![\"\"](\"https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/wp-content\/blogs.dir\/632\/files\/sites\/3\/Ladan.jpg\")
<\/figure><\/div><\/div>Ladan Pooyan-Weihs<\/a><\/h2>Informatikerin an der Schnittstelle von Technik und Ethik<\/strong><\/p>Pooyan-Weihs ist Professorin an der Hochschule Luzern \u2013 Informatik und Co-Leiterin des CAS Digital Healthcare<\/a>. Sie forscht und lehrt zu digitaler Transformation, Informationsmanagement, Datenanalyse, Kryptographie und gesellschaftlichen Fragen der Digitalisierung.
In ihrer Arbeit verbindet sie Informatik, Gesundheitswesen und digitale Ethik.
<\/div><\/ul><\/div><\/div>\n\n\n\nDiese Entwicklung ver\u00e4ndert mehr als einzelne Abl\u00e4ufe im Gesundheitssystem. Sie pr\u00e4gt die Arbeit von \u00c4rztinnen und \u00c4rzten, Pflegefachpersonen und Spit\u00e4lern. Und sie ver\u00e4ndert die Rolle der Informatikerinnen und Informatiker, die diese Systeme entwickeln. Software wird im medizinischen Kontext vom Werkzeug zur Mitgestalterin von Entscheidungen. Algorithmen strukturieren Wahrnehmung, priorisieren Risiken und beeinflussen, welche Handlungsoptionen sichtbar werden.<\/p>\n\n\n\n
\nWer medizinische KI programmiert oder einf\u00fchrt, gestaltet medizinische Entscheidungen indirekt mit.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n
Damit verschiebt sich auch Verantwortung. Sie verteilt sich \u00fcber ein Geflecht aus klinischer Praxis, technologischer Entwicklung und institutioneller Governance. Wer medizinische KI programmiert oder einf\u00fchrt, gestaltet diagnostische Prozesse indirekt mit. Die zentrale Frage lautet daher nicht mehr, ob KI Teil der Medizin wird, sondern wie sie eingesetzt wird. Und wer tr\u00e4gt die Verantwortung, wenn datengetriebene Empfehlungen auf individuelle Lebensrealit\u00e4ten treffen?<\/p>\n\n\n\n
KI in der Medizin: pr\u00e4zise Daten, schwierige Entscheidungen<\/strong><\/p>\n\n\n\nTechnologie arbeitet mit Mustern, Daten und Optimierung. Krankheit erscheint als Abweichung messbarer Werte, aus denen Modelle Wahrscheinlichkeiten berechnen. KI kann Tumore fr\u00fch erkennen, Risiken bei Medikamenten vorhersagen oder klinische Entscheidungen unterst\u00fctzen. Das gilt besonders dort, wo komplexe Datenmengen die menschliche Wahrnehmung \u00fcbersteigen.<\/p>\n\n\n\n
Doch medizinische Qualit\u00e4t ist nicht identisch mit statistischer Genauigkeit. Gesundheit ist zugleich biologisch, psychologisch und sozial. Patientinnen und Patienten sind keine Datens\u00e4tze, sondern Menschen mit Kontext, Unsicherheit und eigenen Entscheidungen. Eine technologisch optimale Empfehlung ist deshalb nicht automatisch eine gute medizinische Entscheidung.<\/p>\n\n\n\n
