Gesundheitsdaten für KI-Anwendungen

Viele KI-Projekte im Gesundheitswesen scheitern nicht am Modell, sondern an ihrer Datengrundlage. Daten liegen in unterschiedlichen Systemen, verwenden abweichende Formate und Kodierungen oder sind unvollständig dokumentiert. Häufig ist zudem unklar, ob die verfügbaren Daten für den vorgesehenen Anwendungszweck überhaupt geeignet sind.

In dieser praxisorientierten Weiterbildung lernen Sie, Gesundheitsdaten systematisch auf ihre KI-Reife zu prüfen, Qualitätsprobleme zu erkennen und heterogene Datenquellen zusammenzuführen. Sie betrachten tabellarische Gesundheitsdaten ebenso wie medizinische Bilddaten und entwickeln einen nachvollziehbaren Datenweg vom Quellsystem bis zum AI-ready Datensatz.

Der Schwerpunkt liegt nicht auf der Entwicklung von KI-Modellen, sondern auf den Voraussetzungen für ihren verantwortbaren und erfolgreichen Einsatz.

Nach der Weiterbildung können Sie:

• die AI Readiness von Gesundheitsdaten für einen konkreten Zweck einschätzen
• typische Datenqualitätsprobleme erkennen und priorisieren
• Maßnahmen und Quality Gates zur Verbesserung der Datenqualität ableiten
• heterogene Gesundheitsdaten strukturiert integrieren und harmonisieren
• tabellarische und medizinische Bilddaten auf ihre Eignung für KI-Anwendungen prüfen
• einen nachvollziehbaren Datenweg vom Rohdatenbestand bis zum AI-ready Datensatz konzipieren
• Risiken, Grenzen und nächste Schritte verständlich kommunizieren

Die Weiterbildung ist auf Foundation-/Practitioner-Niveau angelegt. Hilfreich sind ein grundlegendes Verständnis digitaler Daten und erste Berührungspunkte mit Gesundheitsdaten, Datenanalyse oder KI-Projekten. Vertiefte Kenntnisse in der Programmierung oder Entwicklung von KI-Modellen sind nicht erforderlich.

Die drei Schulungstage verbinden Fachinput, Gruppenarbeit, Reflexion und Praxistransfer. Anhand einer durchgängigen Fallstudie untersuchen Sie die Datenlandschaft eines fiktiven Klinikverbunds. Schritt für Schritt entstehen eine Readiness-Einschätzung, ein Datenqualitätsprofil, ein Harmonisierungsplan, eine Dataset-Spezifikation und eine einfache Datenpipeline. Dadurch werden die Inhalte nicht isoliert, sondern als zusammenhängender Datenprozess vermittelt.

Tag 1: AI Readiness und Datenqualität

• Anforderungen an AI-ready Gesundheitsdaten
• Zweckbezug und Bewertung der Datenreife
• Datenzugang, Dokumentation und Verantwortlichkeiten
• Dimensionen und Ursachen von Datenqualität
• Priorisierung datenbezogener Risiken
• Maßnahmen, Kontrollen und Quality Gates

Die Teilnehmenden bewerten einen beispielhaften Datenbestand, identifizieren Qualitätsprobleme und leiten priorisierte Maßnahmen ab.

Tag 2: Datenintegration und tabellarische Gesundheitsdaten

• Integration heterogener Datenquellen
• Patienten-, Fall- und Kontaktidentitäten
• Zeitbezüge, Kodierungen und Einheiten
• Standards, Mapping und Datenherkunft
• Kohorte, Indexzeitpunkt und Zielvariable
• fehlende Werte und Data Leakage
• Dataset-Spezifikation und Data Card

Die Teilnehmenden entwickeln einen Harmonisierungsplan und spezifizieren einen tabellarischen Datensatz für ein konkretes KI-Szenario.

Tag 3: Medizinische Bilddaten und Datenpipelines

• DICOM und relevante Metadaten
• Bildqualität, Annotationen und Labels
• Verknüpfung tabellarischer und bildbasierter Daten
• mögliche Verzerrungen durch Standorte, Geräte und Auswahlprozesse
• Aufbau einer Minimum-Viable-Datenpipeline
• Datenverträge, Versionierung, Lineage und Monitoring
• Rollen, Freigaben und dokumentierte Quality Gates

Zum Abschluss führen die Teilnehmenden die Ergebnisse der drei Tage zu einem belastbaren Datenweg zusammen und formulieren eine begründete Empfehlung für die nächsten Projektschritte.