Das Konzept von künstlicher Intelligenz (KI) ist zwar schon mehr als ein halbes Jahrhundert alt, doch spätestens seit ChatGPT in aller Munde. Nicht nur im täglichen Leben, sondern insbesondere in der Medizin ist KI ein brandaktuelles Thema und revolutioniert mit rasantem Fortschritt die Versorgung in beinahe allen Bereichen. Dazu gehört natürlich auch die Wundversorgung, weshalb wir nun einen Blick auf die neuesten KI-gestützten Entwicklungen werfen. Anwendungsmöglichkeiten, Chancen, aber auch Herausforderungen und Risiken wollen wir hier kompakt zusammengefasst beleuchten.
Einige KI-basierte Anwendungen etablieren sich bereits in der klinischen Praxis und unterstützen Behandlerinnen und Behandler im Versorgungsalltag. Einige der Einsatzmöglichkeiten von KI sollen hier beispielhaft vorgestellt werden.
KI-gestützte Bildanalyse-Tools können Wunden heute per Foto vermessen, Gewebearten unterscheiden (z. B. Granulation vs. Nekrose) und Hinweise auf Infektionen liefern. Das Ergebnis sind objektivere, standardisierte Daten und weniger interindividuelle Unterschiede. Gerade im Verlauf wird so sichtbar, ob eine Therapie wirklich greift.
Einer der spannendsten Aspekte: KI kann Risiken prognostizieren. Durch die Analyse großer Datenmengen (z. B. Vitalparameter, Mobilität, Vorerkrankungen) lassen sich gefährdete Patientinnen und Patienten früh identifizieren. Beim Dekubitus etwa zeigen Studien, dass KI-Modelle potenzielle Druckverletzungen bereits 48–72 Stunden vor dem klinischen Auftreten erkennen können. Das verschiebt den Fokus von Reaktion zu Prävention und ist somit ein echter Paradigmenwechsel.
Neben der Prognose kann KI Behandlungsentscheidungen unterstützen, um den bestmöglichen Wundheilungsverlauf zu erzielen. Welche Wundauflage ist die richtige? Wann ist ein Therapiewechsel sinnvoll? Fragen wie diese kommen in individuellen modernen Wundversorgung auch dank einer Vielfalt an Optionen häufig vor. KI-basierte Decision-Support-Systeme können hier unterstützen, indem sie Patientendaten mit Leitlinien und Evidenz verknüpfen. Sie liefern strukturierte Therapieempfehlungen und helfen, die Versorgung zu standardisieren. Besonders für weniger erfahrene Behandlerinnen und Behandler kann das eine wertvolle Orientierung sein, ohne die klinische Entscheidung abzunehmen.
Und auch das Angebot an Materialien zur Wundversorgung wird durch KI noch erweitert. Was nach Science-Fiction klingt, ist teilweise schon Realität: „Smart Dressings“. Die Wundauflagen mit integrierten Sensoren messen Parameter, wie Temperatur oder pH-Wert direkt an der Wunde. Veränderungen, die auf eine Infektion hindeuten, werden früh erkannt. Perspektivisch könnten solche Systeme Daten in Echtzeit auswerten und sogar Therapieanpassungen anstoßen.
Telemedizin ist längst etabliert und kann durch KI noch smarter gemacht werden. Patientinnen und Patienten können Wunden zu Hause fotografieren, Algorithmen analysieren den Heilungsverlauf und erkennen Auffälligkeiten frühzeitig. Das spart Wege, reduziert unnötige Termine und ermöglicht engmaschige Kontrollen auch außerhalb von Klinik oder Praxis. Gerade in unterversorgten, ländlichen Regionen oder bei eingeschränkter Mobilität ist dies ein enormer Vorteil.Ein oft unterschätzter Punkt: KI kann auch administrative Prozesse erleichtern. Automatisierte Dokumentation, strukturierte Datenerfassung und intelligente Auswertung reduzieren den bürokratischen Aufwand. Das schafft Freiräume, die im Versorgungsalltag dringend nötig sind.
