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Zusätzlich beschleunigt wird  der Fortschritt dadurch, dass KI auch in der Entwicklung neuer MedTech-Lösungen eingesetzt wird. Kommerzielle Beispiele bleiben jedoch oft hinter ihrem Potenzial zurück. Der Grund dafür: Es gibt eine Lücke bei der Umsetzung. Die Herausforderung besteht heute weniger darin, einen intelligenten Algorithmus zu entwickeln oder ein Modell zu trainieren. Entscheidend ist vielmehr, KI in ein entsprechendes Datenökosystem einzubetten.\u003C\u002Fp>\u003Cp>KI in der MedTech-Branche lässt sich nur dann sicher und wirtschaftlich skalieren, wenn eine Konnektivitätsstruktur vorhanden ist, die geschützte Gesundheitsdaten von Geräten in die Cloud und wieder zurück transportiert und verarbeitet – sicher, konform und mit hoher Geschwindigkeit. Diese Infrastruktur entscheidet: Bleiben Ideen im Konzeptstadium stecken? Oder entstehen daraus Produkte, die KI für die unterstützung bei medizinischen Entscheidungen oder bessere Behandlungsergebnisse nutzen? \u003C\u002Fp>\u003Cp>Dieser Blogartikel beleuchtet effektive KI-Use-Cases, die derzeit im Gesundheitswesen entstehen, und zeigt, warum Medical-grade Connectivity – also Konnektivität für den Einsatz im Bereich der Medizintechnik – die Grundlage ist, um vielversprechende Ideen in zugelassene und skalierbare Produkte zu überführen. Ganz gleich, ob Sie ein neues Gerät entwickeln, eine Cloud-Datenpipeline modernisieren oder Ihre Echtzeit-Datenströme neu gestalten: Die Architektur, für die Sie sich heute entscheiden, bestimmt, wie weit Ihre KI-gestützte MedTech-Lösung künftig gehen kann.\u003Cbr> \u003C\u002Fp>","\u003Cp>Künstliche Intelligenz (KI) im \u003Ca href=\"\u002Fde\u002Fbranchen\u002Fgesundheitsdienstleister\" data-entity-type=\"node\" data-entity-uuid=\"5bb11bd1-0449-4cc6-95e0-c53bfa7cddbb\" data-entity-substitution=\"canonical\" target=\"_blank\" title=\"INDUSTRY: Healthcare providers (DE)\">Gesundheitswesen\u003C\u002Fa> ist inzwischen weit verbreitet: Es gibt bereits zahlreiche Use Cases. Zusätzlich beschleunigt wird  der Fortschritt dadurch, dass KI auch in der Entwicklung neuer MedTech-Lösungen eingesetzt wird. Kommerzielle Beispiele bleiben jedoch oft hinter ihrem Potenzial zurück. Der Grund dafür: Es gibt eine Lücke bei der Umsetzung. Die Herausforderung besteht heute weniger darin, einen intelligenten Algorithmus zu entwickeln oder ein Modell zu trainieren. Entscheidend ist vielmehr, KI in ein entsprechendes Datenökosystem einzubetten.\u003C\u002Fp>\u003Cp>KI in der MedTech-Branche lässt sich nur dann sicher und wirtschaftlich skalieren, wenn eine Konnektivitätsstruktur vorhanden ist, die geschützte Gesundheitsdaten von Geräten in die Cloud und wieder zurück transportiert und verarbeitet – sicher, konform und mit hoher Geschwindigkeit. Diese Infrastruktur entscheidet: Bleiben Ideen im Konzeptstadium stecken? Oder entstehen daraus Produkte, die KI für die unterstützung bei medizinischen Entscheidungen oder bessere Behandlungsergebnisse nutzen? \u003C\u002Fp>\u003Cp>Dieser Blogartikel beleuchtet effektive KI-Use-Cases, die derzeit im Gesundheitswesen entstehen, und zeigt, warum Medical-grade Connectivity – also Konnektivität für den Einsatz im Bereich der Medizintechnik – die Grundlage ist, um vielversprechende Ideen in zugelassene und skalierbare Produkte zu überführen. 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Entwickler:innen erweitern kontinuierlich die Grenzen der KI-gestützten Analyse von Gesundheitsdaten – mit \u003Ca href=\"\u002Fnode\u002F26511\" data-entity-type=\"node\" data-entity-uuid=\"c36f6e57-2380-4b08-a20e-0f81a3a374d0\" data-entity-substitution=\"canonical\" target=\"_blank\">leistungsfähigen und komplexen KI-Modellen\u003C\u002Fa>, starken Prozessoren in den Devices selbst und immer ausgefeilteren Sensoren. Dieses wachsende Innovationsspektrum zeigt sich deutlich in der Vielfalt der KI-Anwendungsfälle im MedTech-Bereich.