Künstliche Intelligenz in der Wundversorgung: Chancen, Herausforderungen und praxisnahe Empfehlungen

Basierend auf dem WUWHS-Consensus-Dokument 2025 – für Ärzte, Pflegekräfte und Wundexperten

Die Versorgung akuter und chronischer Wunden wird weltweit immer komplexer. Eine alternde Bevölkerung, steigende Prävalenzen von Diabetes, Adipositas und Gefäßerkrankungen sowie der wachsende Mangel an qualifiziertem Fachpersonal erschweren die klinische Praxis. Die WHO prognostiziert bis 2030 einen globalen Mangel von rund 18 Millionen Gesundheitsfachkräften.

In diesem Kontext eröffnet künstliche Intelligenz (KI) neue Möglichkeiten, klinische Abläufe effizienter, objektiver und konsistenter zu gestalten. Der WUWHS-Consensus-Report 2025 untersucht Potenziale, Risiken und Barrieren von KI in der Wundversorgung und gibt praxisnahe Empfehlungen für Ärzte, Pflegekräfte und Wundexperten.

Grundlagen und Definitionen

Um den Einsatz und die Einsatzmöglichkeiten von KI in der Wundversorgung zu verstehen, ist es wichtig, die zentralen Begriffe zu kennen. KI umfasst Systeme, die Aufgaben übernehmen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie Lernen, Mustererkennung oder Entscheidungsfindung.

Die wichtigsten KI-Methoden und ihr Nutzen für die Praxis:

• Maschinelles Lernen (ML): Lernt aus historischen Wunddaten, erkennt Muster und erstellt Prognosen über Heilungsverläufe. Beispiel: Vorhersage, welche chronischen Wunden wahrscheinlich innerhalb von 8 Wochen abheilen.
• Deep Learning (DL): Analysiert komplexe Bild- und Textdaten durch neuronale Netze. Beispiel: Automatische Unterscheidung von Granulationsgewebe, Fibrin und Nekrose auf Fotos.
• Computer Vision: Erkennt visuelle Merkmale und Grenzverläufe von Wunden. Beispiel: Messung der Wundfläche und Dokumentation des Heilungsverlaufs.
• Natural Language Processing (NLP): Extrahiert relevante Informationen aus Arztbriefen oder Pflegeprotokollen. Beispiel: Automatische Erkennung von Komorbiditäten, die die Heilung beeinflussen.
• Generative KI: Erstellt Inhalte wie Zusammenfassungen oder Therapiehinweise. Beispiel: Automatische Erstellung eines standardisierten Wundberichtes für die Patientenakte.

Kernpunkt: KI ersetzt nicht den Arzt, sondern ergänzt seine Expertise durch objektive Analysen, Prognosen und standardisierte Dokumentation.

Praktische Anwendungsbereiche

KI kann direkt in der täglichen Wundversorgung eingesetzt werden, um Diagnostik, Dokumentation und Therapieplanung zu verbessern.

Typische Anwendungsfelder und ihre Bedeutung:

• Telemedizinische Unterstützung: Fernüberwachung ermöglicht ärztliche Entscheidungen auch bei begrenztem Zugang zu Spezialisten. Beispiel: Wundbilder werden von der Pflegekraft aufgenommen, der Arzt analysiert sie aus der Ferne.
• Bildbasierte Wundbeurteilung: KI erkennt Wundgrenzen, Gewebearten und Infektionszeichen. Beispiel: Ein Arzt sieht auf einen Blick, wie groß der Nekrosebereich ist und ob eine Therapieanpassung nötig ist.
• Automatisierte Messungen und Verlaufsanalysen: Serienbilder werden objektiv ausgewertet. Beispiel: Veränderungen der Wundgröße werden automatisch dokumentiert und Heilungstendenzen berechnet.
• Vorhersagemodelle: KI identifiziert Patienten mit erhöhtem Risiko für Komplikationen. Beispiel: Frühzeitige Intervention bei Patienten mit schlechter Durchblutung oder Diabetes.

Nutzenpotenziale

Der gezielte Einsatz von KI bietet konkrete Vorteile, die den klinischen Alltag erleichtern und die Qualität der Versorgung verbessern.

