Wie ein Anbieter von Gesundheitssoftware die neuesten KI-Tools einsetzt, um die Versorgung von Millionen Brasilianern zu verbessern – ohne dabei den menschlichen Aspekt aus den Augen zu verlieren
Dieser Artikel wurde von Antonio Espirito Santo, CEO von IDS, und Thiago Rodrigues, R&D Manager von IDS, mit Unterstützung von Hanna Ha, Corporate Knowledge Programs Lead bei der Volaris Group, verfasst.
Als IDS seine KI-Einführungsreise begann, ging es bei der Frage, die das Team leitete, nie nur darum, was die Technologie leisten könnte. Es ging darum, wie Technologie die Erfahrung für die Gesundheitsfachkräfte und Patienten, denen sie dienen, verbessern könnte.
Sieben Jahre und neun Funktionen später hat diese Disziplin eine Reihe von KI-Tools hervorgebracht, die in ganz Brasilien eingesetzt werden, und ihre Führungskräfte haben wertvolle Erkenntnisse darüber gewonnen, wie verantwortungsvolle Innovation im Gesundheitswesen aussieht.
Es begann mit Überzeugung
Im Jahr 2019 kehrte der frühere Eigentümer von IDS von einer Reise ins Silicon Valley mit einer klaren Überzeugung zurück: KI würde die Zukunft der Software definieren. Für ein brasilianisches Gesundheitsunternehmen, das in einem komplexen Umfeld mit hohen Risiken tätig ist, hätte diese Überzeugung überallhin führen können. Sie führte IDS an einen wohlüberlegten Ort.
Anstatt der Technologie hinterherzujagen, stellte das Team zunächst eine schwierigere Frage: Wo kann KI einen echten Unterschied im täglichen Leben von Gesundheitsfachkräften und den Patienten, die von ihnen abhängen, bewirken? IDS, das Hunderte von Gemeinden und Millionen von Bürgern in ganz Brasilien versorgt, sah KI als Chance, die Entscheidungsfindung in großem Maßstab zu verbessern.
„Zu diesem Zeitpunkt implementierte kein anderes Unternehmen in unserem Markt KI in seinen Produkten“, sagt Antonio. „Wir glaubten, der Zeitpunkt sei richtig – aber nur, wenn wir etwas liefern könnten, das unseren Kunden wirklich hilft, nicht nur etwas, das technisch beeindruckend war.“
Für Thiago, der später das F&E-Team leiten sollte, das diese Lösungen entwickelte, prägte diese grundlegende Frage alles, was folgte. „Von Anfang an ging es in der Diskussion nie darum, was KI theoretisch leisten könnte. Es ging immer darum, ein echtes Problem zu lösen: wo ein Kliniker Zeit verlor, wo Informationen verloren gingen, wo eine kleine Verbesserung die Qualität einer Entscheidung ändern könnte.“
Den Menschen in den Mittelpunkt zu stellen, war für uns schon immer ein bewusstes Designprinzip. Menschliches Urteilsvermögen bleibt unverzichtbar, insbesondere im Gesundheitswesen.
– Antonio Espirito Santo, CEO, IDS
Die erste Funktion: Ein Problem, das es wert ist, gelöst zu werden
Die erste KI-Funktion von IDS war eine Patientenzusammenfassung für das öffentliche Gesundheitsnetzwerk – gewählt, weil jeder, der in einer belebten öffentlichen Klinik gearbeitet hat, das Problem, das sie löste, sofort verstehen würde.
Im brasilianischen öffentlichen Gesundheitssystem kann ein Patient mehr als zehn Jahre Krankenakten mit sich führen. Die Überprüfung dieser Historie während einer Konsultation ist nicht nur zeitaufwendig – sie ist oft unmöglich. Ärzte sind gezwungen, Entscheidungen ohne das vollständige Bild zu treffen.
„Wir haben ein KI-gestütztes Zusammenfassungstool entwickelt, das die Patientenakten analysiert, die klinisch relevantesten Informationen identifiziert und diese in einer einzigen, leicht lesbaren Ansicht zum Zeitpunkt der Versorgung präsentiert“, erklärt Thiago. „Aber der schwierige Teil war nicht die Technologie. Es war das genaue Verständnis dessen, was ein Arzt in dreißig Sekunden sehen musste und was sicher warten konnte.“
Diese erste Funktion ist jetzt an über 20 Kunden lizenziert und hat das Designprinzip etabliert, das seitdem jede KI-Initiative bei IDS geleitet hat: Technologie sollte das menschliche Urteilsvermögen verbessern, nicht ersetzen.
