Ergebnisse im Gesundheitswesen transformieren: agentenbasierte klinische Entscheidungsfindung mit Cloudera und ServiceNow

Gesundheitsdienstleister stehen unter marktbedingtem, wettbewerblichem und regulatorischem Druck, sich zu transformieren. Aus Marktsicht ist Patientenorientierung zwar seit fast zwei Jahrzehnten ein kontinuierliches Anliegen, doch 2026 ist sie eine Grundvoraussetzung. Große Technologieunternehmen aus anderen Branchen setzen Maßstäbe in puncto Personalisierung, Individualisierung und Kontinuität der Kommunikation und des Serviceangebots. Patienten erwarten dieselben Möglichkeiten von ihren Gesundheitsdienstleistern. Wettbewerber wie ambulante Gesundheitszentren im Einzelhandel, Telemedizinunternehmen und „Payvider“ beginnen, diese Erwartungen zu erfüllen, indem sie digitale Gesundheitslösungen und eine bequeme Versorgung anbieten, mit denen traditionelle Anbieter nur schwer Schritt halten können. Und schließlich sehen Vorschriften im Gesundheitswesen und zum Datenschutz sowohl Sanktionen als auch Anreize für Anbieter vor, die Behandlungsergebnisse verbessern und die Behandlungskosten senken können.

Die Etablierung einer Patientenakte mit Longitudinaldaten, in der jede Interaktion mit einem Patienten Teil einer kontinuierlichen Versorgung statt einer Reihe einzelner, einmaliger Kontakte ist, ist für die Transformation des Gesundheitswesens, einschließlich der Bevölkerungsgesundheit und der Patientenorientierung, von zentraler Bedeutung. Doch Patientendaten sind oft über klinische, finanzielle und betriebliche Systeme verstreut, und es ist schwierig, all diese Daten effizient abzurufen, zusammenzuführen und zu analysieren.

In diesem Blogbeitrag wird beschrieben, wie Cloudera und ServiceNow eine lückenlose Patientenakte bereitstellen und mithilfe von agentischer KI schneller als je zuvor Erkenntnisse über Patienten gewinnen und deren Behandlungsergebnisse verbessern.

Die Hindernisse bei der Erstellung einer Patientenakte mit Longitudinaldaten

Die Patientenakte mit Longitudinaldaten hat das Potenzial, viele Herausforderungen der Branche zu bewältigen: ein nahtloses Erlebnis für Patienten zu bieten, Behandlungsergebnisse zu verbessern und die Behandlungskosten zu senken. Doch die Realität der Datenumgebungen im Gesundheitswesen, der stark regulierte Charakter der Branche und die Einschränkungen des maschinellen Lernens haben die Transformation der Branche traditionell gebremst. Um eine Patientenakte mit Longitudinaldaten zu erstellen, müssen Gesundheitsdienstleister Folgendes überwinden:

Fragmentierte Daten: Patientendaten sind oft über mehrere klinische, betriebliche und finanzielle Systeme verstreut, zwischen denen es nur wenige oder gar keine Interoperabilitätsstandards gibt. Obwohl Interoperabilität ein wichtiges Vorhaben ist und HL7 den Standard für Gesundheitsdaten in EHRs und anderen kritischen Systemen bildet, kommunizieren viele Systeme heute noch immer nicht miteinander, insbesondere in den Umgebungen verschiedener Anbieter, sodass es äußerst schwierig ist, jede Patienteninteraktion zu erfassen.

Regulatorische Anforderungen: Vorschriften wie der Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) der Vereinigten Staaten schreiben vor, wie geschützte Gesundheitsinformationen (GGI) erhoben, gespeichert, verteilt und weitergegeben werden dürfen, und erschweren es, Zusammenhänge zwischen Patienteninteraktionen herzustellen. In einem zunehmend dezentralisierten Ökosystem des Gesundheitswesens, in dem Patienten möglicherweise einen Hausarzt (PCP) haben und außerdem Notaufnahmen, Einrichtungen der Akutversorgung, Gesundheitskliniken im Einzelhandel und Telemedizinanbieter aufsuchen, ist ein sicherer und geregelter Datenaustausch entscheidend für eine kontinuierliche Versorgung.