Warum diese Vorteile wichtig sind und wie sie umgesetzt werden können:

• Konsistente Beurteilungen: Reduziert subjektive Unterschiede zwischen Ärzten. Beispiel: Zwei Ärzte bewerten dieselbe Wunde konsistent dank KI-Unterstützung.
• Zeitersparnis: Automatisierung repetitiver Aufgaben entlastet den Arzt, z. B. bei Dokumentation von Wundmaßen.
• Standardisierung der Dokumentation: Vergleichbare Daten erleichtern die Verlaufsanalyse. Beispiel: Automatische Protokollierung aller Wundmessungen in der Patientenakte.
• Optimierte Nutzung vorhandener Daten: Unstrukturierte Informationen werden nutzbar gemacht. Beispiel: Daten aus Pflegeprotokollen fließen in Prognosemodelle ein.
• Unterstützung klinischer Entscheidungen: KI liefert evidenzbasierte Vorschläge, ersetzt jedoch nicht die ärztliche Verantwortung.

Herausforderungen und Barrieren

Der Einsatz von KI bringt auch Risiken und Herausforderungen mit sich, die der Arzt kennen muss, um sie sicher zu managen.

Zentrale Barrieren und ihre Bedeutung:

• Datenqualität: Unterschiedliche Lichtverhältnisse, Kamerawinkel, Bildauflösungen und unvollständige Dokumentation erschweren die Modellbildung. Beispiel: Unscharfe Fotos können zu fehlerhaften KI-Einschätzungen führen.
• Bias und Hauttöne: Unrepräsentative Datensätze führen zu schlechterer Leistung bei dunkler Haut. Beispiel: Eine Wunde bei einem dunkelhäutigen Patienten wird möglicherweise nicht korrekt klassifiziert.
• Black-Box-Problematik: Viele Algorithmen sind nicht vollständig nachvollziehbar, was Vertrauen erschwert. Beispiel: Der Arzt muss verstehen, warum die KI einen bestimmten Wundtyp identifiziert hat.
• Datenschutz und Regulierung: Sensible Daten müssen geschützt werden, und Gesetze wie DSGVO sind einzuhalten.
• Integration in Arbeitsabläufe: KI muss nahtlos funktionieren, sonst wird sie nicht genutzt. Beispiel: KI sollte direkt mit der elektronischen Patientenakte kompatibel sein.
• Weitere Verzerrungen: Alter, Geschlecht oder Begleiterkrankungen können die Ergebnisse beeinflussen, wenn sie in Trainingsdatensätzen unterrepräsentiert sind.

Ethische Grundprinzipien

KI-Systeme müssen nicht nur technisch funktionieren, sondern auch ethischen Standards entsprechen. Für die tägliche Arbeit bedeutet das, dass Patientensicherheit, Fairness und Transparenz gewährleistet sein müssen.

Diese Prinzipien sind im klinischen Alltag relevant:

• Patientensicherheit / Non-Maleficence: KI darf keine zusätzlichen Risiken erzeugen. Beispiel: Falsche Warnungen oder Fehleinschätzungen vermeiden.
• Gerechtigkeit: KI darf bestehende Ungleichheiten nicht verstärken.
• Autonomie: Klinische Entscheidungen verbleiben beim Arzt.
• Transparenz: Patienten müssen informiert werden, wenn KI genutzt wird.

Rolle des Arztes

KI kann nur dann erfolgreich eingesetzt werden, wenn der Arzt aktiv beteiligt ist. Sein Wissen und seine Erfahrung bleiben entscheidend für sichere und wirksame Entscheidungen.

Konkrete Aufgaben des Arztes sind:

• Funktionen, Limitationen und Ergebnisse von KI-Systemen verstehen
• Ergebnisse kritisch interpretieren
• Verantwortung für Diagnose und Therapie übernehmen
• Interdisziplinär mit Informatikern, Entwicklern, Ethikexperten und Regulierungsbehörden zusammenarbeiten

Implementierung in der Praxis

Die Einführung von KI erfordert einen strukturierten Ansatz, um den Nutzen zu sichern und Risiken zu minimieren.

Wichtige Schritte und ihre praktische Bedeutung:

• Klinische Validierung: Test in realen Settings, Nachweis der Leistungsfähigkeit für unterschiedliche Wundtypen. Beispiel: KI-Ergebnisse mit manuellen Beurteilungen vergleichen.
• Integration in Arbeitsabläufe: Minimierung zusätzlicher Dokumentationsarbeit, intuitive Bedienung, IT-Kompatibilität.
• Schulung und Kompetenzaufbau: Ärzte, Pflegekräfte und Wundexperten müssen Limitationen und Ergebnisse korrekt einordnen.
• Interdisziplinäre Zusammenarbeit: Entwicklung, Implementierung und Monitoring erfolgen gemeinsam zwischen Klinik, Informatik, Ethik und Regulierung.

Regulatorische und rechtliche Aspekte

Der Einsatz von KI unterliegt rechtlichen und regulatorischen Anforderungen, die Sicherheit und Verantwortung gewährleisten.

