Der Kommentar befasst sich mit der Frage, warum viele potenziell wertvolle Anwendungen künstlicher Intelligenz den klinischen Alltag, insbesondere die pädiatrische Intensivstation, bislang nur unzureichend erreichen. Nach Auffassung der Autoren liegt das Problem nicht primär an fehlenden Algorithmen. Vielmehr werden die klinisch relevanten Fragestellungen häufig nicht präzise genug erkannt und in technisch umsetzbare Projekte übersetzt. Viele Probleme am Krankenbett sind zu spezialisiert, lokal und eng mit implizitem Erfahrungswissen verbunden, als dass externe Technologieunternehmen sie ohne intensive klinische Beteiligung identifizieren könnten. Gleichzeitig ist der kommerzielle Markt für solche lokalen Lösungen oft zu klein, um eine Entwicklung durch die Industrie attraktiv zu machen.
Als Antwort schlagen die Autoren die institutionelle Anerkennung einer neuen Rolle vor: des „Clinician-Builder“, sinngemäß eines klinisch tätigen Arztes oder einer anderen klinischen Fachperson, die zugleich digitale Werkzeuge entwickeln oder prototypisch umsetzen kann. Diese Person kennt die Arbeitsabläufe am Krankenbett, erkennt wiederkehrende Informations- und Kommunikationsprobleme und kann mit heute leicht zugänglichen KI- und Entwicklungswerkzeugen erste Lösungsansätze erstellen. Die Autoren vergleichen diese Rolle mit der historischen Entwicklung des Clinician-Scientist: So wie klinisch tätige Wissenschaftler die Verbindung zwischen Patientenversorgung und biomedizinischer Forschung herstellen, soll der Clinician-Builder die Lücke zwischen Versorgungspraxis und technischer Entwicklung schließen.
Gerade die pädiatrische Intensivmedizin bietet hierfür ein besonders relevantes Umfeld. Auf einer PICU fallen kontinuierlich große Mengen fragmentierter Daten aus Monitoren, Labor, Bildgebung, Medikamentengaben und Verlaufsdokumentation an. Gleichzeitig beruhen viele Entscheidungen auf klinischen Heuristiken, die erfahrene Fachkräfte intuitiv anwenden, die aber selten formal beschrieben sind. Mögliche KI-Anwendungen umfassen daher die Zusammenführung klinischer Informationen, die Unterstützung komplexer Entscheidungen, die Identifikation drohender Verschlechterungen sowie die verständliche Erklärung der Behandlungssituation gegenüber Familien.
Die Autoren betonen jedoch ausdrücklich, dass ein klinisch entwickelter Prototyp noch kein einsatzfähiges Medizinprodukt ist. Ein Clinician-Builder soll daher nicht allein und unkontrolliert Software in die Patientenversorgung einführen. Nach dem Proof-of-concept muss eine institutionelle Struktur übernehmen beziehungsweise mitwirken. Gemeinsam mit einem klinischen KI-Zentrum müssen der genaue Verwendungszweck, die Zielpopulation, technische und klinische Validierung, Datenschutz, Verantwortlichkeit, regulatorische Einordnung und kontinuierliche Überwachung festgelegt werden. Auch mögliche Fehlanwendungen, Verzerrungen und negative Auswirkungen auf bestehende Arbeitsabläufe müssen untersucht werden.
Die Rolle des Clinician-Builders ergänzt damit Informatiker, Data Scientists, IT-Abteilungen und externe Entwickler, ersetzt sie aber nicht. Sein besonderer Beitrag besteht darin, klinisch relevante Probleme auszuwählen, implizites Wissen explizit zu machen und sicherzustellen, dass eine technische Lösung in den tatsächlichen Workflow passt. Krankenhäuser müssten diese Tätigkeit durch Schulung, Mentoring, geschützte Arbeitszeit, Zugang zu sicheren Entwicklungsumgebungen und klare Governance-Strukturen unterstützen. Ohne institutionelle Einbindung drohten unkoordinierte Einzellösungen; ohne klinische Builder blieben dagegen viele wertvolle lokale Probleme unbearbeitet.
Die zentrale Botschaft lautet: Klinische KI sollte nicht ausschließlich von außen in die Versorgung gebracht werden. Sie sollte gemeinsam mit den Menschen entstehen, die die Probleme am Krankenbett täglich erleben. Die PICU darf deshalb nicht zu den letzten Bereichen gehören, in denen KI eingesetzt wird, sondern sollte ein frühes Erprobungsfeld für klinisch geführte, evidenzbasierte und verantwortungsvoll kontrollierte KI-Entwicklung sein. Das vorgeschlagene Modell kann anschließend auf andere hoch spezialisierte klinische Fachgebiete übertragen werden.
Kritische Einordnung: Der Kommentar liefert ein überzeugendes Organisationskonzept, aber noch keinen empirischen Nachweis, dass Clinician-Builder-Programme tatsächlich Versorgungsergebnisse verbessern. Offen bleiben insbesondere Qualifikationsstandards, Finanzierung, Haftung, regulatorische Verantwortung und die Abgrenzung zur etablierten klinischen Informatik. Seine Stärke liegt daher vor allem darin, eine bislang informelle Tätigkeit sichtbar zu machen und institutionelle Unterstützung einzufordern.
Quelle: Building Clinical Artificial Intelligence at the PICU Bedside: Recognizing the Clinician-Builder, Gilad et al. Critical Care Explorations 8(9):e1486, 10.1097/CCE.0000000000001486