Wie Highmark Health und Google Cloud Gen-KI einsetzen, um medizinische Rechnungen zu vereinfachen und die Versorgung zu verbessern: 6 wichtige Erkenntnisse Am 27. Juni 2025 um 10:24 Uhr Im Rahmen der Transform 2025 Konferenz von VentureBeat führte Will Grannis, der Vizepräsident und Chief Technology Officer (CTO) von Google Cloud Platform, zusammen mit Richard Clarke, dem Senior Vice President und Chief Data and Analytics Officer von Highmark Health, eine praxisorientierte Diskussion über die Integration von KI in den Gesundheitssektor. Das Thema des Panels lautete "Die neue KI-Stack im Gesundheitswesen: Architektur für mehrere Modelle und Modi". Die Diskussion ergab praktische Einblicke in die Zusammenarbeit der beiden Organisationen und deren Bemühungen, KI-scalierbarkeit bei einem großen US-amerikanischen Gesundheitssystem mit über 14.000 Mitarbeitern zu erreichen. Highmark Health, ein integriertes Zahlungs- und Versorgungssystem, das über 6 Millionen Mitglieder bedient, nutzt Google Clouds KI-Modelle und -Infrastruktur, um veraltete Systeme zu modernisieren, die interne Effizienz zu steigern und die Patientenversorgung zu verbessern. Besonders hervorzuheben ist der Fokus auf Plattform-Ingenieurwesen. Hierbei wird KI als grundlegende Veränderung der Arbeitsweise betrachtet und nicht nur als zusätzliche Technologieebene. Richard Clarke betonte, wie wichtig es sei, früh genug eine flexible Infrastruktur zu schaffen. So wurden sogar alte COBOL-gestützte Systeme mit cloudbasierter KI integriert, was bis zu 90 % der Arbeitsbelastung ohne systemische Unterbrechungen repliziert und nahtlose Übergänge sowie Echtzeit-Informationen zu komplexen administrativen Prozessen ermöglicht. Will Grannis von Google Cloud unterstrich, dass der Erfolg mit KI erst dann erzielt werden kann, wenn die Daten vorbereitet sind. „Dies kann drei, vier oder fünf Jahre dauern, aber wenn Ihre Daten bereit sind, können Sie die Experimentier- und Evaluationszyklen durchlaufen, die KI nützlich machen“, sagte Grannis. Von Proof-of-Concept zu täglicher Nutzung Mehr als 14.000 von Highmarks über 40.000 Mitarbeitern nutzen regelmäßig die internen generativen KI-Werkzeuge, die von Google Clouds Vertex AI und Gemini-Modellen angetrieben werden. Diese Werkzeuge finden Anwendung in verschiedenen Bereichen, vom Erstellen personalisierter Mitteilungen für Mitglieder bis hin zur Abrufung von Dokumenten für die Rechnungsabwicklung. Clarke gab ein Beispiel aus der Seite der Dienstleister, bei dem früher ein Mitarbeiter manuell mehrere Systeme durchsuchen musste, um die Bereitschaft eines Anbieters zu überprüfen. Jetzt aggregiert die KI diese Daten, überprüft die Anforderungen und generiert maßgeschneiderte Ausgaben, einschließlich Quellenangaben und kontextbezogener Empfehlungen. Der hohe Adoptionsrate wurde durch eine Kombination aus strukturierten Prompt-Bibliotheken, aktiver Schulung und Feedback-Schleifen erreicht. „Wir werfen die Werkzeuge nicht einfach ab und hoffen, dass sie benutzt werden“, erklärte Clarke. „Wir zeigen, wie sie die Arbeit erleichtern, und skalieren basierend darauf, was Anklang findet.