Praxisrelevante Hinweise:

• KI-Anwendungen gelten als medizinische Produkte und müssen zugelassen und kontinuierlich überwacht werden.
• Datenschutzgesetze und Sicherheitsvorgaben müssen eingehalten werden.
• Haftungsfragen bei KI-gestützten Entscheidungen müssen klar geregelt sein.

Praxisnahe Empfehlungen der WUWHS für KI in der Wundversorgung 2025

Die WUWHS gibt klare Leitlinien, wie KI sinnvoll und sicher in die Wundversorgung integriert werden kann. Jeder Punkt hat eine konkrete Bedeutung für den klinischen Alltag:

1. KI als unterstützendes Werkzeug nutzen, nicht als Ersatz für klinische Expertise
   • KI kann Analysen, Prognosen oder Mustererkennung übernehmen, ersetzt aber nicht das Urteil des Arztes.
   • Beispiel: Ein KI-System kann die Größe oder Gewebestruktur einer Wunde messen und Heilungstendenzen berechnen, doch die Entscheidung über Therapieänderungen trifft weiterhin der Arzt.
2. Arzt aktiv in Entwicklung, Validierung und Implementierung einbeziehen
   • Ärzte müssen von Beginn an eingebunden sein, damit die KI praktikabel, klinisch relevant und vertrauenswürdig ist.
   • Beispiel: Ein Wundexperte überprüft, ob die KI Gewebearten korrekt unterscheidet und ob die Prognosen in realen Patientensituationen stimmig sind.
3. Qualitativ hochwertige, standardisierte und repräsentative Datensätze verwenden, inkl. verschiedener Hauttöne
   • KI lernt aus Trainingsdaten. Sind diese unvollständig oder einseitig (z. B. nur helle Haut), liefert das System ungenaue Ergebnisse.
   • Beispiel: Ein Datensatz sollte Bilder von Wunden auf allen Hauttypen enthalten, um sicherzustellen, dass die KI Infektionen oder Gewebeveränderungen bei allen Patienten zuverlässig erkennt.
4. Transparente, erklärbare KI-Systeme einsetzen
   • Ärzte müssen verstehen, wie die KI zu einer Entscheidung kommt, um sie sinnvoll zu interpretieren.
   • Beispiel: Die KI markiert nicht nur den Wundbereich, sondern zeigt auch, welche Merkmale (Farbe, Form, Textur) sie als Hinweis für Granulationsgewebe oder Nekrose bewertet hat.
5. Datenschutz, Ethik und regulatorische Anforderungen strikt beachten
   • Wundbilder und Patientendaten sind sensibel. Klinische KI muss gesetzliche Vorgaben einhalten, z. B. DSGVO, und sicher vor unbefugtem Zugriff sein.
   • Beispiel: Daten für KI-Analysen werden anonymisiert gespeichert und nur für die klinische Auswertung genutzt.
6. Fortbildung und Kompetenzaufbau für den Umgang mit KI sicherstellen
   • Ärzte und Pflegekräfte müssen geschult werden, um KI-Ergebnisse richtig zu interpretieren und Limitationen zu erkennen.
   • Beispiel: Schulungen vermitteln, wie die KI Messergebnisse überprüft werden, wie Prognosen eingeschätzt werden und wann eine manuelle Intervention erforderlich ist.

Diese Empfehlungen sollen sicherstellen, dass KI den klinischen Alltag unterstützt, ohne die Verantwortung des Arztes zu ersetzen, dass sie fair, nachvollziehbar und zuverlässig arbeitet und dass das Fachpersonal geschult und vorbereitet ist, die Technologie effektiv einzusetzen.

Kurz zusammengefasst

KI kann die Wundversorgung objektiver, effizienter und konsistenter gestalten, insbesondere angesichts steigender Patientenzahlen und begrenzter Ressourcen.

Für einen erfolgreichen Einsatz sind entscheidend:

• Kritische Bewertung von Datenqualität und Bias
• Ethik und regulatorische Sorgfalt
• Enge Einbindung des Arztes und des klinischen Teams

Die WUWHS betont: Technologie allein reicht nicht – nur in Kombination mit klinischer Expertise, ethischer Verantwortung und organisatorischem Rahmen entfaltet KI ihr volles Potenzial.al.

Hier geht’s zum vollständigen Konsensus-Dokument… (engl., PDF, zuletzt abgerufen am 12.01.2026)

Quelle: WUWHS-Consensus-Dokument 2025. Veröffentlicht in: Wounds International, 14.10.2025.