Zur Resilienz der Gesundheitsversorgung gehört auch der Umgang mit dem demographischen Wandel in Deutschland und den dazugehörigen Auswirkungen. Der demographische Wandel in Deutschland ist aktuell geprägt vom Ausscheiden der Baby-Boomer-Generation aus dem Erwerbsleben und dem gleichzeitig steigenden Lebensalter der Bevölkerung verbunden mit einer vermehrten Nachfrage von Gesundheitsleistungen. Dies stellt die Gesundheitsversorgung vor die Herausforderung der Fachkräftesicherung und der Aufrechterhaltung der Gesundheitsversorgung für die Bevölkerung.
Der digitale Wandel verbunden mit den Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz sind in vielen Bereichen ein Game-Changer.
Inwiefern dies auch für die Gesundheitsversorgung zutrifft und welche Faktoren in diesem Zusammenhang relevant sind, wird in der Masterthesis mit Fokus auf die Berufe in der Medizinischen Technologie (Medizinische Technolog:innen für Funktionsdiagnostik - MTF für Laboratoriumsanalytik - MTL und Radiologe - MTR) analysiert.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
2 Theoretischer Hintergrund
2.1 Resilienz
2.2 Demographischer Wandel und Gesundheitsversorgung
2.2.1 Demographischer Wandel
2.2.1 Herausforderungen des demographischen Wandels für die Gesundheitsversorgung
2.3 Gesundheitspolitik und -versorgung
2.4 Fachkräftemangel in den humanmedizinischen Berufen der Medizinischen Technologie
2.5 Maßnahmen zur Fachkräftesicherung der Bundesregierung
2.6 Künstliche Intelligenz und Gesundheitsversorgung
2.6.1 Künstliche Intelligenz
2.6.2 Künstliche Intelligenz im Kontext der Gesundheitsversorgung
3 Methode
3.1 Systematische Literaturrecherche, Internetrecherche und Inhaltsanalyse
3.1.1 Systematische Literatur- und Internetrecherche
3.1.2 Inhaltsanalyse
3.2 Quantitative Befragung
4 Ergebnisse
4.1 Ergebnisse der systematischen Literatur- und Internetrecherche
4.1.1 Ergebnisse zu Resilienz und Gesundheitsversorgung
4.1.2 Ergebnisse zu Resilienz und Digitalisierung
4.1.3 Ergebnisse zu Resilienz und Fachkräftemangel
4.1.4 Ergebnisse zu Künstlicher Intelligenz
4.1.4.1 Künstliche Intelligenz in der Funktionsdiagnostik
4.1.4.2 Künstliche Intelligenz in der Laboratoriumsanalytik
4.1.4.3 Künstliche Intelligenz in der Radiologie
4.2 Ergebnisse der quantitativen Befragung
5 Diskussion
5.1 Künstliche Intelligenz als Resilienzfaktor zur Fachkräftesicherung
5.1.1 Relevante Faktoren zur Implementierung und Einsatz von KI-Technologie für MT-Berufe
5.1.2 Relevante Faktoren zur Fachkräftesicherung in den MT-Berufen zum Aufrechterhalten der Versorgung mit qualitativ hochwertigen Gesundheitsleistungen
5.2 Künstliche Intelligenz im Kontext der Resilienz der Gesundheitsversorgung
5.3 Weitere Einflussfaktoren der Fachkräftesicherung
5.4 Resümee der Diskussion
Zielsetzung & Themen
Die Masterthesis untersucht, inwieweit Künstliche Intelligenz (KI) als Faktor zur Stärkung der Resilienz im deutschen Gesundheitswesen und zur Sicherung des Fachkräftebedarfs in den humanmedizinischen Berufen der Medizinischen Technologie (MT) beitragen kann. Dabei wird analysiert, welche Rahmenbedingungen und Einflussfaktoren für eine erfolgreiche Implementierung relevant sind.
- Resilienz und Widerstandsfähigkeit von Gesundheitssystemen
- Herausforderungen durch demographischen Wandel und Fachkräftemangel
- Einsatzmöglichkeiten von KI-Technologien in Funktionsdiagnostik, Laboratoriumsanalytik und Radiologie
- Qualifizierungsbedarfe und Akzeptanz von KI bei MT-Fachkräften
- Ethische Aspekte sowie Anforderungen an Datensicherheit und Vertrauenswürdigkeit
Auszug aus dem Buch
Die Stärkung der Resilienz unserer Gesellschaft gehört zu den gesundheitspolitischen Aufgaben, da zukünftig mit parallel eintretenden Krisen zu rechnen ist.
Als Beispiel parallel eingetretener Krisen mit Auswirkungen auf die deutsche Gesellschaft in den letzten drei Jahren sind die Covid-Pandemie und der Angriffskrieg Russlands auf die Ukraine beispielhaft zu nennen. Zu den bereits begonnenen und perspektivisch gehäuft auftretenden Krisen gehört auch die Klimakrise mit der zunehmenden Zahl von Hitzewellen mit weltweit zunehmenden Waldbränden sowie auch Cyberangriffe, Black-Outs und weitere Pandemien, etc. (vgl. SVR, 2023, S. 3, 9).