KI unterst\u00fctzt als Werkzeug, aber sie empfiehlt auch<\/strong><\/p>\n\n\n\nDer KI-Diskurs bewegt sich zwischen starken Zukunftsbildern: pr\u00e4zisere, personalisierte Medizin auf der einen Seite, komplexe menschliche Entscheidungen auf der anderen. KI entfaltet ihren gr\u00f6ssten Nutzen als kognitives Werkzeug f\u00fcr Fachpersonen. Sie l\u00e4sst sich mit Mikroskop oder Magnetresonanztomographie (MRT) vergleichen. Sie unterscheidet sich aber in einem wesentlichen Punkt: KI produziert nicht nur Bilder, sondern Empfehlungen.<\/p>\n\n\n\n
Wenn KI mitentscheidet: Wer tr\u00e4gt die Verantwortung?<\/strong><\/p>\n\n\n\nMit K\u00fcnstlicher Intelligenz entstehen geteilte Entscheidungsprozesse. Entwicklerinnen und Entwickler, Datenlieferanten, Spit\u00e4ler und medizinisches Personal wirken in einem gemeinsamen soziotechnischen System zusammen. Klassische Haftungsmodelle geraten dadurch unter Druck.<\/p>\n\n\n\n
Besonders kritisch ist die Intransparenz moderner Modelle. Viele Systeme erzielen starke Resultate, lassen sich aber nur begrenzt erkl\u00e4ren. Entscheidungen st\u00fctzen sich teilweise auf statistische Korrelationen, deren kausale Grundlage unbekannt bleibt. Verantwortung setzt jedoch Nachvollziehbarkeit voraus. Wenn selbst Fachpersonen nicht vollst\u00e4ndig erkl\u00e4ren k\u00f6nnen, wie eine KI zu ihrer Empfehlung kommt, st\u00f6sst das Rechtssystem an Grenzen. Regulierungen wie der europ\u00e4ische EU AI Act<\/a> reagieren darauf. Doch Verantwortung l\u00e4sst sich nicht automatisieren.<\/p>\n\n\n\n\nDie zentrale Frage lautet nicht mehr, ob KI Teil der Medizin wird. Entscheidend ist, wie sie eingesetzt wird und wer Verantwortung tr\u00e4gt.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n
Vertrauen als eigentliche Infrastruktur<\/strong><\/p>\n\n\n\nTechnologische Innovation scheitert selten nur an der Technik. H\u00e4ufig fehlt das Vertrauen. Patientinnen und Patienten m\u00fcssen sp\u00fcren, dass KI ihre Behandlung verbessert und sie als Menschen im Blick beh\u00e4lt. \u00c4rztinnen und \u00c4rzte m\u00fcssen erleben, dass Systeme ihre Erfahrung erweitern. Institutionen brauchen klare ethische Leitlinien und rechtliche Rahmenbedingungen.<\/p>\n\n\n\n
KI erweist sich damit weniger als rein technische Innovation, sondern vielmehr als institutionelle Transformation. Ihr Erfolg entscheidet sich nicht im Code, sondern in ihrer Einbettung in professionelle Routinen und Verantwortungsstrukturen. Governance wird damit zur zentralen Voraussetzung.<\/p>\n\n\n\n
Das ver\u00e4ndert auch die Ausbildung: Neben klinischem Wissen werden Datenkompetenz, algorithmisches Verst\u00e4ndnis und ethische Reflexion zu Kernqualifikationen. Von zentraler Bedeutung wird sein, dass \u00c4rztinnen und \u00c4rzte die M\u00f6glichkeiten und Grenzen von KI souver\u00e4n einsch\u00e4tzen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n
KI in der Medizin ver\u00e4ndert unser Bild von Gesundheit<\/strong><\/p>\n\n\n\nKI zwingt uns, Gesundheit neu zu definieren. Wenn Systeme Risiken laufend berechnen und Pr\u00e4vention datengetrieben organisieren, verschiebt sich Medizin von der Behandlung hin zur kontinuierlichen Risiko\u00fcberwachung. Dabei k\u00f6nnen Systeme Patientinnen und Patienten vom Zentrum der Versorgung an den Rand dr\u00e4ngen und zu Datenquellen machen.<\/p>\n\n\n\n
