Kaiser Permanente: KI-Dokumentation und personalisierte Risikomodelle in der Patientenversorgung

Kaiser Permanente steht vor mehreren strukturellen Herausforderungen im Gesundheitsbetrieb: wachsende Patientenzahlen, eine alternde Bevölkerung und begrenzte diagnostische Kapazitäten. MRT-Geräte sind knapp und teuer; Wartezeiten belasten Patientinnen und Patienten. Gleichzeitig berichten klinische Fachkräfte von hohem Dokumentationsaufwand und eng getakteten Arbeitsabläufen. Im Bereich der Brustkrebsfrüherkennung galt der klinische Risikowert lange als Standardinstrument, obwohl seine Vorhersagekraft begrenzt ist.

**Ambient AI Scribes (Abridge)**

Im Jahr 2024 rollte Kaiser Permanente das KI-gestützte Scribe-System Abridge aus. Das System nimmt klinische Gespräche auf, darunter auch psychiatrische Sitzungen, und erstellt automatisch klinische Notizen. Laut einem Kaiser-Pressemitteilung ist Patientenzustimmung vor der Nutzung verpflichtend. Ein Konzernsprecher erklärte gegenüber American Community Media, dass Aufnahmen maximal 14 Tage gespeichert werden und die Datenverarbeitung den HIPAA-Anforderungen sowie den eigenen Datenschutzstandards des Unternehmens entspricht.

**KI-gestützte MRT-Beschleunigung**

Ein FDA-zugelassenes KI-Werkzeug reduziert Bildrauschen bei MRT-Aufnahmen. Dadurch sank die durchschnittliche Scandauer von rund 45 auf rund 30 Minuten. Mit der gewonnenen Kapazität konnten mehr Untersuchungen mit vorhandenen Geräten geplant werden; die Wartezeiten auf MRT-Termine gingen laut Kaiser um mehr als 60 Prozent zurück.

**Kombiniertes Brustkrebsrisiko-Modell**

In einer Studie, die im Journal of the National Cancer Institute veröffentlicht wurde, untersuchte Kaiser Permanente 82.957 Frauen aus der Kaiser Permanente Research Bank (Daten 2003 bis 2020). Keine der Teilnehmerinnen hatte zum Studienbeginn Brustkrebssymptome, bekannte Risikogenmutationen oder eine frühere Brustkrebsdiagnose. Über einen Zeitraum von zehn Jahren erkrankten 2.471 Frauen (3 %) an invasivem Brustkrebs oder DCIS. Das Modell kombiniert einen mammografischen KI-Risikowert, einen polygenen Risikowert und einen klinischen Risikowert.

Der mammografische KI-Algorithmus schätzt das 5-Jahres-Brustkrebsrisiko anhand bildgebender Biomarker, die er auf Mammografien erkennt. Polygene Risikowerte sind seit rund 25 Jahren im Einsatz; Mammografie-KI-Algorithmen werden laut der Studie seit 2022 erforscht. Die MRT-KI reduziert Bildrauschen, sodass kürzere Aufnahmezeiten keine klinisch relevante Einbuße bei der Bildqualität verursachen.

Für die Governance beider KI-Werkzeuge setzt Kaiser Permanente auf sogenannte AI Councils, die neue Anwendungen vor dem Einsatz prüfen. Die Gremien sind nach drei Organisationsbereichen strukturiert: klinische Versorgung, Krankenversicherung sowie Geschäftsfunktionen und IT. Vor dem Start des MRT-Tools fand eine Konfiguration für das jeweilige klinische Umfeld sowie eine Sicherheits- und Wirksamkeitsprüfung statt. Nach dem Einsatz wird das System kontinuierlich überwacht, unter anderem hinsichtlich Scandauer, Bildqualität, Terminverfügbarkeit und Auswirkung auf den Arbeitsablauf von Radiologen.

Das kombinierte Brustkrebsrisikomodell erzielte einen C-Index von 0,70. Zum Vergleich: Der klinische Score allein erreichte 0,62, der polygene Score 0,61, die Kombination aus klinischem und polygenem Score 0,66. Unter den Frauen mit dem höchsten Risiko identifizierte der klinische Score allein 19 Prozent der Frauen, die innerhalb von zehn Jahren erkrankten; das kombinierte Modell erkannte 26 Prozent dieser Gruppe. Biostatistikerin Stacey E. Alexeeff kommentierte: „Das Schlüsselergebnis ist die konsistente Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit, wenn diese Risikowerte kombiniert werden."

Die MRT-KI verkürzte die Scandauer messbar und ermöglichte laut Kaiser eine Reduktion der Wartezeiten um mehr als 60 Prozent.

Für Abridge liegen aus den Quellen keine eigenen Wirksamkeitsdaten vor. Brian Hoberman, Chief Information Officer der Permanente Medical Group, erklärte in einer Pressemitteilung, die Technologie sei „nach sorgfältiger Prüfung und gewissenhaftem Testen" eingeführt worden und „von Patienten und Ärzten gut aufgenommen" worden.

Beim Einsatz von Abridge bestehen dokumentierte Spannungen. Mehrere psychiatrische Fachkräfte berichten, dass Patientinnen und Patienten zwar formell um Zustimmung gebeten werden, jedoch keine Informationen über Datenspeicherung, Speicherdauer oder Zugriffsberechtigungen erhalten, weil diese Informationen nach Angabe der Beschäftigten auch ihnen selbst nicht vollständig mitgeteilt wurden. Lizenzierte klinische Sozialarbeiterin Ilana Marcucci-Morris beschreibt die Antworten aus dem Management auf entsprechende Anfragen als „leere Zusicherungen". Sie schildert zudem, dass Kolleginnen und Kollegen die Software unter Druck nutzen, um arbeitsrechtliche Konsequenzen bei Dokumentationsrückständen zu vermeiden: „Ich halte das für Nötigung, weil man jemanden in die Lage versetzt, entweder seinen Job zu verlieren oder die Software zu benutzen."

Nicole Alvarez vom Center for American Progress weist auf das besondere Risiko bei psychischen Gesundheitsdaten hin: „Eine Aufzeichnung der schlimmsten Momente einer Person kann auf Arten gegen sie verwendet werden, die bei einem Bluthochdruckbefund nicht möglich wären."

Die Brustkrebsstudie und das MRT-Programm zeigen, dass KI in der Diagnostik und Kapazitätssteuerung messbare Ergebnisse erzielen kann. Die Kontroverse um Abridge verdeutlicht zugleich, dass technische Leistungsfähigkeit und institutionelles Vertrauen getrennte Fragen sind, insbesondere in klinischen Bereichen mit besonders schutzwürdigen Daten.