Drei Schweizer Spitäler lassen KI aus Fehlern lernen
Das Universitätsspital Lausanne koordiniert ein nationales KI-Projekt, das Schweizer Spitälern helfen soll, systematisch aus kritischen Zwischenfällen zu lernen. Der Bund zahlt dafür rund 480'000 Franken. Getestet wird der KI-Assistent in drei Sprachregionen gleichzeitig.
Pascal Eugster
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22. AUGUST 2026
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DAS WICHTIGSTE IN KÜRZE
Nicht ein weiterer Spital-Chatbot, sondern ein KI-Assistent, der an die nationale Meldeinfrastruktur CIRRNET angedockt wird – und damit zum Testfall dafür, ob die Schweizer Mehrsprachigkeit bei KI-Projekten ein Vorteil statt ein Hindernis sein kann.
Das Universitätsspital Lausanne (CHUV) koordiniert ein nationales KI-Projekt, das Schweizer Spitälern helfen soll, systematisch aus kritischen Zwischenfällen zu lernen. Unter dem Namen LLM4CIRS entsteht bis 2028 ein mehrsprachiger KI-Assistent, der Meldungen zu Medikationsfehlern, Stürzen oder Gewaltvorfällen kategorisiert und wissenschaftlich belegte Gegenmassnahmen vorschlägt. Die Eidgenössische Qualitätskommission (EQK) steuert dafür laut Bundesamt für Gesundheit 478'668 Franken bei – rund die Hälfte der Projektkosten, wie das CHUV mitteilt. Das Kürzel steht für Large Language Model for Critical Incident Reporting Systems.
Mehrere Tausend Meldungen pro Jahr
An einem einzelnen Universitätsspital kommen laut CHUV jedes Jahr mehrere Tausend Meldungen über unerwünschte Ereignisse zusammen – mit oder ohne konkrete Folgen für die Patientinnen und Patienten. Wie in der Luftfahrt ist das Prinzip: dokumentieren, analysieren, wiederholen verhindern. Nur skaliert das schlecht.
«Die Analyse der vielen Fälle ist sehr zeitaufwendig. Bei den Korrekturmassnahmen gilt es, jene umzusetzen, deren Wirksamkeit wissenschaftlich nachgewiesen wurde. Und genau hier kann die KI helfen», sagt Joachim Rapin, Stellvertreter der Pflegedirektion des CHUV und Projektleiter.
Konkret soll der Assistent Ereignistypen kategorisieren, ähnliche frühere Fälle aus dem Datenbestand finden, auf Risiken hinweisen und Korrekturmassnahmen aus der Fachliteratur vorschlagen. Entscheiden sollen weiterhin Menschen.
Ein Assistent für drei Sprachregionen
Zum Einsatz kommt das Tool an drei Häusern in drei Sprachregionen: am CHUV, am Universitätsspital Basel und beim Tessiner Spitalverbund Ente Ospedaliero Cantonale (EOC). Gesundheitsfachpersonen greifen über eine mehrsprachige, abgesicherte Chatbot-Oberfläche darauf zu – vertrauliche Patientendaten sollen geschützt bleiben. Gebaut wird die Lösung hauptsächlich vom Biomedical Data Science Center, einer gemeinsamen Einrichtung von CHUV und Universität Lausanne.
