical College Hospital nicht so wichtig. Hier liegt der Fokus eher auf der Steigerung der Effizienz im Krankenhaus.
Zhang Ge: Verschiedene Ärztengruppen haben unterschiedliche Ansprüche. Indem wir ihre Bedürfnisse befriedigen und ihre Arbeitsleistung verbessern, können wir die Akzeptanz von KI-Produkten erhöhen. Haben Sie jemals Situationen erlebt, in denen Ärzte KI-Produkte ablehnten? Wie haben Sie die Frontarzteschaft dazu gebracht, diese Produkte eher zu akzeptieren? Haben Sie Erfahrungen in diesem Bereich?
Han Xu: Dies ist ein wichtiger Knackpunkt. Ärzte und Pflegekräfte neigen zunächst dazu, neue Tools zu ablehnen oder abzuwarten. Es gibt mehrere Gründe dafür. Erstens befürchten sie, dass die Verwendung eines neuen Tools ihre Belastung erhöht, da sie es lernen und bedienen müssen. In den Arztarbeitsplätzen gibt es viele Systeme wie HIS und EMR, und das Umschalten zwischen diesen Systemen ist sehr umständlich. Zweitens besteht das Risiko, dass fehlerhafte Inhalte, die vom KI-Tool generiert werden, zu Problemen führen können. Um dieses Problem zu lösen, gehen wir von mehreren Seiten an. Erstens gestalten wir unser Produkt so, dass es möglichst gut in die tägliche Arbeit der Ärzte passt. Wir vermeiden es, es aufzwingen, und versuchen, es so zu gestalten, dass es die bestehenden Systeme nicht stört. Dadurch wird die psychische Belastung beim Lernen und Verwenden eines neuen Systems verringert. Zweitens klären wir die Zuständigkeiten auf. Alle Inhalte, die von der KI generiert werden, müssen von den Ärzten bestätigt werden, bevor sie weitergeleitet werden. Die Ärzte können die Inhalte jederzeit ändern, und die endgültige Entscheidung liegt in ihren Händen. Dadurch können sie das Risiko besser kontrollieren.
Zhang Ge: Die KI unterstützt die medizinische Diagnose und Behandlung und steigert die Effizienz der Ärzte.
Zurück zum Anfangsgespräch: Vor fünf Jahren war die KI in der Medizin auch einmal sehr populär. Damals ging es um die KI-gestützte Diagnose und die Bildauswertung. Was ist der Kernunterschied zwischen dem, was Zuo Yi Technology heute macht, und damals? Hat sich die Technologie verbessert, haben sich die Anwendungsgebiete im Laufe der Zeit verändert, oder hat sich unser Verständnis der Medizin selbst verändert?
Han Xu: Erstens hat sich unser Verständnis der medizinischen Branche und der KI in der Medizin stark verändert. Vor fünf Jahren konzentrierten wir uns auf die unterstützende Diagnose und Behandlung. Wir wollten direkt in die Kernbereiche der Medizin eintauchen und die schwierigsten Probleme lösen, wie die unterstützende Diagnose von seltenen Krankheiten und die Empfehlung von Behandlungsplänen für Tumore. Dies ist jedoch mit vielen Schwierigkeiten verbunden. Die Umsetzung ist schwierig, und die Ärzte sind zögerlich, diese Technologien zu nutzen. Die Ergebnisse sind auch nicht besonders gut. Heute erkennen wir, dass die Diagnose und Behandlung für die Ärzte nur einen kleinen Teil ihrer täglichen Arbeit ausmachen. Der Großteil ihrer Zeit im Krankenhaus wird mit der Bearbeitung von Krankenakten, der Erfassung von Krankengeschichten, der Nachsorge, der Kommunikation mit Patienten und der Durchführung von Routineaufgaben und Berichten verbracht. Wir haben unser Denken geändert und uns entschieden, stattdessen die Routine- und Wiederholungsaufgaben der Ärzte zu unterstützen, damit sie mehr Zeit für die eigentliche Diagnose und Behandlung haben. Dies hat auch zu einer Veränderung der Anwendungsgebiete geführt. Früher konzentrierten wir uns auf die unterstützende Diagnose und die Bilderkennung von Läsionen. Heute widmen wir uns verschiedenen Phasen vor, während und nach der Behandlung, wie der Triage, der Vorabfrage, der Erstellung von Krankenakten und der Krankheitsverwaltung.
