Vorbefunde mit lokaler KI ordnen

So gelingt der Einstieg in der Radiologiepraxis

29.10.2026

Branchen, Consulting, Future Healthcare, Healthcare- und MedTech-Beratung, Künstliche Intelligenz

Eine neue Patientin kommt zur Untersuchung und bringt eine Mappe mit: Arztbriefe, frühere Befunde, Laborwerte, ein Überweisungsschein. Bevor jemand im Team mit diesen Unterlagen arbeiten kann, müssen sie eingescannt, sortiert und der richtigen Patientenakte zugeordnet werden. Das ist Routinearbeit, und genau hier kann KI helfen.

Die Kassenärztliche Bundesvereinigung (KBV) sieht das ähnlich: KI-Anwendungen können laut ihren Hinweisen zum KI-Einsatz in Praxen administrative Prozesse vereinfachen und das medizinische Personal von Routineaufgaben entlasten. Bei vielen KI-Systemen gehen die Daten dafür in eine Cloud. Ein lokales KI-Modell arbeitet dagegen auf Hardware in Ihrer Praxis, die Patientendaten bleiben für die Verarbeitung im Haus.

Wie das aussieht, zeigen wir auf dem Süd- und Mitteldeutschen Röntgenkongress in Hof in einer Live-Demo: Ein lokales KI-Modell sortiert und strukturiert eingescannte Vorbefunde und Patientenunterlagen, stellt sie übersichtlich bereit und legt sie nach einer Vorschau geordnet in einem bestehenden Dateisystem ab. Damit ein solches Werkzeug in Ihrer Praxis den gewünschten Nutzen bringt, helfen drei Fragen: welcher Ablauf sich am meisten lohnt, wie die Patientendaten geschützt bleiben und wie Ihr Team die Ergebnisse prüft. Dieser Artikel richtet sich an Praxisinhaber, Praxisleitungen, Medizinische Technologinnen und Technologen für Radiologie (MTR) sowie Radiologinnen und Radiologen, die KI für Verwaltungsaufgaben nutzen möchten.

Live-Demo am Stand: KI für den Praxisalltag in Hof erleben [Termin vereinbaren]

Frage 1: Wo bringt KI in Ihrer Verwaltung den größten Nutzen?

Am meisten bringt KI bei Abläufen, die häufig vorkommen und viel Handarbeit erfordern. Drei Kriterien helfen Ihnen, die passenden Kandidaten zu finden:

Häufigkeit: Wie oft fällt der Vorgang an, pro Tag oder pro Woche?
Aufwand: Wie viel Zeit kostet ein einzelner Vorgang heute, und wer im Team erledigt ihn?
Fehleranfälligkeit: Wo können beim manuellen Einsortieren heute Fehler entstehen, und wie schnell fallen sie auf?

Eine einfache Strichliste über ein oder zwei typische Wochen zeigt, wo sich der Einsatz am meisten lohnt. Gleichzeitig haben Sie damit die Ausgangswerte, an denen Sie den Nutzen später messen.

Für die Wirtschaftlichkeit zählt die eingesparte Zeit abzüglich der Zeit, die Ihr Team für die Kontrolle der Ergebnisse braucht. Dem stehen feste Kosten gegenüber, etwa für Einrichtung, Anbindung an vorhandene Systeme, Wartung und Schulung. Je mehr Abläufe über dieselbe Plattform laufen, desto stärker verteilen sich diese Kosten. Eine kurze Inventur Ihrer Verwaltungsprozesse zeigt, welche Abläufe sich gemeinsam angehen lassen.

Wie Sie den Nutzen eines KI-Einsatzes vorab einschätzen und später messen, beschreibt unser Artikel Honorardruck in der Radiologie: Warum Ihre Praxis-IT jetzt auf den Prüfstand gehört.

Frage 2: Wie bleiben die Patientendaten geschützt?