Neun Funktionen, eine Philosophie
Heute verfügt IDS über neun KI-Funktionen, die entweder in Produktion oder in aktiver Testphase in seinen Gesundheits- und Soziallösungen sind, darunter medizinische und soziale Zusammenfassungen, klinische Entscheidungsunterstützung, automatisierte Triage-Risikoklassifizierung, chronische Krankheitsrisikovorhersage und Keyword-Extraktion. Intern hat IDS auch einen Kundendienstassistenten, eine automatisierte Datenbankmigrations-Engine und einen Multi-Agenten-Ausschreibungsanalysator entwickelt, der dem Unternehmen hilft, öffentliche Ausschreibungen effizienter zu bewerten und als effektiveres Unternehmen zu agieren.
Ihre Funktionsvielfalt ist breit, aber nicht auf Kosten der Disziplin.
Wir fügen KI nicht einfach hinzu, weil es technisch machbar ist. Wir wenden sie dort an, wo sie sinnvolle und messbare Vorteile für den Benutzer schaffen kann.
– Antonio Espirito Santo, CEO, IDS
Thiago beschreibt den Prozess, der diese Disziplin operationalisiert. „Bevor etwas in die Entwicklung geht, führen wir eine strukturierte Bewertung mit unseren Produkt- und Geschäftsanalysten durch. Wir stellen Fragen wie: ‚Was ist die tägliche Auswirkung? Reduziert es den administrativen Aufwand? Passt es zum tatsächlichen Arbeitsablauf, den der Fachmann bereits verwendet?‘ Wenn wir diese Fragen nicht klar beantworten können, wird die Funktion nicht weiterentwickelt.“
Jede ausgelieferte Funktion behält den Menschen im Kreislauf. In ihrem Tool zur Vorhersage des Risikos chronischer Krankheiten – das Diabetes-, Herz-Kreislauf- und zerebrale Risiken zwischen Triage und Konsultation kennzeichnet – wird die Ausgabe explizit als Warnung und nicht als Diagnose formuliert. Im Tool zur automatisierten Risikoklassifizierung ist der Triage-Vorschlag nur eine Empfehlung; die endgültigen Entscheidungen bleiben beim Pflegepersonal und den Ärzten.
„Den Menschen in den Mittelpunkt zu stellen, war für uns schon immer ein bewusstes Designprinzip“, sagt Antonio. „Menschliches Urteilsvermögen bleibt unverzichtbar – insbesondere im Gesundheitswesen.“
Thiago fügt hinzu: „Und dieses Prinzip macht die Technologie tatsächlich besser. Wenn man für Augmentation statt für Automatisierung entwirft, ist man gezwungen, sehr sorgfältig darüber nachzudenken, welche Informationen der Mensch wann benötigt und wie sie präsentiert werden sollen. Diese Präzision verbessert alles.“
Vertrauen in einem risikoreichen Umfeld aufbauen
Die Einführung von KI in klinische Arbeitsabläufe erfordert mehr als gute Technologie. Sie erfordert Vertrauen – und IDS hat gelernt, dass Vertrauen durch Ergebnisse, Transparenz und Kundennähe verdient wird.
„Vertrauen im Gesundheitswesen wird durch Ergebnisse verdient“, sagt Antonio. „Wir machen von Anfang an klar, dass Gesundheitsfachkräfte die Experten sind. Unsere Rolle ist es nicht, ihr Urteilsvermögen zu ersetzen, sondern ihnen zu helfen, effizienter zu arbeiten und sich auf das Wesentliche zu konzentrieren.“
Thiago verweist auf den Entwicklungsprozess selbst als vertrauensbildenden Mechanismus. „Die medizinische Zusammenfassung fand schnell Anklang, weil sie gemeinsam mit den Menschen entwickelt wurde, die sie nutzen würden. Wir verbrachten viel Zeit mit Klinikern während des Designs und der Validierung – nicht nur um die Technologie zu testen, sondern um zu verstehen, was sie brauchten, um sich bei der Nutzung sicher zu fühlen. Diese Investition hat sich ausgezahlt.“
Für vorsichtigere Kunden ist der Ansatz konsistent: demonstrieren, nicht argumentieren. „Viele Gesundheitsfachkräfte verfolgen einen ‚Sehen ist Glauben‘-Ansatz, was völlig verständlich ist“, sagt Thiago. „Sobald sie die Vorteile aus erster Hand erfahren – Zeitersparnis, Zugang zu besseren Informationen, Verbesserung der Versorgungsqualität – beginnen viele ihrer Bedenken natürlich zu schwinden.“
Die ehrlichen Lektionen
IDS hat nicht nur Erfolge erzielt. IRIA, ihr kundenorientierter Support-Chatbot, funktionierte nicht wie ursprünglich vorgesehen. Die Komplexität der IDS-Plattform machte es schwierig, die für autonome kundenorientierte Interaktionen erforderliche Genauigkeit zu erreichen.