Grenzen des traditionellen maschinellen Lernens: Maschinelles Lernen (ML) ist für einige klinische Anwendungsfälle ausreichend, etwa für die Fernüberwachung von Patienten und die Verringerung von Wiederaufnahmen, bei denen sich Ärzte auf ein Modell verlassen, das anhand der Mustererkennung auf den Zustand eines Patienten hinweist. Viele klinische Anwendungsfälle erfordern jedoch, dass Modelle noch einen Schritt weiter gehen und Kontext sowie logisches Schlussfolgern auf umfangreiche Datensätze mit Patienten- und Forschungsdaten anwenden, um zu einer Entscheidung zu gelangen.

Herausforderungen bei der KI-Aktivierung: Selbst wenn Leistungserbringer im Gesundheitswesen KI-Modelle erfolgreich bereitstellen, bleiben diese Erkenntnisse häufig von klinischen Workflows getrennt. Die Integration erfordert entweder die Replikation von PHI, um eine Automatisierung zu ermöglichen, was Risiken birgt, oder die Aufrechterhaltung der Compliance, indem Behandlungsteams gezwungen sind, KI-Erkenntnisse manuell zu übertragen. 

Unterstützung bei klinischen Entscheidungen mit Cloudera und ServiceNow ermöglichen

Cloudera und ServiceNow stellen die erforderlichen Funktionen bereit, damit Gesundheitsdienstleister eine lückenlose Patientenakte erstellen und mithilfe von agentischer KI Zusammenhänge über das gesamte Versorgungskontinuum hinweg erkennen können. Dies ermöglicht schnellere Diagnosen, das Erkennen und Abmildern potenzieller Komplikationen sowie die abteilungs- und kanalübergreifende Koordination der Versorgung und der Nachsorge.

So funktioniert es:

Cloudera verwaltet Patientendaten in großem Maßstab. Die offene Data-Lakehouse-Architektur von Cloudera unterstützt die Echtzeit-Erfassung, -Verarbeitung und -Analyse von Daten aus klinischen, operativen und Finanzsystemen sowie aus Forschungsdatenbanken Dritter und anderen Quellen, die für die Erstellung einer längsschnittlichen Patientenakte und dafür entscheidend sind, der KI den Kontext für präzise und konsistente Entscheidungen zu liefern. Die offene Data-Lakehouse-Architektur kann überall dort bereitgestellt werden, wo sich Ihre Daten befinden, und ermöglicht für Analysen und KI einen föderierten Zugriff auf diese Daten ohne Datenkopien.

KI zu den Daten bringen. Traditionelle KI-Lösungen erfordern, Daten in die Cloud zu verlagern, was regulatorische Risiken und eine kostspielige Datenbewegungssteuer mit sich bringt. Cloudera ermöglicht es Leistungserbringern, KI-Modelle vollständig in ihrer sicheren Umgebung zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen und so eine umfassende Daten-Governance sicherzustellen, ohne PHI zu replizieren. Durch die Kombination dieser sicheren Grundlage mit der Workflow Data Fabric von ServiceNow können Unternehmen den Zero-Copy-Zugriff nutzen, um lokal vorliegende Erkenntnisse in Echtzeit abzufragen. Diese Funktion löst autonom regelkonforme Versorgungsabläufe aus, etwa indem sie Zustände von Hochrisikopatienten kennzeichnet, ohne dass sensible Daten jemals die Umgebung verlassen.

Agentenbasierte Unterstützung bei klinischen Entscheidungen. Cloudera und ServiceNow überbrücken die Kluft zwischen Patientenerkenntnissen und klinischem Handeln. Wenn die Modelle von Cloudera einen Hochrisikopatienten identifizieren, nutzt die Workflow Data Fabric von ServiceNow den Zero-Copy-Zugriff, um den klinischen Kontext sicher abzufragen. Statt autonome medizinische Entscheidungen zu treffen, orchestriert ServiceNow automatisch die nächsten Schritte und stellt sicher, dass PHI niemals die konforme Umgebung von Cloudera verlässt.

