Reicht eine KI mit 99 Prozent Genauigkeit? Diese Studie sagt: Nein.

Wenn über Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen gesprochen wird, stehen meist Genauigkeit, Sensitivität oder der AUC-Wert im Mittelpunkt. Doch was sagt ein KI-System, das medizinisch hervorragend funktioniert, aber wirtschaftlich nie sinnvoll eingesetzt werden kann? Genau dieser Frage widmet sich eine aktuelle wissenschaftliche Veröffentlichung mit dem Namen FLARE – und sie trifft damit einen Nerv, der auch für die Pflegeinformatik hochrelevant ist.

In vielen Projekten wird KI noch immer fast ausschließlich anhand ihrer technischen Leistungsfähigkeit bewertet. Kann sie Erkrankungen zuverlässig erkennen? Sind ihre Vorhersagen präziser als die bisherige Methode? Wie hoch ist ihre Trefferquote?

Das sind wichtige Fragen. Sie reichen jedoch nicht aus.

Denn zwischen einer leistungsfähigen KI und einer erfolgreichen Einführung im Versorgungsalltag liegen zahlreiche weitere Faktoren: Personalkosten, Arbeitsabläufe, Infrastruktur, Schulungsaufwand, Lizenzkosten, Wartung und nicht zuletzt die Frage, ob sich eine Technologie unter realen Bedingungen überhaupt wirtschaftlich betreiben lässt.

Genau hier setzt das neue Framework FLARE (Framework for Evidence-Based Adoption of AI in Healthcare) an. Die Forschenden schlagen ein Bewertungsmodell vor, das nicht nur die Leistungsfähigkeit einer KI betrachtet, sondern auch ihre finanziellen und organisatorischen Auswirkungen auf klinische Prozesse. Dafür kombiniert FLARE unter anderem Time-Driven Activity-Based Costing, Return-on-Investment-Analysen und Methoden zur Bewertung von Unsicherheiten.

Gute KI ist nicht automatisch gute Versorgung

Demonstriert wurde das Framework anhand einer KI zur Unterstützung der Schlaganfalldiagnostik.

Besonders interessant ist dabei nicht die konkrete Anwendung, sondern die Erkenntnis dahinter: Der Nutzen einer KI hängt nicht allein vom Algorithmus ab. Entscheidend sind ebenso Patientenzahlen, der zusätzliche Prüfaufwand durch Fachpersonal, vorhandene Infrastruktur und die Integration in bestehende Arbeitsabläufe. Im Beispiel der Studie lag der wirtschaftliche Break-even-Punkt bei rund 3.992 Patientinnen und Patienten pro Jahr. Erst oberhalb dieser Größenordnung ergab sich unter den getroffenen Annahmen ein positiver wirtschaftlicher Effekt.

Damit verschiebt sich die eigentliche Fragestellung.

Nicht mehr:

„Ist die KI gut genug?“

Sondern:

„Lohnt sich diese KI in unserem konkreten Versorgungskontext überhaupt?“

Genau diese Diskussion braucht auch die Pflege

Aus Sicht der Pflegeinformatik ist dieser Perspektivwechsel längst überfällig.

Auch in der Pflege diskutieren wir häufig über neue KI-Systeme für Dokumentation, Entscheidungsunterstützung oder Assistenz. Deutlich seltener fragen wir jedoch, welchen tatsächlichen Nutzen diese Systeme im Pflegealltag erzeugen.

Reduzieren sie Dokumentationsaufwand?

Verbessern sie die Versorgungsqualität?

Entlasten sie Pflegefachkräfte tatsächlich?

Oder entstehen an anderer Stelle neue Tätigkeiten, zusätzliche Kontrollen und weitere digitale Belastungen?

Genau diese Fragen greifen wir derzeit auch in unserer Initiative Digital Nursing Outcome Assessment (DNOA) auf Pflegeinformatik.org auf.

Während FLARE den wirtschaftlichen und organisatorischen Nutzen einer KI bewertet, richtet DNOA den Blick auf die pflegerische Wirkung digitaler Technologien. Im Mittelpunkt stehen dabei unter anderem zurückgewonnene Pflegezeit, Prozessverbesserungen, Pflegequalität, Auswirkungen auf Pflegefachkräfte, Patientensicherheit und digitale Belastung.

Beide Ansätze verfolgen letztlich dasselbe Ziel: Technologie nicht nach ihrer technischen Leistungsfähigkeit, sondern nach ihrer tatsächlichen Wirkung zu beurteilen.

Vielleicht brauchen wir künftig zwei Nachweise

Mit der zunehmenden Verbreitung von KI im Gesundheitswesen könnten deshalb künftig zwei unterschiedliche Bewertungen notwendig werden.

Die erste beantwortet die Frage:

Funktioniert die KI?

Die zweite:

Verbessert sie Versorgung, Arbeitsprozesse und Ressourceneinsatz tatsächlich?

Gerade für Krankenhäuser und Pflegeeinrichtungen dürfte diese zweite Frage in den kommenden Jahren erheblich an Bedeutung gewinnen. Denn eine KI mit beeindruckender Genauigkeit ist noch kein erfolgreiches Digitalisierungsprojekt.

Erst wenn sie sich sinnvoll in Arbeitsabläufe integriert, wirtschaftlich tragfähig ist und Pflege sowie Versorgung nachweisbar verbessert, entsteht echter Mehrwert.

Die FLARE-Studie liefert dafür einen spannenden Impuls. Sie erinnert daran, dass der Erfolg von KI nicht allein im Rechenzentrum entschieden wird, sondern im Zusammenspiel von Menschen, Prozessen, Organisation und Technologie. Genau dort liegt seit jeher auch der Kern der Pflegeinformatik.

👉 Originalpublikation: FLARE: A Systematic, Uncertainty-Aware Framework for Evidence-Based Adoption of Artificial Intelligence in Healthcare (arXiv, August 2026)

<small>Dieser Text wurde mit Unterstützung von KI erstellt.</small>