KI im Gesundheitswesen: Wie Künstliche Intelligenz die Interoperabilität neu definiert

29. Mai 2026

FHIR gilt seit Jahren als Hoffnungsträger für die Interoperabilität medizinischer Daten, doch in der Praxis steckt der Standard noch in den Kinderschuhen. Künstliche Intelligenz (KI) könnte künftig die Übersetzung zwischen verschiedenen Datenformaten übernehmen und so  Standards zumindest bis zu einem gewissen Grad ersetzen.

Warum FHIR bislang nur punktuell funktioniert

FHIR ermöglicht theoretisch den reibungslosen Austausch von Patientendaten zwischen Praxisverwaltungssystemen (PVS), Krankenhausinformationssystemen (KIS) und elektronischen Patientenakten (ePA). In der Praxis zeigt sich jedoch ein anderes Bild: Trotz Pilotprojekten, Initiativen und intensiver Diskussionen ist die Nutzung in deutschen Kliniken bislang fragmentiert.

Das liegt vor allem an der starken Strukturierung, die FHIR erfordert. Medizinische Informationen entstehen häufig unstrukturiert, etwa in Gesprächsnotizen, freien Einschätzungen oder handschriftlichen Befunden. Ärztliche Entscheidungen basieren auf Nuancen und Kontext, die sich nur schwer in vordefinierte Datenfelder pressen lassen.

Der Dokumentationsaufwand nimmt also mit FHIR zu - und das vor dem Hintergrund, dass er ohnehin schon  einen zu großen Teil der Arbeitszeit kostet: Ärzt:innen verbringen laut Deutschem Krankenhaus-Institut durchschnittlich drei Stunden täglich mit formaler Dokumentation. Neue Standardisierungsvorgaben werden daher oft skeptisch gesehen, besonders in komplexen, historisch gewachsenen KIS-Landschaften.

KI als intelligenter Übersetzer

Hier setzt der Paradigmenwechsel an: Anstatt Daten von Beginn an strikt zu standardisieren, können sie zunächst unstrukturiert erfasst und anschließend automatisch in benötigte Formate überführt werden. Moderne KI-Systeme, insbesondere große Sprachmodelle (LLMs), machen genau das möglich.

Die KI analysiert unstrukturierte medizinische Informationen, erkennt Zusammenhänge und konvertiert sie in nahezu jedes gewünschte Zielformat – darunter auch FHIR-Profile. APIs bleiben relevant, doch die komplexe Logik der Formatkonvertierung wandert in intelligente KI-Schichten, die im Hintergrund arbeiten. Man könnte sagen: Die KI übersetzt nicht zwischen Sprachen, sondern zwischen Datenwelten. Umso breiter KI in Kliniken eingesetzt wird, desto wahrscheinlicher wird dieses Szenario.

Praktische Vorteile für Kliniken und Praxen

Die Einsatzmöglichkeiten von KI in der klinischen Praxis sind vielfältig und bieten konkrete Vorteile für das Personal und die Patient:innen. So können Daten aus einem Praxisverwaltungssystem direkt in das Krankenhausinformationssystem überführt werden, ohne dass zusätzliche manuelle Arbeit nötig ist. Eingescannte Dokumente aus Papierakten lassen sich automatisch strukturiert in digitale Systeme integrieren, wodurch Informationen jederzeit systemübergreifend verfügbar sind.

Auch für die elektronische Patientenakte (ePA) eröffnet sich ein großes Potenzial: Patientendaten lassen sich unabhängig vom Ursprungsort nahtlos zusammenführen und liefern ein vollständiges Bild der Krankengeschichte. Gleichzeitig reduziert KI den Dokumentationsaufwand für Ärzt:innen erheblich, sodass mehr Zeit für die direkte Patientenversorgung bleibt.

Effizienzsteigerung durch KI-Workflows

Beispiel eines KI-gestützten Workflows: Eine Ärztin dokumentiert ein Patientengespräch mit Hilfe eines KI-Assistenten, der Inhalte mitschneidet und automatisch strukturiert. Nach kurzer Prüfung erzeugt ein zweites Modell FHIR-konforme Ressourcen oder formatierte Arztbriefe, die direkt in das KIS oder PVS überführt werden.

FHIR bleibt relevant – aber anders

FHIR wird weiterhin benötigt – insbesondere für bereits strukturierte Daten, Forschung, Register oder Abrechnung. Der entscheidende Wandel besteht darin, dass KI als flexible Brücke zwischen bestehenden Standards fungiert.

So wird Interoperabilität im Gesundheitswesen realistisch, praktikabel und effizient: Kliniken profitieren von einer nahtlosen Datenintegration, ohne dass starre Standardisierungsvorgaben den klinischen Alltag belasten.