Industrial AI

Vertrauen und Skalierung: KI im Gesundheitswesen und in der Fertigung

Von: US-Unternehmenskommunikation

Anmerkung der Redaktion: Diese Erzählversion einer aktuellen Optimistischer Ausblick Podcast-Folge,“KI im Gesundheitswesen und in der Fertigung: Warum Adoption das eigentliche Problem ist„— Ein Gespräch zwischen Brittany Ng, Vizepräsidentin von Siemens Digital Industries Software, und Demetri Giannikopoulos, Chief Innovation Officer bei Rad AI — beschreibt das Potenzial von KI in zwei wichtigen Bereichen, dem Gesundheitswesen und der Fertigung, wenn sie über die Daten verfügt, die sie benötigt.

Künstliche Intelligenz bewegt sich entscheidend über Experimente hinaus in die reale Welt und verändert die Art und Weise, wie wichtige Arbeit sowohl in Krankenhäusern als auch in industriellen Umgebungen erledigt wird. Von Radiologiesuiten bis hin zu Werften geht es nicht mehr darum, was KI leisten könnte, sondern darum, wie sie bereits das menschliche Fachwissen erweitert, um messbare Auswirkungen zu erzielen.

In einem kürzlich erschienenen Podcast-Interview mit Optimistic Outlook zwischen Brittany Ng von Siemens Digital Industries Software und Demetri Giannikopoulos, Chief Innovation Officer bei Rad AI, tauchte ein gemeinsames Thema auf: Die Zukunft der industriellen KI im Gesundheitswesen und in der Fertigungsinnovation hängt nicht davon ab, Menschen zu ersetzen, sondern sie zu befähigen, in Umgebungen, in denen viel auf dem Spiel steht, bessere Entscheidungen zu treffen.

Bereitstellung der richtigen Gesundheitsdaten für Patienten

In allen Branchen erweist sich KI als am wertvollsten, wenn sie das menschliche Urteilsvermögen verbessert — nicht ersetzt. Nirgendwo ist das klarer als im Gesundheitswesen, wo das Datenvolumen selbst die erfahrensten Kliniker überfordern kann.

Das Gesundheitswesen „ist ein Bereich, in dem die Menge an Informationen, die veröffentlicht werden, einfach überwältigend ist“, sagte Giannikopoulos im Podcast. „In der Lage zu sein, diesen Lärm zu überstehen, kann unglaublich schwierig sein.“

Durch das Aggregieren und Interpretieren von Daten in großem Maßstab hilft KI im Gesundheitswesen Ärzten, die Zusammenhänge schneller miteinander zu verbinden — verpasste oder verspätete Diagnosen zu reduzieren und präzisere Behandlungspfade zu steuern. In dem Podcast wies Giannikopoulos auf die Fähigkeit von KI hin, fragmentierte Informationen über Systeme und Fachgebiete hinweg zusammenzuführen und so ein klareres, vollständigeres Bild der Patientengesundheit zu vermitteln.

„Im Kern KI. [kann] die unglaublichen Datenmengen, die wir haben, verarbeiten.... und letztendlich dazu beitragen, diesen Patienten mit den besten Informationen und dem besten Behandlungsweg zu verbinden, die ihm zur Verfügung stehen „, sagte er.

Innovation mit dem „digitalen Rückgrat“ der Industrie

Es mag zwar unterschiedlich sein, aber die grundlegenden systemischen Herausforderungen in der Fertigung und im Schiffbau sind denen im Gesundheitswesen sehr ähnlich: komplexe Systeme, hohe Sicherheitsanforderungen und das Bedürfnis nach Präzision bei jedem Schritt.

Der Wendepunkt war, wie Brittany Ng im Podcast feststellte, das Entstehen einer robusten digitalen Grundlage — einschließlich digitaler Zwillingsumgebungen und vernetzter Produktionssysteme.

„Wir haben endlich das, was ich das digitale Rückgrat nenne“, sagte Ng. „KI hat jetzt diese strukturierten Kontextdaten, mit denen sie arbeiten kann, nicht nur fragmentierte Tabellen.“

Dieses digitale Rückgrat ermöglicht es der KI, über theoretische Erkenntnisse hinaus zu umsetzbaren Empfehlungen überzugehen — die Planung zu optimieren, die Qualität zu verbessern und die Produktionskapazitäten in Branchen zu stärken, die für die nationale Verteidigung und die wirtschaftliche Widerstandsfähigkeit von entscheidender Bedeutung sind.

Vertrauen in die Technologie aufbauen

Trotz schneller Fortschritte betonten sowohl Ng als auch Giannikopoulos, dass das größte Hindernis für die Skalierung von KI nicht Innovation ist, sondern Vertrauen.

Im Gesundheitswesen ist Vertrauen unerlässlich, weil die Ergebnisse der Patienten direkt auf dem Spiel stehen. Das erfordert Genauigkeit bei der Art und Weise, wie KI-Systeme trainiert, aktualisiert und validiert werden.