Viele KI-Systeme sind Cloud-Lösungen, darauf weist die KBV ausdrücklich hin. Für Cloud-Dienste, die Gesundheitsdaten verarbeiten, stellt § 393 SGB V eigene Bedingungen: Die Verarbeitung muss in Deutschland, der EU, einem gleichgestellten Staat oder einem Drittstaat mit Angemessenheitsbeschluss stattfinden, und der Anbieter braucht seit dem 1. Juli 2025 grundsätzlich ein aktuelles C5-Typ-2-Testat oder einen gleichwertigen Nachweis nach dem Kriterienkatalog des Bundesamts für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI).

Läuft das Modell dagegen auf Hardware im Praxisnetz, verlassen die Patientendaten für die eigentliche Verarbeitung die Praxis nicht. Die Datenschutzkonferenz (DSK) hält in ihrer Orientierungshilfe zu KI und Datenschutz fest: „Technisch geschlossene Systeme sind daher aus datenschutzrechtlicher Sicht vorzugswürdig.“ Geschlossen meint dabei eine technisch abgeschlossene Umgebung mit begrenztem Nutzerkreis, in der der Anbieter die Daten nicht zum Training verwendet. Ob ein lokales System diese Bedingungen erfüllt, klären die Fragen an den Anbieter weiter unten.

Lokal heißt allerdings nicht pflichtfrei. Drei Punkte bleiben, auch wenn keine Daten in eine Cloud gehen:

Fernwartung und Updates: Ein Auftragsverarbeitungsvertrag ist laut KBV immer dann erforderlich, wenn ein externer Dienstleister auf Patienten- oder Mitarbeiterdaten zugreifen kann. Das gilt auch für den Techniker, der den KI-Rechner aus der Ferne wartet.
Schweigepflicht: Nach § 203 StGB dürfen Sie Patientengeheimnisse gegenüber mitwirkenden Dienstleistern offenbaren, soweit das für deren Tätigkeit erforderlich ist. Haben Sie nicht dafür gesorgt, dass der Dienstleister zur Geheimhaltung verpflichtet wurde, und gibt er ein Geheimnis preis, machen Sie sich selbst strafbar.
IT-Sicherheit: Der neue Rechner unterliegt der IT-Sicherheitsrichtlinie der KBV wie jedes andere System. Er gehört in den Netzplan, Updates müssen zeitnah installiert werden, und es muss feststehen, wer sie installiert. Systeme, die keine Updates mehr erhalten, müssen ausgemustert oder in einem eigenen Netzwerksegment betrieben werden.

Vor dem Einsatz steht außerdem eine Risikobewertung. Ergibt sie ein voraussichtlich hohes Risiko, ist eine Datenschutz-Folgenabschätzung nach Art. 35 der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) nötig, beim Einsatz von KI wird das laut DSK „vielfach der Fall sein“. Eine Einwilligung der Patienten brauchen Sie laut KBV in der Regel nicht, es sei denn, die Daten dienen auch dem Training oder der Optimierung des KI-Systems. Über den KI-Einsatz informieren sollten Sie trotzdem, zum Beispiel per Aushang.

Diese Fragen sollten Sie jedem Anbieter stellen, bevor Sie sich entscheiden:

Läuft die Verarbeitung vollständig im Praxisnetz, oder gehen Daten nach außen, etwa mit Fehlerberichten oder bei Updates?
Wer erhält Fernzugriff, und liegen Auftragsverarbeitungsvertrag und Geheimhaltungsverpflichtung vor?
Werden Patientendaten für Training oder Optimierung des Modells genutzt?
Wer spielt Updates für Betriebssystem, KI-Software und Modell ein?
Welche Zweckbestimmung hat die Software, und ist sie als Medizinprodukt gekennzeichnet?

Live-Demo am Stand: Sehen Sie, wie ein lokales KI-Modell Vorbefunde sortiert [Termin vereinbaren]

Frage 3: Wer prüft das Ergebnis, bevor es in der Akte landet?

Die KBV formuliert es knapp: KI darf entsprechend dem AI Act keine Entscheidungen fällen, für den sicheren Einsatz braucht es immer eine menschliche Aufsicht. Die DSK verlangt für Ergebnisse mit Personenbezug, dass vor der Weiterverarbeitung eine Überprüfung erfolgt. Für das Sortieren von Vorbefunden heißt das: Kein Dokument sollte ohne Bestätigung durch einen Menschen in der Patientenakte landen.