Das er\u00f6ffnet Chancen f\u00fcr pr\u00e4ventive Medizin. Zugleich w\u00e4chst die Gefahr einer schleichenden Medikalisierung des Alltags. Wenn sich jede Abweichung messen l\u00e4sst, w\u00e4chst der Druck, den eigenen K\u00f6rper laufend zu verbessern.<\/p>\n\n\n\n
Gesundheit technologisch zu denken, heisst deshalb: Menschliche Medizin bleibt entscheidend. KI kann Wahrscheinlichkeiten berechnen, aber keine Bedeutung geben. Sie kann Muster erkennen, aber keine Verantwortung empfinden.<\/p>\n\n\n\n
Die Medizin der Zukunft wird hybrid sein: ein Zusammenspiel aus algorithmischer Pr\u00e4zision und menschlichem Urteil. Fortschritt zeigt sich daran, dass Menschen mit intelligenten Systemen verantwortungsvoll handeln und Entscheidungen nicht an Maschinen abgeben.<\/p>\n\n\n\n
\nEntscheidend ist am Ende nicht, was KI kann, sondern wof\u00fcr wir sie einsetzen.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n
Zwischen Hype, Hoffnung und Haftung liegt die zentrale Aufgabe: Technologie so zu gestalten, dass sie der Gesundheit dient \u2013 und nicht umgekehrt. Massgeblich ist letztlich, zu welchem Zweck wir KI einsetzen.<\/p>\n\n\n\n
Ver\u00f6ffentlicht: am 26. Juni 2026<\/em><\/p>\n\n\n\nHinweis: Dieser Beitrag erschien zuerst im Fachmagazin <\/em>topsoft<\/em><\/a>. Wir \u00fcbernehmen ihn in leicht redigierter Form mit Verweis auf die Originalpublikation.<\/em><\/p>\n\n\n\n\t\n\t\t\n\t\t\tMedizin, IT und Daten besser verbinden:\u00a0<\/strong>Das\u00a0CAS Digital Healthcare<\/a>\u00a0zeigt, wie Gesundheitswesen, IT und Medizininformatik zusammenspielen. Teilnehmende verstehen medizinische Abl\u00e4ufe besser. Sie ordnen Daten, Recht, Datenschutz und Informationssicherheit ein. Sie pr\u00fcfen, wie neue Technologien die Medizin ver\u00e4ndern und wo Chancen, Risiken und Grenzen liegen. Sie lernen, medizinische und technische Fachpersonen besser zu verbinden und Projekte im Gesundheitswesen sicherer zu f\u00fchren.<\/p>\nForschen, aus- und weiterbilden:<\/strong>\u00a0Die Hochschule Luzern \u2013 Informatik bietet\u00a0Bachelor- und Master-Studieng\u00e4nge<\/a>, anwendungsorientierte\u00a0Forschung<\/a>\u00a0sowie\u00a0Weiterbildungsangebote<\/a>\u00a0der Informatik und Wirtschaftsinformatik auf einem Campus.<\/p>\nWelche Weiterbildung passt zu mir?<\/strong>\u00a0Der\u00a0Weiterbildungs-Finder<\/a>\u00a0verschafft dir den Durchblick.<\/p>\nBesuche unsere (<\/strong>Online-) Info-Veranstaltungen<\/strong><\/a>!<\/strong><\/p>\nInformatik-Blog abonnieren:<\/strong>\u00a0In diesem Blog erf\u00e4hrst du mehr \u00fcber Trends aus der Welt der Informatik. Wir bieten Einsichten in unser Departement und Portr\u00e4ts von IT-Vordenkerinnen, Vision\u00e4ren und spannenden Menschen: Jetzt\u00a0abonnieren.<\/a><\/p>\n
In ihrer Arbeit verbindet sie Informatik, Gesundheitswesen und digitale Ethik.
