Grippewelle in Österreich: So hilft KI bei Früherkennung

Die Grippewelle hat in Österreich offiziell begonnen – und diesmal früher als in den letzten Saisonen. Das klingt nach einer „nur“ saisonalen Nachricht, ist aber in der Praxis ein echter Stresstest: Arztpraxen füllen sich, Telefonleitungen laufen heiß, Krankenstände steigen, und die Frage „Grippe oder etwas anderes?“ wird plötzlich zur täglichen Triage-Aufgabe.

Was mich an solchen Wellen immer wieder beschäftigt: Wir reagieren oft erst, wenn die Wartezimmer schon voll sind. Dabei ließe sich ein Teil der Last abfedern, wenn Ausbrüche schneller erkannt, Patient:innen besser gesteuert und Diagnosen effizienter unterstützt würden. Genau hier passt das Thema unserer Serie „KI im Gesundheitswesen“: KI kann keine Viren wegzaubern – aber sie kann helfen, schneller die richtigen Entscheidungen zu treffen.

Was der frühe Start der Grippewelle für Praxen und Spitäler bedeutet

Der Kernpunkt: Wenn die Grippewelle früher startet, verschiebt sich die Belastung nach vorne – in eine Zeit, in der viele Einrichtungen noch mit Nachholeffekten, Personalengpässen und parallel laufenden Atemwegsinfekten kämpfen.

In Österreich wird der Beginn der Grippewelle typischerweise über Sentinel-Systeme und Labornachweise signalisiert. Laut den aktuellen Meldungen wurden in der vergangenen Kalenderwoche in über 20 % der Stichproben bei ausgewählten Ärzt:innen Influenza-Viren nachgewiesen – und der Anstieg zeigt sich bundesweit. Das ist das Signal: Die Welle läuft.

Warum „früher“ nicht nur ein Kalenderdetail ist

Ein früher Start hat konkrete Folgen:

• Mehr gleichzeitige Atemwegsinfekte (Influenza, RSV, andere Viren) erhöhen die diagnostische Unsicherheit.
• Triage wird schwieriger: Wer muss rasch abgeklärt werden, wer kann zu Hause bleiben?
• Ressourcenplanung kippt: Personal, Betten, Laborkapazitäten und Hotline-Teams werden früher gefordert.

Und noch etwas: Wenn sich eine Subvariante stärker verbreitet, kann das Dynamik und Symptomprofil verändern. Das macht standardisierte Prozesse wertvoll – und datengetriebene Unterstützung noch wertvoller.

Früherkennung von Grippeausbrüchen: KI ist am stärksten, bevor das Wartezimmer voll ist

Die direkteste Wirkung von KI entsteht nicht erst am Behandlungstisch, sondern davor: KI-gestützte Ausbruchserkennung kann Trends schneller sichtbar machen als klassische Rückmeldeschleifen.

Welche Daten KI sinnvoll auswerten kann (ohne „Überwachung“)

In der Praxis geht es um aggregierte, datenschutzkonforme Muster, zum Beispiel:

• Syndromdaten aus Notaufnahmen und Ordinationen (Fieber, Husten, Myalgie)
• Testpositiv-Raten (PCR/Antigen) nach Region und Woche
• Anrufgründe bei Gesundheits-Hotlines (Symptomhäufungen)
• Krankenstände (auf Branchen-/Regionsebene, sofern zulässig)
• Kapazitätsdaten (Belegung, Wartezeiten, Labordurchlaufzeiten)

Ein gut trainiertes Modell erkennt nicht „die Grippe bei Herrn X“, sondern: „In Bezirk Y steigt die Wahrscheinlichkeit, dass wir in 7–10 Tagen eine deutliche Mehrbelastung sehen.“ Das ist genau die Art Vorwarnzeit, die Einsatzplanung verbessert.

Was sich dadurch praktisch ändert

• Bessere Ressourcensteuerung: Zusatzambulanzen, Personalplanung, Laborslots.
• Gezieltere Kommunikation: regionale Hinweise, wann „zu Hause bleiben“ besonders relevant ist.
• Frühere Prävention: Impfkampagnen-Reminder, Schutzmaßnahmen in Pflegeeinrichtungen.

Ein Satz, den ich für sehr zitierfähig halte: „KI ist im Winter nicht dazu da, Ärzt:innen zu ersetzen – sondern um Minuten zu gewinnen, bevor aus Minuten Stunden werden.“

KI in der Diagnose: schneller entscheiden, wer wirklich ins System muss

Der größte Engpass während einer Grippewelle ist nicht nur der Virus – es ist die Entscheidungslogik unter Zeitdruck. KI kann hier unterstützen, indem sie die Erfassung von Symptomen strukturiert, Risikoprofile berechnet und Behandlungspfade vorschlägt.

KI-gestützte Triage in Telemedizin und Ordination

Die sinnvollste Anwendung: Symptom- und Risikochecks, die vorab Informationen erfassen und klassifizieren.

Ein gutes Setup kann:

1. Symptome standardisiert abfragen (Dauer, Fieberhöhe, Atemnot, Vorerkrankungen)
2. Red Flags erkennen (z. B. Atemnot, Dehydratation, Risikogruppen)
3. passende Pfade vorschlagen:
   • Selbstmanagement + Warnzeichen
   • Telemedizinischer Rückruf
   • zeitnahe Ordination
   • Notfall/Spital

Das reduziert nicht die medizinische Verantwortung – aber es reduziert Chaos. Und es sorgt dafür, dass Ärzt:innen ihre Zeit dort einsetzen, wo sie am meisten Wirkung hat.