Sicherheit und Governance. Die einheitliche Data Fabric von Cloudera bietet durchgängige Governance, Sicherheit und Nachverfolgbarkeit der Datenherkunft, sodass Agenten auf einer Grundlage vertrauenswürdiger Daten trainiert werden und Kontext erhalten. Darüber hinaus kann jede von einem ServiceNow-KI-Agenten getroffene Entscheidung auf die zugrunde liegenden Daten zurückgeführt werden, um den gesamten Daten- und KI-Lebenszyklus überprüfen zu können. Mit einer einheitlichen Data Fabric kann medizinisches Fachpersonal der KI und den von ihr getroffenen Entscheidungen vertrauen.

Indem Gesundheitsdienstleister die Patientenakte mit Longitudinaldaten nutzen, Sicherheit und Governance über den gesamten Daten- und KI-Lebenszyklus hinweg gewährleisten und KI-Agenten einsetzen, die die Patientenversorgung beschleunigen und verbessern können, können sie die Behandlungsergebnisse verbessern und die Behandlungskosten senken.

Der Wert der Unterstützung bei klinischen Entscheidungen

Agentische Unterstützung bei klinischen Entscheidungen hat das Potenzial, die Patientenversorgung zu verändern und die dringendsten Herausforderungen der Branche anzugehen. Durch die Kombination der Fähigkeit von Cloudera, eine sichere und kontrollierte lückenlose Patientenakte bereitzustellen, mit der agentischen Workflow-Automatisierung von ServiceNow können Gesundheitsdienstleister zahlreiche Vorteile nutzen:

• Verbesserte Ergebnisse. KI-Agenten können komplexe Patientenprofile, Daten zur Bevölkerungsgesundheit und Forschungsdatenbanken von Drittanbietern verarbeiten, um Zusammenhänge aufzudecken, die menschlichen Forschern möglicherweise völlig entgehen – und das alles innerhalb von Sekunden. Diese können potenzielle Komplikationen erkennen, die Versorgung über Abteilungen und Leistungserbringer hinweg koordinieren und letztlich das Patientenerlebnis verbessern sowie Risiken reduzieren.

• Geringere Kosten. Durch beschleunigte Diagnosen erhalten Patienten schneller die richtige Versorgung und beanspruchen weniger Ressourcen der Leistungserbringer. Durch die proaktive Erkennung und Minderung potenzieller Risiken und Komplikationen können Leistungserbringer Wiederaufnahmen deutlich reduzieren und so regulatorische Geldbußen sowie zusätzliche Betriebskosten vermeiden. 

• Operative Effizienz. Indem KI-Agenten den Rechercheaufwand verringern und Entscheidungshilfen bereitstellen, geben sie Ärzten mehr Zeit für ihre Patienten, wodurch Burnout reduziert und die Arbeits- und Versorgungsqualität verbessert wird.

Sind Sie bereit, agentenbasierte Unterstützung bei klinischen Entscheidungen zu operationalisieren? 

Gesundheitsdienstleister haben seit fast zwei Jahrzehnten Schwierigkeiten, das Patientenerlebnis zu modernisieren, und der Druck, Ergebnisse zu liefern, war noch nie so hoch. Agentische KI hat das Potenzial, das Gesundheitswesen zu verändern. Durch die Einrichtung einer lückenlosen Patientenakte und die Bereitstellung eines sicheren, geregelten Zugriffs auf diese Akte für automatisierte Workflows ermöglichen Cloudera und ServiceNow den Anbietern, das Patientenerlebnis sowohl zu beschleunigen als auch zu verbessern und gleichzeitig die Kosten für die Gesundheitsversorgung zu senken.

Um mehr über die Partnerschaft zu erfahren, lesen Sie das Omdia Whitepaper, „Workflow Data Fabric: Unterstützung privater KI-Agenten und Echtzeit-Intelligenz mit Cloudera und ServiceNow“.