Was ist Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz, kurz KI, bezeichnet Computerprogramme, die Aufgaben lösen, für die bisher menschliches Denken nötig war. Dazu gehören das Erkennen von Mustern in Daten, das Verstehen von Sprache oder das Treffen von Entscheidungen auf Basis großer Datenmengen. Anders als ein klassisches Programm, das nach fest vorgegebenen Regeln arbeitet, lernt eine KI aus Beispielen. Im Außendienst von VIVISOL kann eine KI zum Beispiel aus Fotos eines Sauerstoffkonzentrators automatisch erkennen, um welches Gerätemodell es sich handelt und welche Wartungsschritte fällig sind. Wichtig ist: KI ist kein Bewusstsein und kein eigenständiges Denken, sondern ein statistisches Werkzeug, das auf Basis von Trainingsdaten Wahrscheinlichkeiten berechnet.

In Unternehmen begegnet KI heute meist in Form von Textwerkzeugen, Bilderkennung oder Vorhersagemodellen. VIVISOL nutzt KI etwa zur Planung von Patientenbesuchen und Servicetouren im Außendienst, zur Vorhersage, wann Verbrauchsmaterial für Beatmungsgeräte nachbestellt werden muss, sowie zur automatischen Zusammenfassung von Serviceberichten. Entscheidend ist, dass KI immer nur so gut ist wie die Daten, mit denen sie trainiert wurde. Fehlerhafte oder einseitige Daten führen zu fehlerhaften Ergebnissen. Deshalb bleibt der Mensch in jedem Fall verantwortlich für die Kontrolle der Ergebnisse, auch wenn die KI die eigentliche Arbeit übernimmt. Diese Verantwortung lässt sich nicht an eine Software delegieren, insbesondere nicht, wenn Gesundheitsdaten von Patientinnen und Patienten betroffen sind.

Regelbasierte Systeme versus lernende Systeme

Ein regelbasiertes System folgt festen Wenn-Dann-Regeln, die ein Mensch programmiert hat. Ein Beispiel ist eine Software, die eingehende Störungsmeldungen zu Sauerstoffkonzentratoren automatisch einer Servicekategorie zuordnet, sobald bestimmte Schlüsselwörter auftauchen. Ein lernendes System dagegen erkennt Muster selbst, ohne dass jede Regel einzeln festgelegt wurde. Es wird mit vielen Beispielen trainiert, etwa tausenden dokumentierten Serviceeinsätzen, und leitet daraus eigene Zuordnungsregeln ab. Dadurch kann ein lernendes System auch mit neuen, bisher unbekannten Fällen umgehen, was ein starres Regelwerk nicht leisten kann. Der Nachteil: Die Entscheidungswege eines lernenden Systems sind oft schwerer nachzuvollziehen als bei klaren Regeln.

• Regelbasierte Systeme: feste Regeln, gut nachvollziehbar, wenig flexibel
• Lernende Systeme: erkennen Muster selbst, flexibel, schwerer erklärbar
• Beide Ansätze werden bei VIVISOL oft kombiniert eingesetzt
• Die Datenqualität entscheidet über die Qualität der Ergebnisse

Für die tägliche Arbeit bei VIVISOL ist es nicht nötig, die mathematischen Grundlagen von KI im Detail zu verstehen. Wichtiger ist ein realistisches Bild davon, was die Technik leisten kann und wo ihre Grenzen liegen. Wer diese Grenzen kennt, kann KI gezielt für wiederkehrende, datenintensive Aufgaben einsetzen und gleichzeitig Risiken vermeiden, insbesondere im Umgang mit sensiblen Gesundheitsdaten. Genau dieses Grundverständnis ist die Basis für alle weiteren Kapitel dieser Schulung, in denen es um konkrete Anwendungen und um rechtliche Rahmenbedingungen geht.