Die technologische Entwicklung ist ebenfalls wichtig. Sie unterstützt die oben genannten Veränderungen. Die Technologie der großen Modelle hat sich entwickelt, und die KI kann nun nicht nur Texte verarbeiten, sondern auch Bilder, Videos und Sprache. Dies ermöglicht es der KI, die Ärzte bei einer breiteren Palette von Aufgaben zu unterstützen und die Dienstleistungen zu verbessern.
Zhang Ge: Von der technologischen Entwicklung bis hin zur Datenintegration in unseren Jahren der Geschäftstätigkeit ist dies ein komplexer Prozess, der von einer quantitativen Veränderung zu einer qualitativen Veränderung führt. Sie haben ein Produkt namens „Multidimensionale Datenintegration“, das die Vorabfrage, die Konvertierung von Gesprächen, die elektronischen Krankenakten und die außerklinischen OCR-Daten integriert, um Krankenakten zu generieren. Hatten Sie diese Fähigkeit schon früher? Würde die Genauigkeit der KI-gestützten Krankenaktengenerierung auch ohne die Multidimensionale Datenintegration 90 % erreichen?
Han Xu: Die Fähigkeiten der Vorabfrage, der OCR, der Sprachgenerierung von Krankenakten und der Verarbeitung von Krankenhausdaten sind einzelne Fähigkeiten, die wir schrittweise entwickelt haben. Wir hatten früher separate Produkte für die Vorabfrage und haben die Krankenhausdaten für die Strukturierung von Krankenakten verarbeitet, die OCR-Extraktion und die Generierung von elektronischen Krankenakten durch Sprache durchgeführt. Jedes einzelne Tool hat für die endgültige Generierung von Krankenakten gewisse Einschränkungen. Wenn wir nur die Sprachgenerierung von elektronischen Krankenakten während der Behandlung verwenden, basiert die Generierung nur auf dem Einmalgespräch zwischen Arzt und Patient. Die Arztbefragung ist oft kurz, und der Arzt vergisst manchmal wichtige Informationen. Wenn wir nur auf die Angaben des Patienten verlassen, kann er aufgrund seiner mangelnden medizinischen Kenntnisse seine Krankheit überschätzen oder wichtige Informationen vergessen. Wenn wir keine OCR-Fähigkeit haben, müssen die Ärzte die Ergebnisse von außerklinischen Untersuchungsberichten und Laborergebnissen manuell eintragen oder wiederholen, was viel Zeit verschwendet.
Indem wir die vier einzelnen Fähigkeiten miteinander verbinden, ergänzen sie sich gegenseitig. Die fehlenden Informationen in einem einzelnen Schritt können durch einen anderen Schritt ergänzt werden. Die verschiedenen Schritte, wie die Vorabfrage, die Sprachgenerierung während der Behandlung und die Verarbeitung von Krankenhausdaten, können sich gegenseitig überprüfen. Beispielsweise können wir widersprüchliche Punkte entdecken und das Problem der „Halluzination“ der KI-Modell möglichst vermeiden. Dies ist eine mehrdimensionale Datenergänzung und sichert auch die Qualität der generierten Krankenakten. Ohne die mehrdimensionale Datenergänzung würde die Qualität der generierten Krankenakten nicht auf dem gegenwärtigen Niveau liegen.
Zhang Ge: Dies ist eine mehrdimensionale Kreuzüberprüfung und technologische Iteration, die schließlich zu einem Ergebnis führt.
Bei der technologischen Entwicklung: Von der Union Medical College Hospital bis zur Ditan Hospital für Infektionskrankheiten, wo ein intelligentes System für die Infektionsdiagnose und -behandlung entwickelt wurde, bis hin zum Kinderkrankenhaus der Chongqing Medical University, wo das „Chongqing Children's AI“ implementiert wurde, und schließlich bis nach Zhongwei in Ningxia, wo ein KI-basiertes Hausarztsystem eingesetzt wird - in welchem dieser Szenarien ist die KI am stärksten involviert, und in welchem am schwächsten? Was bestimmt die Tiefe der KI-Einbindung?
Han Xu: Aus unserer Sicht erfordert die Entwicklung eines spezialisierten intelligenten Systems, wie das für Infektionskrankheiten im Ditan Hospital oder das für spezielle Fachgebiete in der Affiliierten Traditionell-chinesischen Medizinischen Hochschule der Chongqing Medical University, eine höhere KI-Kompetenz. Bei der Spezialisierung