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Anwendung von künstlicher Intelligenz (KI) in Managementsystemen

Jürgen Hirschfeld
Grafik zum Thema Risk Management mithilfe von KI
© ImageFlow/stock.adobe.com
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Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich im Allgemeinen von einer Zukunftstechnologie zu einem praxistauglichen Werkzeug, auch zur Anwendung innerhalb von Managementsystemen. Besonders in integrierten Managementsystemen, beispielsweise bestehend aus dem in vielen Einrichtungen des Gesundheitswesens bereits vorhandenen Qualitätsmanagementsystem (QMS) sowie dem Risiko- und Chancenmanagementsystem (RCM) und weiteren integrierbaren Managementdisziplinen wie Arbeitsschutz (AMS), Informationssicherheit (ISMS) und weiteren, kann KI helfen, Informationen schneller zu verarbeiten, die Dokumentation dazu zu vereinfachen und erforderliche Entscheidungen datenbasiert vorzubereiten.

Zusammenfassung

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) in Managementsystemen des Gesundheitswesens gewinnt zunehmend an Bedeutung. Insbesondere in integrierten Qualitäts-, Risiko- und Prozessmanagementsystemen kann KI zur Analyse großer Datenmengen, zur Unter­stützung datenbasierter Entscheidungen sowie zur Optimierung von Dokumentations- und Arbeitsprozessen beitragen. Der Artikel beschreibt unterschiedliche KI-Anwendungen, darunter generative KI, Natural-Language-Processing-Systeme und prädiktive Analytik, die beispielsweise bei der Erstellung von Verfahrensanweisungen, der Analyse von Abweichungen oder der Identifikation von Risiken und Chancen eingesetzt werden können. Gleichzeitig werden die ­Grenzen und Risiken des KI-Einsatzes thematisiert, insbesondere hinsichtlich Datenschutz, Transparenz, Nachvollziehbarkeit und regulatorischer Anforderungen. Der Beitrag betont, dass KI im Gesundheits­wesen ausschließlich als unterstützendes Assistenzsystem genutzt werden sollte und die fachliche Verantwortung weiterhin beim Menschen verbleibt. Eine strukturierte Integration von KI in bestehende Managementsysteme kann langfristig zur Effizienzsteigerung, Prozessverbesserung und Erhöhung der Systemtransparenz beitragen.

Schlagwörter: Künstliche Intelligenz, Qualitätsmanagement, Gesundheitswesen, Risikomanagement, Prozessoptimierung

Abstract

The use of artificial intelligence (AI) in healthcare management systems is becoming increasingly important. In integrated quality, risk, and process management systems in particular, AI can help analyze large volumes of data, support data-driven decision-making, and optimize documentation and work processes. The article describes various AI applications, including generative AI, natural language processing systems, and predictive analytics, which can be used, for example, in the creation of procedural guidelines, the analysis of deviations, or the identification of risks and opportunities. At the same time, the article addresses the limitations and risks of AI use, particularly with regard to data ­protection, transparency, traceability, and regulatory requirements. The article emphasizes that AI in healthcare should be used exclusively as a supportive assistance system, and that ­professional responsibility remains with humans. A structured integration of AI into existing management systems can contri­bute in the long term to increased efficiency, process improvement, and greater system transparency.

Keywords: Artificial Intelligence, Quality Management, Healthcare, Risk Management, Process Optimization

DOI: 10.53180/MTIMDIALOG.2026.0544

 

Entnommen aus MT im Dialog 08/2026

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