Differenzialdiagnosen: Grippe, COVID, RSV – und warum KI helfen kann

Viele Symptome überlappen. KI kann hier unterstützen, indem sie Wahrscheinlichkeiten anhand von Symptommustern, Altersgruppe, Saisonverlauf und Testverfügbarkeit priorisiert.

Wichtig: Das ersetzt keinen Test. Aber es kann helfen, Teststrategie und Isolations-/Verhaltenshinweise sinnvoller zu steuern. In einer Grippewelle ist das entscheidend, weil Kapazitäten knapp werden.

Snippet für Teams: „KI kann nicht sicher sagen, ob es Influenza ist – aber sie kann zuverlässig sagen, welche Fälle zuerst abgeklärt werden sollten.“

Lastverteilung im Gesundheitssystem: KI als „Verkehrsleitstelle“ im Winter

Wenn Influenza-Fälle steigen, braucht das System nicht nur Diagnosen, sondern Fluss: Wer geht wohin, wann und warum? KI kann hier als Planungs- und Optimierungswerkzeug dienen.

Wo KI heute schon kurzfristig Nutzen bringt

• Termin- und Kapazitätsmanagement: dynamische Slots für Akutpatient:innen
• Prognosen: erwartete Patient:innenzahlen pro Tag/Woche
• Laborsteuerung: Priorisierung nach klinischem Risiko
• Betten- und Belegungsprognosen: besonders relevant bei internen Überlastungen

Gerade rund um Feiertage (und wir sind im Dezember) kommt ein Faktor dazu: reduzierte Personaldecke durch Urlaube und Krankenstände. Prognosen sind dann nicht Luxus, sondern Pflicht.

Ein konkretes Beispiel aus der Praxislogik

Stell dir eine regionale Versorgungslandschaft vor, in der mehrere Ordinationen und eine Spitalsambulanz dieselbe Patientengruppe bedienen. KI kann hier – auf Basis historischer Muster und aktueller Eingangsdaten – vorschlagen:

• welche Ordination zusätzliche Akut-Slots öffnet,
• wann ein Telemedizin-Fenster ausgebaut wird,
• welche Zeiten in der Ambulanz erfahrungsgemäß kippen.

Das ist keine Science-Fiction. Es ist Operations-Management – nur mit besseren Vorhersagen.

Was Patient:innen und Einrichtungen jetzt konkret tun können

Die wichtigste Regel bleibt simpel: Wer krank ist, bleibt zu Hause und kuriert sich aus. Das schützt andere und senkt den Druck auf das System. Gleichzeitig kann man mit ein paar klaren Schritten die Versorgung im Umfeld spürbar entlasten.

Für Patient:innen (praktisch und wintertauglich)

• Symptome früh notieren: Beginn, Fieber, Schmerz, Atemnot, Flüssigkeitsaufnahme.
• Risikofaktoren ehrlich angeben: Schwangerschaft, chronische Erkrankungen, Immunsuppression.
• Warnzeichen ernst nehmen: Atemnot, anhaltend hohes Fieber, Verwirrtheit, starke Schwäche.
• Kontaktwege klug wählen: Wenn möglich zuerst telefonische Abklärung oder Telemedizin nutzen.

Für Praxen, Ambulanzen und Träger

• Standardisierte digitale Anamnese vor dem Termin einführen (auch als einfaches Formular).
• Regelbasierte Triage mit KI-Unterstützung pilotieren (klar definierte Verantwortlichkeiten).
• Dashboards für Lagebild: Positivraten, Wartezeiten, Auslastung, No-Show-Quoten.
• Kommunikation automatisieren: SMS/Portal-Nachrichten zu Verhalten, Testfenstern, Rückrufzeiten.

Mein Standpunkt: Wer im Winter 2025 noch ohne strukturierte Triage und ohne Lagebild arbeitet, akzeptiert vermeidbare Überlastung. Das ist keine Kritik an Teams – es ist ein Hinweis auf Systemlücken, die man schließen kann.

KI im Gesundheitswesen: Worauf es bei Verantwortung und Akzeptanz ankommt

KI wird nur dann helfen, wenn sie vertrauenswürdig ist. In der Praxis bedeutet das:

• Transparenz: Warum wurde ein Fall als „dringend“ markiert?
• Datenschutz: so wenig personenbezogene Daten wie nötig, klare Zugriffsrechte.
• Bias-Kontrollen: Modelle dürfen keine Gruppen systematisch benachteiligen.
• Human-in-the-loop: Medizinische Entscheidungen bleiben ärztlich.

Ein einfacher Qualitätsmaßstab für jede KI-Anwendung in der Grippewelle: Spart sie Zeit, ohne Sicherheit zu verlieren? Wenn nicht, gehört sie nicht in den Prozess.

Nächster Schritt: Grippewelle als Stresstest – und als Chance für bessere Prozesse

Die frühe Grippewelle in Österreich zeigt, wie schnell Routine zur Ausnahmesituation wird. Prävention (Impfung, Hygiene, Zuhausebleiben bei Krankheit) bleibt die Basis. Aber die Versorgung profitiert massiv von Systemen, die früh erkennen, besser steuern und Entscheidungen unter Druck unterstützen.

Wenn du in einer Einrichtung Verantwortung trägst, ist jetzt ein guter Zeitpunkt für eine ehrliche Bestandsaufnahme: Wo fehlen Daten? Wo entstehen Wartezeiten? Und welche Entscheidungen werden jeden Tag wieder neu improvisiert, obwohl sie standardisierbar wären?

Frage zum Mitnehmen: Wenn die nächste Welle noch früher startet – sind eure Prozesse dann schneller, oder nur eure Wartezimmer voller?