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Diese Entwicklung ver\u00e4ndert mehr als einzelne Abl\u00e4ufe im Gesundheitssystem. Sie pr\u00e4gt die Arbeit von \u00c4rztinnen und \u00c4rzten, Pflegefachpersonen und Spit\u00e4lern. Und sie ver\u00e4ndert die Rolle der Informatikerinnen und Informatiker, die diese Systeme entwickeln. Software wird im medizinischen Kontext vom Werkzeug zur Mitgestalterin von Entscheidungen. Algorithmen strukturieren Wahrnehmung, priorisieren Risiken und beeinflussen, welche Handlungsoptionen sichtbar werden.<\/p>\n\n\n\n
\nWer medizinische KI programmiert oder einf\u00fchrt, gestaltet medizinische Entscheidungen indirekt mit.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n
Damit verschiebt sich auch Verantwortung. Sie verteilt sich \u00fcber ein Geflecht aus klinischer Praxis, technologischer Entwicklung und institutioneller Governance. Wer medizinische KI programmiert oder einf\u00fchrt, gestaltet diagnostische Prozesse indirekt mit. Die zentrale Frage lautet daher nicht mehr, ob KI Teil der Medizin wird, sondern wie sie eingesetzt wird. Und wer tr\u00e4gt die Verantwortung, wenn datengetriebene Empfehlungen auf individuelle Lebensrealit\u00e4ten treffen?<\/p>\n\n\n\n
KI in der Medizin: pr\u00e4zise Daten, schwierige Entscheidungen<\/strong><\/p>\n\n\n\n
Technologie arbeitet mit Mustern, Daten und Optimierung. Krankheit erscheint als Abweichung messbarer Werte, aus denen Modelle Wahrscheinlichkeiten berechnen. KI kann Tumore fr\u00fch erkennen, Risiken bei Medikamenten vorhersagen oder klinische Entscheidungen unterst\u00fctzen. Das gilt besonders dort, wo komplexe Datenmengen die menschliche Wahrnehmung \u00fcbersteigen.<\/p>\n\n\n\n
Doch medizinische Qualit\u00e4t ist nicht identisch mit statistischer Genauigkeit. Gesundheit ist zugleich biologisch, psychologisch und sozial. Patientinnen und Patienten sind keine Datens\u00e4tze, sondern Menschen mit Kontext, Unsicherheit und eigenen Entscheidungen. Eine technologisch optimale Empfehlung ist deshalb nicht automatisch eine gute medizinische Entscheidung.<\/p>\n\n\n\n
KI unterst\u00fctzt als Werkzeug, aber sie empfiehlt auch<\/strong><\/p>\n\n\n\n
Der KI-Diskurs bewegt sich zwischen starken Zukunftsbildern: pr\u00e4zisere, personalisierte Medizin auf der einen Seite, komplexe menschliche Entscheidungen auf der anderen. KI entfaltet ihren gr\u00f6ssten Nutzen als kognitives Werkzeug f\u00fcr Fachpersonen. Sie l\u00e4sst sich mit Mikroskop oder Magnetresonanztomographie (MRT) vergleichen. Sie unterscheidet sich aber in einem wesentlichen Punkt: KI produziert nicht nur Bilder, sondern Empfehlungen.<\/p>\n\n\n\n
Wenn KI mitentscheidet: Wer tr\u00e4gt die Verantwortung?<\/strong><\/p>\n\n\n\n
Mit K\u00fcnstlicher Intelligenz entstehen geteilte Entscheidungsprozesse. Entwicklerinnen und Entwickler, Datenlieferanten, Spit\u00e4ler und medizinisches Personal wirken in einem gemeinsamen soziotechnischen System zusammen. Klassische Haftungsmodelle geraten dadurch unter Druck.<\/p>\n\n\n\n
Besonders kritisch ist die Intransparenz moderner Modelle. Viele Systeme erzielen starke Resultate, lassen sich aber nur begrenzt erkl\u00e4ren. Entscheidungen st\u00fctzen sich teilweise auf statistische Korrelationen, deren kausale Grundlage unbekannt bleibt. Verantwortung setzt jedoch Nachvollziehbarkeit voraus. Wenn selbst Fachpersonen nicht vollst\u00e4ndig erkl\u00e4ren k\u00f6nnen, wie eine KI zu ihrer Empfehlung kommt, st\u00f6sst das Rechtssystem an Grenzen. Regulierungen wie der europ\u00e4ische EU AI Act<\/a> reagieren darauf. Doch Verantwortung l\u00e4sst sich nicht automatisieren.<\/p>\n\n\n\n
