KI-Reifegrad im Gesundheitswesen und den Life Sciences

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Künstliche Intelligenz (KI) und unstrukturierte Daten transformieren nach und nach das Gesundheitswesen und die Life Sciences – und bieten Chancen für bessere Patientenversorgung und Prozessoptimierung.

Woman life sciences healthcare laboratory

Einführung

Künstliche Intelligenz (KI) und unstrukturierte Daten transformieren das Gesundheitswesen und die Life Sciences – und bieten Chancen für bessere Patientenversorgung und Prozessoptimierung. Im Vergleich zu anderen, digital fortschrittlicheren Sektoren steckt die Branche, was die KI-Reife angeht, jedoch noch in den Kinderschuhen.

Unsere Umfrage unter 186 Entscheidungsträger:innen in den Bereichen IT und Daten aus Gesundheitswesen und Life Sciences hat ergeben, dass viele Unternehmen langsam auf dem Weg zu einem mittleren KI-Reifegrad sind. Doch um das volle Potenzial nutzen zu können, sind noch wichtige Schritte umzusetzen, insbesondere in Bezug auf den Einsatz unstrukturierter Daten.

Dieser Artikel fasst die wesentlichen Ergebnisse unserer Umfrage zusammen. Unternehmen aus Gesundheitswesen und Life Sciences kann sie als Roadmap dienen, wenn sie die KI-Einführung beschleunigen und transformative Ergebnisse erzielen möchten.

KI-Nutzung: der aktuelle Stand

Gesundheitswesen und Life Sciences steigern ihre KI-Reife stetig, wobei sich ein überdurchschnittlicher Anteil in der Mitte der Entwicklung befindet (37 % im Vergleich zum globalen Durchschnitt mit 30 %).

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Unternehmen in dieser Branche nutzen multimodale KI, um durch Automatisierung und unstrukturierte Daten die Diagnostik und Behandlung zu verbessern. Am häufigsten wird künstliche Intelligenz in IT und Sicherheit sowie im Kundendienst eingesetzt, mit der Absicht, das Vertrauen zu stärken und eine individuelle Versorgung zu ermöglichen. Im rechtlichen Bereich nutzt die Branche KI häufiger als der globale Durchschnitt (30 % und 21 %), um Prozesse zu optimieren, Kosten zu senken und strenge rechtliche Vorgaben einzuhalten.

Ein starker Fokus liegt also auf Prozessautomatisierung (62 %) und Kostensenkung (60 %). Technologien wie KI-Automatisierung und Human-Augmentation-Tools, die als wichtigstes Hilfsmittel für den Erfolg gelten, werden dezidiert eingesetzt, um diese Ziele zu erreichen.

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Unstrukturierte Daten erschließen

Unstrukturierte Daten wie Patientenakten, Feedbackformulare oder medizinische Bilder zeichnen ein umfassenderes Bild dessen, was innerhalb eines Unternehmens geschieht, und können helfen, Risikofaktoren zu ermitteln und Analysen durchzuführen. Im Gesundheitswesen haben sie jedoch bislang noch nicht die erforderliche Priorität.

Weniger Unternehmen als im globalen Durchschnitt sind der Überzeugung, dass unstrukturierte Daten wichtig für ihren Erfolg in den nächsten zwei Jahren sein werden (52 % im Vergleich zu 56 %). Das bringt Risiken mit sich, da die richtige Nutzung unstrukturierter Daten gerade in älteren Systemen eine große Rolle spielt.

Drei Beispiele:

Nur 23 % sind durchweg effektiv bei Verwaltung, Schutz und auditfähiger Compliance unstrukturierter Daten.
Nur 19 % sind der Meinung, dass sie ihre unstrukturierten Daten gut verfügbar machen.
Nur 24 % können ihre unstrukturierten Daten zuverlässig als vertrauenswürdige Quelle nutzen.

Trotz allem werden in der Branche bereits unstrukturierte Daten eingesetzt. An durchschnittlich 58 % der KI-Anwendungsfälle sind unstrukturierte Daten beteiligt, und 76 % der Unternehmen nutzen KI regelmäßig oder häufig, um Nutzen aus ihren Daten zu ziehen.

Der Weg in die Zukunft

In der Branche weiß man, wie wichtig künstliche Intelligenz für verschiedenste Geschäftsergebnisse ist. Kundenzufriedenheit und Prozesseffizienz stehen dabei an erster Stelle. Dass die Branche der Kundenzufriedenheit einen so hohen Wert beimisst, zeigt, wie wichtig Vertrauen und eine individuelle Versorgung der Menschen ist.

Um die KI-Reife voranzutreiben und Patient:innen und Partnerunternehmen mehr bieten zu können, muss die Branche folgende Aspekte priorisieren:

IT-Kapazitäten skalieren, um große Datenmengen zu verwalten
In Schulungen investieren, um zuverlässige unstrukturierte Daten zu erhalten
Klar definierte KI-Strategien entwickeln

Wenn die Branche diese Grundlagen angeht, kann sie die KI-Einführung wesentlich beschleunigen, ihre führende Position als Innovator festigen und dem Healthcare-Ökosystem insgesamt einen größeren Mehrwert bereitstellen.

Wenn Sie sich die Daten hinter dieser Umfrage genauer ansehen möchten und sich fragen, wo die Unternehmen im Vergleich zu anderen Ländern und Branchen stehen, können Sie hier unseren Artikel lesen.

Wenn Sie sich für weitere Ressourcen zu Gesundheitswesen und Life Sciences interessieren und wissen möchten, wie Iron Mountain Ihnen helfen kann, den Wert Ihrer Informationen zu erschließen, sehen Sie sich in unserem Ressourcencenter um.

Über die Umfrage:

Mit der Durchführung dieser Umfrage beauftragte Iron Mountain das spezialisierte Marktforschungsunternehmen Vanson Bourne. Dabei wurden 1.400 Entscheidungsträger:innen aus dem Bereich IT und Daten befragt, die Kenntnisse über die KI-Strategie ihres Unternehmens besitzen oder die Verantwortung dafür tragen. Die Unternehmen der Befragten mussten mindestens 250 Mitarbeitende in den folgenden Ländern haben: USA, Großbritannien, Frankreich, Deutschland, Indien und Australien. Die Unternehmen stammten aus verschiedenen öffentlichen und privaten Sektoren. Ein Schwerpunkt lag jedoch auf den Bereichen Bank- und Finanzdienstleistungen, Versicherungen, Gesundheitswesen und Life Sciences, Medien und Unterhaltung, öffentlicher Sektor (außer Gesundheitswesen) und Energie. Diese Zusammenfassung basiert auf 186 Entscheidungsträger:innen im Sektor für Gesundheitswesen und Life Sciences.

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