Künstliche Intelligenz (KI) in der Pflege

1. Wo trifft KI in der Pflege bereits auf den Alltag?

Praxisbeispiel: Sensorik & Monitoring

In Viersen testet die Plattform MySina eine Pflege-App von IT‑Care, die bis zu 35 Parameter wie Bewegung, Feuchtigkeit oder Sturzrisiko kontinuierlich überwacht. Sie wurde in sechs Zimmern eingeführt und zielt darauf ab, Pflegekräfte zu entlasten und mehr personalisierte Betreuung zu ermöglichen. Quelle: Wikipedia+5republica+5iit-berlin.de+5DIE WELT

Forschung & Pilotprojekte: Bremen & ETAP

• Die Universität Bremen untersucht, wie KI Muster in Patientendaten erkennt – etwa zur Vorhersage von Stürzen oder Verschlechterung des Gesundheitszustands, um rechtzeitig zu intervenieren. Quelle: up2date.uni-bremen.de

• Im ETAP‑Praxisdialog (Juni 2025) wurden KI‑Technologien vorgestellt, die alltägliche Routineaufgaben optimieren und dem Pflegepersonal mehr Zeit für direkte Betreuung einräumen können. Quelle: Wikipedia+10Pflegenetzwerk Deutschland+10flynne.de+10

  
  

2. Potenziale: Entlastung, Qualität & Kommunikation

• Entlastung von Pflegekräften: KI automatisiert Dokumentation, Planung oder Medikamentenerinnerung, wodurch mehr Zeit für persönliche Pflege bleibt.

• Data‑Driven Pflegeplanung: Systeme analysieren elektronische Patientendaten und schlagen individuelle Maßnahmen vor, etwa zur Sturzprophylaxe 

• Bessere Kommunikation: Sprachassistenzsysteme oder Tablets helfen beim Erklären von Behandlungsschritten; KI kann mehrfachsprachig oder dialektfähig sein. Quelle: AOK

  
  

3. Herausforderungen & Risiken

Noch kein Durchbruch in der Praxis

Der Einsatz von KI in deutschen Pflegeeinrichtungen ist bisher selten – vor allem aufgrund fehlender Infrastruktur, Klarheit bei Anwendungsszenarien und relevanter Versorgungsstudien. Quelle: SonntagsblattPflegenetzwerk Deutschland

Datenschutz, Ethik & Transparenz

• KI-Systeme müssen nachvollziehbar sein und die Nutzer:innen dürfen nicht blind vertrauen – sondern sollen Eingriffe verstehen, hinterfragen und übernehmen können. Quelle: iit-berlin.dePMC

• Rechtliche Rahmenbedingungen wie DSGVO und der Titel „Hochrisiko-KI“ der EU-KI-Verordnung erfordern, dass menschliche Kontrolle, transparente Entscheidungen und Eingriffsmöglichkeiten gewährleistet sind. Quelle: martina-hasseler+13iit-berlin.de+13Bundesärztekammer+13

Fehlende Akzeptanz & Schulung

• Die Akzeptanz von KI wächst nur, wenn Mitarbeitende aktiv eingebunden, geschult und technisch befähigt werden – etwa durch den partizipativen Design4Command-Ansatz im Projekt KI‑Cockpit. Quelle: iit-berlin.de+2Pflegenetzwerk Deutschland+2.

• Zudem fehlt aktuell der Nachweis, dass KI den Pflegekräftemangel zumindest teilweise kompensieren kann – es existiert weder ausreichende Forschung noch Evidenz hierzu, besonders im Bereich pflegefachliche Versorgung nach SGB XI. Quelle: inovex GmbH+5martina-hasseler+5up2date.uni-bremen.de+5

  
  

4. Ethisch-regulatorische Perspektive

• Das DESIREE-Projekt empfiehlt, KI‑gestützte klinische Entscheidungsunterstützungssysteme (CDSS) mit Aufklärung, Einwilligung, Aus‑/Weiterbildung und ethischer Reflexion in der Routine zu begleiten. Quelle: PMC+1

• Fachöffentlichkeit und Institutionen fordern standardisierte Datenformate (Interoperabilität), um KI zuverlässig und qualitativ hochwertig nutzen zu können – etwa im Rahmen des Krankenhauszukunftsgesetzes (KHZG). Quelle: Bundesärztekammer

  
  

5. Praxisorientiertes Beispiel: KI‑Cockpit im Fieldlab Pflege

Das Projekt KI‑Cockpit verfolgt einen partizipativen Ansatz: Pflegekräfte, IT-Verantwortliche und Angehörige gestalten mit. Ziel ist eine leicht bedienbare, transparente Anwendung, die administrative Arbeit koordinieren hilft – etwa Dokumentation, Terminplanung oder Materialbestellung – ohne pflegerische Verantwortung zu ersetzen. Operator:innen können bei Bedarf KI-Entscheidungen nachvollziehen und steuern. Quelle: iit-berlin.de

Zusammenfassung: Chancen & Grenzen im Überblick

Bereich	Chancen & Potenziale	Herausforderungen & Risiken
Routine & Dokumentation	Arbeitsentlastung, Zeit für Zuwendung	Geringer Praxiseinsatz, wenig Evidenz
Sturz- oder Gesundheitsprognose	Früherkennung, Prävention	Datenqualität, Bias, fehlende Validierung
Kommunikation & Assistenzsysteme	Sprachverständnis, Erinnerungsfunktionen, Zugang erleichtern	Datenschutz, fehlende Akzeptanz, technische Barrieren
Ethik & Regulierung	Transparenz, Mitbestimmung, Kontrolle	Komplexe Regulierung, mangelnde Schulung, Akzeptanzprobleme

KI bietet im Pflegebereich zahlreiche Chancen – von effizienterer Pflegeplanung bis zu entlastender Assistenz im Alltag. Der erfolgreiche Einsatz erfordert jedoch:

• transparente, nachvollziehbare Systeme

• interdisziplinäre Entwicklung mit echten Nutzer:innen

• klare ethische Leitlinien, Schulungsprogramme und regulatorische Begleitung

• solide Evidenz aus dringend notwendiger Forschung und Pilotierung