Aber auch der demographische Wandel in Deutschland, der hauptsächlich durch die Bevölkerungsalterung geprägt ist, gehört zu den Faktoren, die im Rahmen der Resilienz des Gesundheitssystems berücksichtigt werden müssen. Trotz der gestiegenen Geburten- und Zuwanderungszahlen wird sich die Alterung der Bevölkerung bis 2035 beschleunigen und in den Folgejahren voraussichtlich auch nicht zurückgehen.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Die Einleitung definiert das Konzept der Resilienz im Gesundheitswesen und verknüpft es mit den Herausforderungen des demographischen Wandels und dem Fachkräftemangel.
2 Theoretischer Hintergrund: Dieses Kapitel erläutert theoretische Konzepte der Resilienz, analysiert den demographischen Wandel, die gesundheitspolitische Lage sowie den aktuellen Stand der KI-Implementierung in Deutschland.
3 Methode: Hier werden das systematische Vorgehen bei der Literaturrecherche sowie der Aufbau und die Durchführung der qualitativen Inhaltsanalyse und der quantitativen Befragung der MT-Berufe beschrieben.
4 Ergebnisse: Das Kapitel präsentiert die Analyseergebnisse aus der Literaturrecherche und die empirischen Daten der quantitativen Online-Befragung zur Einstellung und zum Wissensstand der Fachkräfte.
5 Diskussion: Abschließend werden die Ergebnisse kritisch diskutiert, Potenziale von KI als Resilienzfaktor herausgearbeitet und Handlungsempfehlungen für Politik und Organisationen abgeleitet.
Schlüsselwörter
Künstliche Intelligenz, Resilienz, Gesundheitswesen, Fachkräftemangel, Medizinische Technologie, Digitale Transformation, Patientensicherheit, Gesundheitsfachberufe, Machine Learning, Strahlenschutz, Klinische Diagnostik, Personalressourcen, Automatisierung, Weiterbildung, Strategische Planung
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Masterthesis grundlegend?
Die Arbeit untersucht das Potenzial Künstlicher Intelligenz, als Resilienzfaktor zur Fachkräftesicherung in medizinisch-technischen Berufen des deutschen Gesundheitswesens zu fungieren.
Welche zentralen Themenfelder behandelt die Arbeit?
Die Schwerpunkte liegen auf Resilienzkonzepten, den Folgen des demographischen Wandels, der Digitalisierungsstrategie der Bundesregierung und dem spezifischen Einsatz von KI in den MT-Berufen.
Was ist das primäre Ziel der Forschungsarbeit?
Das Ziel ist es, zu klären, wie KI zur Fachkräftesicherung beitragen kann und welche Faktoren für eine Akzeptanz und erfolgreiche Einbettung in den Berufsalltag der MT-Fachkräfte entscheidend sind.
Welche wissenschaftlichen Methoden wurden verwendet?
Die Autorin nutzt eine systematische Literatur- und Internetrecherche in Kombination mit einer qualitativen Inhaltsanalyse nach Mayring sowie eine quantitative Online-Befragung der Zielgruppe.
Welche Berufsfelder innerhalb der "MT" stehen im Mittelpunkt?
Die Betrachtung fokussiert sich primär auf Medizinische Technolog:innen für Funktionsdiagnostik (MTF), Laboratoriumsanalytik (MTL) und Radiologie (MTR).
Was sind die wichtigsten Erkenntnisse hinsichtlich der Implementierung von KI?
KI bietet großes Potenzial zur Entlastung bei Routinetätigkeiten, erfordert jedoch eine strukturierte Qualifizierung des Personals sowie eine ethische, rechtliche und technisch transparente Einbettung in die Versorgungsprozesse.
Welche Rolle spielt der Faktor "Mensch" bei der KI-Implementierung?
Der Faktor Mensch ist zentral; KI sollte als unterstützendes Werkzeug (Assistenz) dienen, um die Sinnhaftigkeit der Arbeit zu erhalten und eine patientenzentrierte Versorgung sicherzustellen, anstatt ökonomisch motivierten Arbeitsplatzabbau zu forcieren.
Inwieweit beeinträchtigt das aktuelle Vergütungssystem die Einführung von KI?
Die aktuelle Volumenorientierung der Vergütung kann kontraproduktiv sein, da Einsparungen durch Automatisierung oft als reiner Kostenvorteil missverstanden werden, anstatt sie für eine wertebasierte (Qualität) Versorgung zu nutzen.
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- Claudia Rössing (Author), 2024, KI als Faktor zur Resilienz- und Fachkräftesicherung im deutschen Gesundheitswesen, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1571934