“ Von Chatbots zu agenterbasierter Architektur Ein fortschrittliches Thema des Panels war der Wechsel von chatbasierten Interaktionen zu mehragentigen Systemen, die Aufgaben von Anfang bis Ende erledigen können. Grannis beschrieb dies als einen Schritt vom schnellen Chat-Modell hin zu Aufgabenvernetzung und -automatisierung. „Denken Sie weniger daran, eine Chat-Schnittstelle zu haben, und mehr daran, zu sagen: ‚Mach das, bring es zurück, und lass mich entscheiden‘“, sagte Grannis. Diese Agenten koordinieren mehrere Modelle und können verschiedene Funktionen abdecken — von Übersetzungen bis hin zu Forschung und Workflow-Ausführung. Highmark testet derzeit Einzelagenten für spezifische Workflows und strebt langfristig an, diese in Backend-Systeme zu integrieren, um Aktionen autark auszuführen. Dies reduziert die Notwendigkeit für mehrere Schnittstellen oder Verbindungen und ermöglicht eine zentrale Steuerung mit größerer Reichweite. Aufgaben-vor Modellen Beide Sprecher betonten, dass Unternehmen ihre Denkweise ändern müssen: Man sollte nicht mit dem Modell beginnen, sondern mit der Aufgabe und anschließend die passenden Modelle auswählen oder orchestrieren. Highmark nutzt beispielsweise Gemini 2.5 Pro für lange, forschungsintensive Abfragen und Gemini Flash für schnelle, Echtzeit-Interaktionen. In einigen Fällen werden sogar klassische deterministische Modelle verwendet, wenn sie besser geeignet sind, wie zum Beispiel bei der Übersetzung von Patientenkommunikation in verschiedene Sprachen. Grannis fasste es so zusammen: „Ihre Geschäftsprozesse sind Ihr Wettbewerbsvorteil. Denken Sie daran, eine Aufgabe zu erfüllen, und orchestrieren Sie die Modelle entsprechend.“ Um diese Flexibilität zu unterstützen, investiert Google Cloud in Routenfunktionen für Modelle und offene Standards. Das kürzlich eingeführte Agent Protocol-Initiative, die gemeinsam mit der Linux Foundation lanciert wurde, soll Interoperabilität und Stabilität in mehragentigen Umgebungen fördern. Praktische Tipps für Unternehmensführer in verschiedenen Sektoren Für Unternehmensführer, die Highmarks Erfolg nachahmen möchten, boten die Diskutanten konkrete Anleitungen: Lay the foundation early: Investieren Sie frühzeitig in die Bereitschaft von Daten und die Systemintegration. Auch wenn die vollständige KI-Bereitstellung noch Jahre entfernt sein mag, hängt der Erfolg von der frühen Grundlegung ab. Avoid building your own foundational models: Es sei denn, Ihr Geschäft besteht darin, Modelle zu bauen, ist dies kostenintensiv. Konzentrieren Sie sich stattdessen auf Orchestrierung und Feinabstimmung für spezifische Anwendungsfälle. Adopt a platform mindset: Zentralisieren Sie den Zugang zu Modellen und die Verwendungsnachverfolgung. Erstellen Sie eine Struktur, die Experimente unterstützt, ohne Governance zu opfern. Start with tasks, not tools: Definieren Sie zunächst das gewünschte Ergebnis. Passen Sie dann das Modell oder die Agentenarchitektur an, die am besten passt. Measure and share: Die interne Akzeptanz wächst, wenn Mitarbeiter praktische Ergebnisse sehen. Verfolgen Sie die Nutzung, erfassen Sie Erfolgsgeschichten und aktualisieren Sie ständig Bibliotheken von genehmigten Prompts und Flows. Design for action, not just information: Die Zukunft der Unternehmens-KI liegt in der Ausführung von Aufgaben und nicht in statischen Erkenntnissen. Erstellen Sie Agenten, die sicher und gezielt reale Aktionen in Ihren Systemen auslösen können. Ausblick Obwohl die Partnerschaft zwischen Highmark und Google Cloud noch in Entwicklung begriffen ist, bietet der bisherige Fortschritt ein Modell für andere im Gesundheitswesen und darüber hinaus, die skalierbare, verantwortungsbewusste und benutzerfreundliche KI-Systeme aufbauen möchten. Wie Clarke zusammenfasste: „Es geht nicht um glänzende Features, sondern um das, was Menschen tatsächlich bei ihrer Arbeit unterstützt.“ Unternehmensführer, die das Panel verpasst haben, können sich trösten: Erfolg in generativer KI ist nicht nur für jene mit den größten Budgets reserviert, sondern für jene mit klaren Plänen, flexiblen Plattformen und der Geduld, strategisch zu bauen.