Auch in der Aus- und Weiterbildung mischt KI kräftig mit. Interaktive Lernplattformen können individuelle Wissenslücken erkennen und Inhalte gezielt anpassen – vom Wundassessment bis zur Therapieentscheidung. Besonders spannend sind KI-gestützte Simulationen und virtuelle Realität, denn hier lassen sich komplexe Wundverläufe realitätsnah trainieren, inklusive „Was-wäre-wenn“-Szenarien, ohne Risiko für Patientinnen und Patienten.
Für erfahrene medizinische Fachkräfte kann KI zudem als eine Art „Second Brain“ dienen. Neben schnellen Updates zu Leitlinien und evidenzbasierten Empfehlungen im Alltag kann KI beim kritischen Hinterfragen eigener Routinen unterstützen. So wird Fortbildung nicht nur personalisierter, sondern auch kontinuierlicher und lässt sich direkt in den klinischen Alltag integrieren.
Natürlich gibt es Herausforderungen und Risiken bei der Nutzung von KI, die in der Entwicklung und Implementierung Beachtung finden sollten.
Eine grundlegende Limitation von KI ist die Qualität der Daten, aus denen sie lernt. Die notwendigen großen, hochwertigen Datensätze dafür fehlen in der Wundversorgung teils noch. Dies zeigt sich insbesondere am Beispiel von KI-gestützten Imaging-Tools: Sie zeigen teilweise einen Bias in der präzisen diagnostischen Beurteilung, vor allem bei dunkleren Hauttönen. Unter anderem kann dies auf die Nutzung der Fitzpatrick-Skala (Fitzpatrick, 1988) in der KI-Entwicklung zurückgeführt werden, die ursprünglich für hellere Hauttöne konzipiert wurde. Um Bias zu reduzieren, sollten zum Training repräsentativere Datensätze und Skalen, wie beispielsweise die Monk Skin Tone-Skala (Monk, 2019) eingesetzt werden.
Es handelt sich bei den von KI verarbeiteten Daten um hochsensible Patientendaten, daher wirft KI-Nutzung häufig – zu Recht – Fragen zu Datenschutz, Sicherheit und ethischer Verantwortung auf. Gerade hier obliegt internationalen Aufsichtsbehörden eine immense Verantwortung, entsprechend strenge regulatorische Anforderungen an KI-Systeme zu stellen und zu kontrollieren. Aufgrund der dynamischen Entwicklung im KI-Bereich ist dies eine besondere Herausforderung für starre, etablierte regulatorische Mechanismen.
Aus den zuvor genannten Risiken zu Bias, Datenschutz und Ethik ergibt sich zudem eine weitere Hürde in der Integrierung von KI in den klinischen Alltag. Teils fehlt bei Fachpersonal das Vertrauen in KI, auch da deren Modelle oftmals schwer nachvollziehbar sind. Mangelndes Vertrauen führt unter anderem auch dazu, dass KI-gestützte Entwicklungen nicht in der Praxis genutzt werden und auch der Umgang mit KI häufig erst geschult werden muss. Die entsprechende Schulung von Fachpersonal kann zeitaufwändig sein und die klinische Nutzung behindern.
Zu guter Letzt sollten auch wirtschaftliche Herausforderungen Erwähnung finden. Die Implementierung von KI ist zunächst mit hohen Investitionskosten und teils weitreichenden Anpassungen bestehender Infrastruktur verbunden. Insbesondere für ressourcenschwache Systeme kann das ein immenser Aufwand sein.
KI ist kein Allheilmittel, aber ein potentes Werkzeug. Sie kann helfen, Wunden objektiver zu beurteilen, Risiken früher zu erkennen und Therapien gezielter zu steuern. Richtig integriert, entlastet sie Fachpersonal und verbessert die Versorgung. Dennoch gibt es neben viel Potenzial und Zukunftschancen reelle Risiken und Limitationen, die nicht aus dem Blick verloren werden sollten. Die entscheidende Frage ist also, wie wir KI sinnvoll und transparent in unseren klinischen Alltag einbauen können.
Referenzen