Gestaltung agentischer KI-Systeme für die digitale Versorgungssteuerung: Ein Design-Science-Research-Ansatz

Zusammenfassung Die Fragmentierung von Informationsflüssen und Zuständigkeiten im Gesundheitswesen erzeugt erhebliche Ineffizienzen und einen hohen Koordinationsaufwand für Patient:innen. KI-gestützte Agenten, die über standardisierte Schnittstellen wie das Model Context Protocol (MCP) an heterogene Ressourcensysteme angebunden werden, bieten einen vielversprechenden Ansatz für eine vermittelnde Koordinationsschicht. Offen bleibt jedoch, welche agentische (auf autonomen, zielgerichteten KI-Agenten basierende) Architektur – zentralisierte Single-Agent- oder dezentralisierte Multi-Agent-Architektur – sich für die komplexen Anforderungen der Versorgungssteuerung besser eignet. Dieser Beitrag verfolgt einen Design-Science-Research-Ansatz: Zwei konkurrierende Prototypen werden auf einer gemeinsamen MCP-Infrastruktur entwickelt und anhand von zehn systematisch konstruierten Testfällen evaluiert. Die Ergebnisse zeigen, dass Single-Agent-Systeme bei atomaren Anfragen mit geringer Werkzeugdichte überlegen sind, während Multi-Agent-Systeme bei komplexen, domänenübergreifenden und sicherheitskritischen Aufgaben in der Regel besser abschneiden. Ein zentraler architekturunabhängiger Befund ist das Persistenzproblem sicherheitskritischer Kontextinformationen: LLM-eigenes Wissen zu Kontraindikationen und Risikofaktoren verblasst im Verlauf längerer Konversationen – unabhängig von der gewählten Architektur. Aus der vergleichenden Evaluation werden vier Designprinzipien abgeleitet: domänenbasierte Spezialisierung, deterministischer Safety-State, explizite Übergabe-Schemata und eine architekturangepasste Komplexitätsschwelle. Der Beitrag liefert präskriptives Gestaltungswissen für die Entwicklung robuster, skalierbarer und auditierbarer Agentenarchitekturen im Gesundheitswesen.