Google Health: 9 Beispiele, wie generative AI die Gesundheit verbessert
Künstliche Intelligenz revolutioniert den HealthTech-Sektor grundlegend. Bei den Calm/Storm Days 2025 in Wien präsentierte Laura Heidrich, Manager Digital Natives bei Google Cloud, sieben zentrale Entwicklungen aus der Forschungsabteilung Google Health. Einige davon sind bereits verfügbar, andere noch in Entwicklung. Es handelt sich dabei um Trends, die künftig die Gesundheitsversorgung verbessern und noch stärker prägen werden.
1. Gamechanger: KI-generierte Diagnosen
„Wer von Ihnen würde eine KI-generierte Diagnose oder Behandlung akzeptieren?“, fragte Heidrich das Publikum, hauptsächlich bestehend aus Investor:innen und Startup-Gründer:innen. Kaum jemand hob die Hand.
„Und wer bei einer Genauigkeit von 80–85 Prozent?“ Wieder gingen nur wenige Hände nach oben. Das fand Heidrich interessant, denn oft erreichen Ärzt:innen diese Genauigkeit bei der Diagnose, während KI bis zu 97 Prozent schaffen kann.
KI würde das „Spiel“ verändern, insbesondere aus finanzieller Perspektive. Gleichzeitig geht es aber um Produktivitätsgewinne, die medizinischem Personal mehr Zeit für die Arbeit mit Patient:innen verschaffen.
2. Optimierte Zusammenarbeit im Gesundheitswesen
Die KI ermöglicht eine einfachere und effizientere Zusammenarbeit im medizinischen Bereich durch Echtzeit-Übersetzungen bei Videokonferenzen und gemeinsames Arbeiten an Dokumenten. Dadurch soll die Kommunikation zwischen Gesundheitsdienstleistern erheblich verbessert werden.
3. Schnellere Softwareentwicklung
Angesichts des Pflegepersonalmangels unterstützt KI Entwickler:innen dabei, medizinische Anwendungen schneller und effizienter zu programmieren. Dies führt zu einer schnelleren Markteinführung wichtiger Gesundheitslösungen.
4. Automatisierung administrativer Aufgaben
Die KI kann im Gesundheitsbereich bei der Erstellung von Entlassungspapieren für Patient:innen helfen. Ärzt:innen müssten diese Dokumente nur noch schnell prüfen und mit einem Klick freigeben. Ein Prozess, der sonst langwierig und zeitintensiv wäre, wird verschlankt und verschafft mehr Zeit für die Patientenversorgung.
5. Personalisierte Gesundheitsempfehlungen
Eine transformierende KI-Lösung für den Gesundheitsmarkt sieht Heidrich im Bereich des Trackings: Durch die Analyse von Fitness-Tracker-Daten lassen sich individualisierte Gesundheitsempfehlungen erstellen. Große Datenmengen ermöglichen daraufhin präzise, auf den einzelnen Menschen zugeschnittene Vorschläge. Etwa: „Legen Sie heute Früh eine 30-minütige Yoga-Session ein.“
6. Medizinische Wissenssysteme
Spezielle KI-Modelle wie MedLM, ein fortschrittliches Sprachmodell, haben die US-Ärzteprüfung mit nahezu 90 Prozent Genauigkeit bestanden. Solche wissensbasierten Systeme würden sich ständig weiterentwickeln und dabei teilweise die Diagnosegenauigkeit von Menschen übertreffen, die bei etwa 80 bis 85 Prozent liegt.
7. Verbesserte Patientenkommunikation
Laut Heidrich werden KI-gestützte Chatbots von Patient:innen als empathischer und präziser in der Kommunikation wahrgenommen als menschliche Interaktionen. Zum Einsatz kommen hier multimodale Systeme, die verschiedene Eingabemodi wie Text und Sprache verarbeiten und unterschiedliche Ausgaben wie Texte oder Bilder generieren können.
8. Bildanalyse in der Diagnostik
In Bereichen wie Pathologie, Radiologie und Ophthalmologie soll KI bei der Analyse von Gewebe und Organen unterstützen. Der Vorteil: Es lässt sich Zeit bei Operationen sparen, Diagnosen werden untermauert und bessere Entscheidungen getroffen. Um sicherzustellen, dass Ärzt:innen aufmerksam bleiben und den Ergebnissen der KI nicht blind vertrauen, werden in manchen Fällen absichtlich falsche Daten eingespeist.
9. Proteinstrukturvorhersagen
Als abschließendes Beispiel wird AlphaFold von Google DeepMind genannt. Die Technologie soll die Vorhersage von Proteinstrukturen revolutionieren und erheblich beschleunigen. Dadurch ließe sich das Verständnis biologischer Prozesse vertiefen und die Entwicklung neuer Therapien, insbesondere für seltene Krankheiten, voranbringen.
OpenAI vs Perplexity vs Anthropic vs Gemini: Jetzt kommen die AI-Agenten!