„Sie müssen Vertrauen zu den Klinikärzten aufbauen“, sagte Giannikopoulos. „Sie müssen Vertrauen bei den Patienten aufbauen, denen diese Technologien helfen.“

In ähnlicher Weise hängt die Akzeptanz in industriellen Umgebungen davon ab, dass sichergestellt wird, dass KI sich nahtlos in bestehende Arbeitsabläufe integriert und die Mitarbeiter so befähigt, dass sie an ihre zunehmende Nutzung glauben und sich an sie anpassen können.

„Erfolg hängt davon ab, Ingenieure und Handwerker mit KI-Tools auszustatten, die ihr Fachwissen erweitern und nicht ihre Arbeitsweise stören“, bemerkte Ng.

Diese Betonung von Vertrauen, Unternehmensführung und Zuverlässigkeit prägt die Art und Weise, wie KI in beiden Sektoren — dem Gesundheitswesen und der Industrie — eingesetzt wird, und bewegt sich vorsichtig, aber bewusst in Richtung Skalierung.

Vernetzte Daten sind die Grundlage für Vertrauen.

Im Mittelpunkt dieser Transformation steht der Zugang zu hochwertigen, vernetzten Daten. Im Gesundheitswesen können Längsschnittdatensätze, die sich über mehrere Systeme erstrecken, eine frühere Erkennung und effektivere Behandlungen ermöglichen. In der Fertigung ermöglicht die Verknüpfung von Daten aus Design, Konstruktion und Produktion eine kontinuierliche Verbesserung.

Ng formulierte die Herausforderung kurz und bündig: „KI ist wirklich nur so mächtig wie die Kontinuität dieses [Daten-] Threads.“

Datensilos aufzubrechen und die Interoperabilität zwischen ecosystems zu ermöglichen, ist entscheidend — nicht nur für die Leistung, sondern auch für die Sicherstellung, dass KI konsistente, zuverlässige Ergebnisse liefert.

KI ist ein Multiplikator für die Belegschaft

Neben der Produktivität wird KI zunehmend als eine Möglichkeit angesehen, den Herausforderungen der Belegschaft sowohl im Gesundheitswesen als auch im verarbeitenden Gewerbe zu begegnen. Im Gesundheitswesen belasten der Fachkräftemangel und die steigende Nachfrage die Systeme. Im verarbeitenden Gewerbe schränkt der Fachkräftemangel die Produktion ein.

KI kann helfen, indem sie sich wiederholende Aufgaben automatisiert und menschliche Rollen zu höherwertiger Arbeit macht.

„Durch die Automatisierung von Planung, Dokumentation und Analyse entlastet KI die Ingenieure.... Sie können sich auf Handwerkskunst und Problemlösung konzentrieren“, sagte Ng.

In der Radiologie zeichnen sich bereits ähnliche Fortschritte ab, da KI bei der Analyse und Berichterstattung hilft, sodass sich Kliniker stärker auf die Patientenversorgung konzentrieren können.

Beschleunigung von Innovationen in allen Branchen

Am überzeugendsten ist vielleicht, wie KI völlig neue Möglichkeiten eröffnet. Im Schiffbau ermöglichen generatives Design und dynamische Produktionssimulationen eine schnellere, anpassungsfähigere Entscheidungsfindung. Im Gesundheitswesen beschleunigt KI die Forschungszeiten und hilft dabei, neue Behandlungswege zu entdecken.

„Jetzt können Kliniker auf ganz neuen Ebenen forschen“, sagte Giannikopoulos. Dies kann letztlich dazu führen, dass Menschen aufgrund von KI-gestützten Entdeckungen in der Forschung „in Situationen überleben, in denen sie es in der Vergangenheit nicht getan hätten“.

Solche Durchbrüche unterstreichen, wie KI nicht nur bestehende Prozesse verbessert, sondern auch das Mögliche erweitert — sowohl im Bereich der menschlichen Gesundheit als auch in industriellen Systemen.

KI für die Zukunft skalieren

Während sich die Einführung von KI beschleunigt, bietet die Konvergenz von Daten, Technologie und Dringlichkeit eine einzigartige Zeit voller Möglichkeiten. Sowohl Ng als auch Giannikopoulos sprachen von einer Zukunft, in der KI vollständig in das Arbeitsgefüge integriert ist und bessere Entscheidungen, bessere Ergebnisse und widerstandsfähigere Branchen unterstützt.

Was den Erfolg bestimmt, sind nicht nur die technologischen Fähigkeiten, sondern auch die Fähigkeit, KI verantwortungsbewusst, transparent und in großem Maßstab einzusetzen.

Der Weg in die Zukunft ist klar: Vertrauen aufbauen, Daten verbinden und sich auf die Erweiterung der menschlichen Expertise konzentrieren. Wenn diese Grundlagen geschaffen sind, kann KI ihr Versprechen einlösen — die Art und Weise, wie wir Patienten versorgen, verändern, kritische Infrastrukturen aufbauen und einige der komplexesten Herausforderungen unserer Zeit lösen.

Veröffentlicht: 16. Juni 2026