\nDie zentrale Frage lautet nicht mehr, ob KI Teil der Medizin wird. Entscheidend ist, wie sie eingesetzt wird und wer Verantwortung tr\u00e4gt.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n
Vertrauen als eigentliche Infrastruktur<\/strong><\/p>\n\n\n\n
Technologische Innovation scheitert selten nur an der Technik. H\u00e4ufig fehlt das Vertrauen. Patientinnen und Patienten m\u00fcssen sp\u00fcren, dass KI ihre Behandlung verbessert und sie als Menschen im Blick beh\u00e4lt. \u00c4rztinnen und \u00c4rzte m\u00fcssen erleben, dass Systeme ihre Erfahrung erweitern. Institutionen brauchen klare ethische Leitlinien und rechtliche Rahmenbedingungen.<\/p>\n\n\n\n
KI erweist sich damit weniger als rein technische Innovation, sondern vielmehr als institutionelle Transformation. Ihr Erfolg entscheidet sich nicht im Code, sondern in ihrer Einbettung in professionelle Routinen und Verantwortungsstrukturen. Governance wird damit zur zentralen Voraussetzung.<\/p>\n\n\n\n
Das ver\u00e4ndert auch die Ausbildung: Neben klinischem Wissen werden Datenkompetenz, algorithmisches Verst\u00e4ndnis und ethische Reflexion zu Kernqualifikationen. Von zentraler Bedeutung wird sein, dass \u00c4rztinnen und \u00c4rzte die M\u00f6glichkeiten und Grenzen von KI souver\u00e4n einsch\u00e4tzen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n
KI in der Medizin ver\u00e4ndert unser Bild von Gesundheit<\/strong><\/p>\n\n\n\n
KI zwingt uns, Gesundheit neu zu definieren. Wenn Systeme Risiken laufend berechnen und Pr\u00e4vention datengetrieben organisieren, verschiebt sich Medizin von der Behandlung hin zur kontinuierlichen Risiko\u00fcberwachung. Dabei k\u00f6nnen Systeme Patientinnen und Patienten vom Zentrum der Versorgung an den Rand dr\u00e4ngen und zu Datenquellen machen.<\/p>\n\n\n\n
Das er\u00f6ffnet Chancen f\u00fcr pr\u00e4ventive Medizin. Zugleich w\u00e4chst die Gefahr einer schleichenden Medikalisierung des Alltags. Wenn sich jede Abweichung messen l\u00e4sst, w\u00e4chst der Druck, den eigenen K\u00f6rper laufend zu verbessern.<\/p>\n\n\n\n
Gesundheit technologisch zu denken, heisst deshalb: Menschliche Medizin bleibt entscheidend. KI kann Wahrscheinlichkeiten berechnen, aber keine Bedeutung geben. Sie kann Muster erkennen, aber keine Verantwortung empfinden.<\/p>\n\n\n\n
Die Medizin der Zukunft wird hybrid sein: ein Zusammenspiel aus algorithmischer Pr\u00e4zision und menschlichem Urteil. Fortschritt zeigt sich daran, dass Menschen mit intelligenten Systemen verantwortungsvoll handeln und Entscheidungen nicht an Maschinen abgeben.<\/p>\n\n\n\n
\nEntscheidend ist am Ende nicht, was KI kann, sondern wof\u00fcr wir sie einsetzen.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n
Zwischen Hype, Hoffnung und Haftung liegt die zentrale Aufgabe: Technologie so zu gestalten, dass sie der Gesundheit dient \u2013 und nicht umgekehrt. Massgeblich ist letztlich, zu welchem Zweck wir KI einsetzen.<\/p>\n\n\n\n
Ver\u00f6ffentlicht: am 26. Juni 2026<\/em><\/p>\n\n\n\n
Hinweis: Dieser Beitrag erschien zuerst im Fachmagazin <\/em>topsoft<\/em><\/a>. Wir \u00fcbernehmen ihn in leicht redigierter Form mit Verweis auf die Originalpublikation.<\/em><\/p>\n\n\n
\n\t\n\t\t\n\t\t\tMedizin, IT und Daten besser verbinden:\u00a0<\/strong>Das\u00a0CAS Digital Healthcare<\/a>\u00a0zeigt, wie Gesundheitswesen, IT und Medizininformatik zusammenspielen. Teilnehmende verstehen medizinische Abl\u00e4ufe besser. Sie ordnen Daten, Recht, Datenschutz und Informationssicherheit ein. Sie pr\u00fcfen, wie neue Technologien die Medizin ver\u00e4ndern und wo Chancen, Risiken und Grenzen liegen. Sie lernen, medizinische und technische Fachpersonen besser zu verbinden und Projekte im Gesundheitswesen sicherer zu f\u00fchren.<\/p>\n
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