Anstatt an einem Modell festzuhalten, das nicht lieferte, änderte das Team den Kurs. IRIA wurde als internes Tool für das Kundendienstteam neu positioniert – es hilft Support-Analysten, Informationen schneller zu finden und Tickets konsistenter zu lösen, wobei ein menschlicher Experte weiterhin die Kontrolle behält.
„Das war eine wichtige Lektion für uns als Entwicklungsteam“, reflektiert Thiago. „Wir hatten etwas technisch Solides gebaut, aber die Umgebung war komplexer, als wir modelliert hatten. Die richtige Reaktion war nicht, mehr Druck zu machen – es war, neu zu bewerten, wo die Technologie tatsächlich Wert schuf, und das Design daraufhin neu zu gestalten.“
Antonio fasst die umfassendere Lektion zusammen: „KI schafft nicht immer den größten Wert durch vollständige Automatisierung. Manchmal entsteht das beste Ergebnis durch die Erweiterung menschlicher Expertise, anstatt zu versuchen, sie zu ersetzen. Zu lernen, wann man von einem autonomen Modell zu einem menschlich unterstützten Modell wechseln sollte, war eine der wertvollsten Lektionen auf unserer KI-Reise.“
Beide Führungskräfte sprechen offen über die andere große Herausforderung, die kulturelle Akzeptanz. Sie erwies sich als schwieriger als die technische Entwicklung.
„In den frühen Phasen konzentrierten sich KI-Initiativen auf ein kleines spezialisiertes Team“, erklärt Antonio. „Obwohl uns das half, schnell voranzukommen und Fachwissen aufzubauen, bedeutete es auch, dass die breitere Organisation nicht im gleichen Maße an der Transformation des Geschäfts beteiligt war. Rückblickend hätten wir schnellere Ergebnisse erzielt, wenn wir eine größere Gruppe von Mitarbeitern viel früher eingebunden hätten.“
Thiago stimmt zu und sieht dies als eine fortlaufende Verantwortung. „Die Technologie kann relativ schnell implementiert werden. Vertrauen und Vertrautheit in der gesamten Organisation aufzubauen, dauert länger. Heute legen wir viel größeren Wert auf Bildung, Kommunikation und Beteiligung bei der Einführung neuer KI-Funktionen. Es ist ebenso eine Initiative für Menschen wie eine technologische.“
Was als Nächstes kommt
Auf die Frage, welche Initiative in drei Jahren am wichtigsten sein wird, widerstehen sowohl Antonio als auch Thiago der Versuchung, eine einzelne Funktion zu nennen.
„Im Moment fühlt es sich an, als ob alles, was wir bauen, wichtig ist“, sagt Antonio. „Die eigentliche Herausforderung besteht nicht darin, Chancen zu identifizieren – sondern sie zu priorisieren.“
Thiago verweist auf die zugrunde liegende Verschiebung, die diese Priorisierung ermöglicht. „Wir haben uns von KI als spezialisierter Anstrengung zu KI als unternehmensweiter Fähigkeit entwickelt. Verschiedene Abteilungen identifizieren jetzt aktiv Möglichkeiten in ihren eigenen Bereichen. Dieser kulturelle Wandel ist genauso wichtig wie jede einzelne Funktion, die wir ausliefern.“
Wenn es einen Bereich gibt, den beide Führungskräfte hervorheben, dann ist es die Entscheidungsunterstützung – die Fähigkeit, Gesundheitsfachkräften zu helfen, die richtigen Informationen zum richtigen Zeitpunkt zu erhalten, um besser informierte Entscheidungen für ihre Patienten zu treffen.
„In drei Jahren wird die wichtigste Initiative vielleicht keine einzelne Funktion sein“, reflektiert Antonio. „Es könnte die Tatsache sein, dass KI ein natürlicher Bestandteil der Art und Weise geworden ist, wie Gesundheitsfachkräfte mit Informationen interagieren, Entscheidungen treffen und Patienten auf unserer gesamten Plattform versorgen.“
Für ein Unternehmen, das mit einer Frage begann – wie können wir unseren Kunden auf eine Weise helfen, die einen echten Unterschied macht? — wäre dieses Ergebnis eine passende Antwort.
