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MedTech

Nicht der Code entscheidet: Wie KI den Sprung in die MedTech-Praxis schafft

Künstliche Intelligenz ist auch in der Gesundheitsbranche allgegenwärtig – in den Medien, in Strategie-Workshops und zunehmend auch im Alltag von Patient:innen und Ärzt:innen. Die Erwartungen sind riesig. Doch die Realität? Ist oft ernüchternd. Aber warum eigentlich?

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05. Mai 20253 Minuten Lesezeit
Mit Insights von
David Elliman

David Elliman

Global Chief of Software Engineeringdavid.elliman@zuhlke.com

Bei Zühlke wollten wir es genau wissen – und haben deshalb bei unserem Zühlke Health Talk mit Entscheider:innen von Bayer und Sonova über die entscheidenden Faktoren und Stolpersteine rund um KI in der MedTech gesprochen. 

In der einstündigen Diskussion haben wir den KI-Hype bewusst ausgeklammert und uns auf das konzentriert, was wirklich zählt. Die Erkenntnis: Die größten Chancen bieten sich dort, wo die Grundlagen stimmen. 

1. KI ist nicht neu – aber unser Bild davon braucht ein Update

Lavanya Issenmann von Sonova brachte es auf den Punkt: KI ist längst Teil unseres Alltags – von der Navigation mit Google Maps bis zum Auftritt von IBMs Watson in der Quizshow Jeopardy! Trotzdem wirkt sie im Gesundheitskontext oft fremd oder sogar bedrohlich.

Dieses Wahrnehmungsproblem bremst die Einführung – bei Patient:innen genauso wie bei medizinischem Fachpersonal. Das Team von Lavanya Issenmann begegnet dem mit Vertrauen statt Technik-Fokus: Peer-Stories, echte Beispiele und Erfahrungsberichte helfen, Hemmschwellen abzubauen. Ihre Botschaft: Vertrautheit ist der Schlüssel zur Akzeptanz. 

2. Die größten Hürden sind menschlich – nicht technologisch

Guido Mathews, der bei Bayer Radiology das Thema KI in der medizinischen Bildgebung verantwortet, brachte eine spannende Beobachtung mit: Es gibt Hunderte von zugelassenen KI-Tools – aber viele werden kaum eingesetzt.

Woran liegt das? Oft fehlt es nicht an Rechenleistung, sondern an Vertrauen, Integration und Alltagstauglichkeit. Wenn ein neues Tool den Arbeitsablauf unterbricht oder zusätzliche Komplexität schafft, wird es nicht genutzt. Erfolgreiche Einführung von KI heißt: Prozesse verstehen, Beteiligte einbinden – und nicht nur Software liefern. 

3. Human-centred AI: Verantwortung beginnt beim Design

Technische Reife allein bringt keine Akzeptanz. Es braucht echte Verhaltensänderung. Lavanyas Team arbeitet dabei mit einem psychologischen Modell aus Motivation, Handlungskompetenz und Prompts – und unterstützt Hörgeräteakustiker:innen dabei, KI-gestützte Hörlösungen sicher und verständlich einzusetzen.

Gleichzeitig wächst die regulatorische Dynamik – Ethik, Transparenz und Einwilligung sind längst Pflicht, nicht Kür. Oder, wie Lavanya Issenmann es auf den Punkt bringt: „Die Rolle des Menschen ist bei KI größer als bei jeder anderen Technologie zuvor.“ 

4. Zurück zu den Basics: Ohne Daten keine Skalierung

Wenn sich ein Punkt durch die gesamte Diskussion gezogen hat, dann dieser: Ohne saubere Datenbasis kein nachhaltiger KI-Einsatz.

Guido Mathews machte klar: Selbst die beste Lösung hat es schwer, wenn die Datenarchitektur nicht mitspielt. In der Radiologie liegen Daten häufig fragmentiert vor – teilweise werden noch CDs ausgetauscht. Silo-Strukturen und fehlende Interoperabilität verhindern, dass KI-Lösungen ihr volles Potenzial entfalten können.

Fazit: Wer KI skalieren und verantwortungsvoll einsetzen möchte, braucht eine solide Dateninfrastruktur und klare Governance-Strukturen als Grundlage. 

5. Ein Blick voraus: virtuelle Patient:innen und intelligente Bildgebung

Beide Sprecher gaben einen Ausblick darauf, was möglich wird, wenn die Grundlagen stimmen: Lavanya Issenmann sieht großes Potenzial im Konzept der virtuellen Patient:innen – synthetischen Modellen, die eine deutlich stärkere Personalisierung in Diagnostik und Behandlung möglich machen.

Guido Mathews wiederum setzt auf Radiomics und präzisere Bildgebung. KI kann hier nicht nur Tumore zweidimensional vermessen, sondern durch Verknüpfung mit weiteren Gesundheitsdaten zu ganzheitlicheren Einsichten führen. Die Hoffnung: deutlich bessere Diagnosen und Therapieerfolge beispielsweise bei Krebs. 

Fazit: Von Hype zu echter Wirkung

KI verändert die Medizintechnik nicht durch spektakuläre Headlines – sondern durch Vertrauen, bessere Zusammenarbeit und belastbare Grundlagen. Wer KI wirklich nutzen will, um etwas voranzubringen, muss bereit sein, im Maschinenraum zu arbeiten – an Daten, Prozessen und Beziehungen.

Bei Zühlke glauben wir daran, die Menschen in den Mittelpunkt dieser Entwicklung zu stellen. Denn wenn die Grundlagen stimmen, folgen die Durchbrüche von selbst.

Neugierig geworden? Schauen Sie sich die vollständige Health Talk-Session hier an.  

Event verpasst? Aufzeichnung hier ansehen:

Enabling AI innovation in MedTech | Zühlke Health Talk

KI verändert die Medizintechnik. In unserem virtuellen Event zeigten Branchenführer reale Anwendungen jenseits des Hypes. (Aufzeichnung auf Englisch)

KI im Gesundheitswesen: eine Prognose jenseits des Hypes

Basierend auf Zühlkes Forschung zeigt dieses Whitepaper, wie KI in Kliniken skalierbar wird – mit Strategien gegen Datenlücken, Regulierung & Bias. Für Entscheider in der MedTech-Innovation.

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