Dass diese Kontrolle bewusst gestaltet werden muss, zeigt die Forschung zum Automation Bias. Eine systematische Übersicht von Goddard und Kollegen im Journal of the American Medical Informatics Association wertete 74 Studien zu Entscheidungsunterstützungssystemen aus, darunter 15 aus dem Gesundheitswesen und weitere etwa aus der Luftfahrt. Sie beschreibt zwei Fehlerarten: Nutzer folgen einem falschen Vorschlag des Systems, oder sie unterlassen etwas, weil das System sie nicht darauf hinweist. Begünstigt wird beides durch Arbeitslast, Komplexität der Aufgabe und Zeitdruck. Als Gegenmittel nennt die Übersicht Schulung, die Betonung der Verantwortung des Nutzers und eine Gestaltung, die Informationen statt Empfehlungen anzeigt.

Für die Praxis ergibt sich daraus ein Prüfkreislauf:

Kontrollpunkt vor dem Ablegen: In unserer Live-Demo ist das die Vorschau. Die Dokumente lassen sich prüfen, bevor sie geordnet exportiert werden.
Prüfen am Original: Wer bestätigt, vergleicht den Vorschlag mit dem eingescannten Dokument und nicht nur mit dem Ergebnis der KI.
Stichproben: In regelmäßigen Abständen bereits abgelegte Dokumente erneut prüfen und Fehler festhalten.
Rückmeldung: Gefundene Fehler an den Betreuer des Systems melden, nach Updates oder Modellwechseln erneut prüfen.

Damit die Prüfenden wissen, worauf sie achten müssen, braucht das Team Wissen über typische Fehler. Auch das ist eine Pflicht: Art. 4 der KI-Verordnung verpflichtet Anbieter und Betreiber von KI-Systemen seit dem 2. Februar 2025 zu Maßnahmen für die KI-Kompetenz ihres Personals. In der seit Juli 2026 geltenden Fassung sollen diese Maßnahmen die Entwicklung der KI-Kompetenz unterstützen, ein bestimmtes Niveau muss dabei niemand garantieren. Wie sich der EU AI Act auf einzelne Branchen auswirkt, zeigt unser Beitrag Der EU AI Act nach Branche.

Bleibt die Frage nach der Medizinprodukte-Verordnung (MDR). Ob eine Software ein Medizinprodukt ist, entscheidet ihre Zweckbestimmung durch den Hersteller. Die Leitlinie MDCG 2019-11 Rev. 1 der Koordinierungsgruppe Medizinprodukte (Medical Device Coordination Group, MDCG) nennt Speichern, Archivieren, Kommunizieren und einfache Suche als Funktionen, die für sich genommen keine Medizinprodukte-Software ausmachen. Verarbeitet oder interpretiert eine Software dagegen medizinische Informationen für einen medizinischen Zweck, kann sie unter die MDR fallen. Lassen Sie sich die Zweckbestimmung deshalb vom Anbieter schriftlich geben. Wie wir KI-Systeme in regulierten Umgebungen prüfen, beschreibt unsere Seite Qualitätssicherung für KI-Systeme.

Fazit: Erst der Prozess, dann das Modell

Ein lokales KI-Modell beantwortet die Frage nach dem Ort der Verarbeitung, und damit einen wichtigen Teil der Datenschutzfrage. Ob sich der Einsatz lohnt und ob die Ergebnisse verlässlich in der Akte ankommen, entscheidet die Praxis selbst: mit einem gemessenen Prozess, klaren Regeln für Dienstleister und einem Prüfkreislauf, den das Team kennt. Wer diese drei Fragen vor der Anschaffung beantwortet, kann KI in der Verwaltung gezielt einsetzen und den Nutzen nachweisen.

Sie sind auf dem Süd- und Mitteldeutschen Röntgenkongress in Hof? Besuchen Sie uns an unserem Stand in der Freiheitshalle und sehen Sie in der Live-Demo, wie ein lokales KI-Modell eingescannte Vorbefunde sortiert. Über das Kontaktformular vereinbaren wir gern vorab einen festen Termin.