Clinical AI statt Nachschlagen: Wie AMBOSS den nächsten Schritt geht | 19

Shownotes

In dieser Folge von Diagnose Zukunft spreche ich mit Dr. med. Patricia Hinske und Hannes Rössler von AMBOSS. Patricia ist Ärztin und verantwortet den Bereich klinische Innovation, während Hannes als Produktdirektor die Entwicklung der klinischen Produkte und AI-Erfahrungen vorantreibt.

Gemeinsam geben sie einen tiefen Einblick, wie sich AMBOSS von einer Lern- und Wissensplattform hin zu einem KI-gestützten Clinical Decision Support System entwickelt – und welche technologischen, regulatorischen und praktischen Herausforderungen dabei entstehen.

Ein besonderer Fokus liegt auf dem neuen AI Mode („Lisa“), der es ermöglicht, medizinisches Wissen kontextbezogen, evidenzbasiert und in natürlicher Sprache direkt im Klinikalltag verfügbar zu machen – bei gleichzeitig maximaler Transparenz und Sicherheit.

Zentrale Fragen aus unserem Gespräch:

• Wie entwickelt sich AMBOSS von einer Lernplattform zu einem Clinical Decision Support System auf KI-Basis?
• Was steckt hinter dem AI Mode („Lisa“) – und wie unterscheidet er sich von klassischen LLMs wie ChatGPT?
• Warum ist die Nutzung von offenen KI-Tools im Klinikalltag hoch riskant – trotz ihrer Beliebtheit?
• Wie geht AMBOSS mit dem Problem der Halluzinationen (Konfabulation) bei LLMs um?
• Welche Rolle spielen kuratierte Daten, Evaluations-Benchmarks und UX-Design für sichere KI im Gesundheitswesen?
• Warum sind klassische Benchmarks (z. B. Multiple-Choice-Tests) nicht ausreichend, um medizinische KI zu bewerten?

Diese Folge liefert dir einen sehr konkreten Einblick, wie medizinische KI heute tatsächlich gebaut und eingesetzt wird – jenseits von Buzzwords. Patricia und Hannes zeigen, warum generische Modelle wie ChatGPT im klinischen Kontext schnell an ihre Grenzen stoßen und weshalb kuratierte Daten, Transparenz und saubere Evaluationsmechanismen entscheidend sind, um sichere Anwendungen zu entwickeln. Gleichzeitig wird klar, dass KI im Gesundheitswesen nicht nur ein Technologieproblem ist: Regulierung, Systemlandschaften und fehlende Interoperabilität sind zentrale Bremsfaktoren. Wer verstehen will, wie Clinical Decision Support der nächsten Generation aussieht – und welche Hürden noch überwunden werden müssen – bekommt hier fundierte, praxisnahe Einblicke direkt aus der Produktentwicklung eines der relevantesten Player im Markt.

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