\u003C\u002Fp>",{"__typename":280,"id":281,"title":282,"lead":283,"tabs":284},"ParagraphTab","34493","Wo KI Mehrwert im Gesundheitswesen generiert","Diese KI-Use-Cases zeigen, an welchen Stellen die Konnektivität zwischen patientennahen Geräten und externen Daten-Clouds einen entscheidenden Unterschied macht.",[285,293,301,309,317],{"infoText":286,"pgSharedParagraphs":287},"Wearables und kontinuierliches Patientenmonitoring",[288],{"id":289,"ctaLink":219,"pgSharedText":290,"pgSharedTitle":286,"pgSharedCtaLink":219},"34483",{"value":291,"processed":292,"format":252},"\u003Cp>Tragbare Überwachungssysteme und (medizinische) Wearables erfassen kontinuierlich physiologische Signale wie Blutzuckerschwankungen, Herzschläge oder Atemmuster. On-Device-Algorithmen filtern die Daten sofort und erkennen Anomalien, sodass Patient:innen schnell reagieren können. Der eigentliche klinische Mehrwert entsteht jedoch, sobald die Daten die Cloud erreichen. Dort machen bevölkerungsweite Benchmarks und longitudinale Datenverläufe subtile Trends, Therapieeffekte und frühe Anzeichen einer Verschlechterung sichtbar. Diese Systeme verbinden Echtzeit-Sensorik mit cloudbasiertem Lernen und ermöglichen so eine adaptive und proaktive Patientenversorgung.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Beispiele: \u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli data-list-item-id=\"ec8a894da13c05f2c8a1616867fcd0e8c\">KI-gestütztes EKG (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Falivecor.com\u002Four-ai\" target=\"_blank\">Kardia\u002FAliveCor\u003C\u002Fa>): Handheld- oder Wearable-Geräte, die Vorhofflimmern in Echtzeit erkennen.\u003C\u002Fli>\u003Cli data-list-item-id=\"eed844596b20158ba397b0b7699f3f499\">Closed-loop-Insulintherapie (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.mylife-diabetescare.com\u002Fen\u002Fmylife-loop.html\" target=\"_blank\">Ypsomed\u003C\u002Fa>): Eine mobile App, die sich sicher mit Insulinpumpen verbindet und diese auf Basis von Echtzeitdaten steuert.\u003C\u002Fli>\u003Cli data-list-item-id=\"e45d1d2bb15116a1aba1758b0379af000\">Filterung von Arrhythmie-Fehlalarmen (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.medtronic.com\u002Fen-us\u002Fhealthcare-professionals\u002Fproducts\u002Fcardiac-rhythm\u002Ftechnologies\u002Faccurhythm-ai-algorithms.html\" target=\"_blank\">Medtronic AccuRhythm\u003C\u002Fa>): On-Device-KI filtert falsch-positive Ereignismeldungen heraus, um Alarmmüdigkeit medizinischer Fachkräfte zu reduzieren. Gleichzeitig erfolgt eine Anbindung an Cloud-Systeme.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>","\u003Cp>Tragbare Überwachungssysteme und (medizinische) Wearables erfassen kontinuierlich physiologische Signale wie Blutzuckerschwankungen, Herzschläge oder Atemmuster. On-Device-Algorithmen filtern die Daten sofort und erkennen Anomalien, sodass Patient:innen schnell reagieren können. Der eigentliche klinische Mehrwert entsteht jedoch, sobald die Daten die Cloud erreichen. Dort machen bevölkerungsweite Benchmarks und longitudinale Datenverläufe subtile Trends, Therapieeffekte und frühe Anzeichen einer Verschlechterung sichtbar. Diese Systeme verbinden Echtzeit-Sensorik mit cloudbasiertem Lernen und ermöglichen so eine adaptive und proaktive Patientenversorgung.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Beispiele: \u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>KI-gestütztes EKG (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Falivecor.com\u002Four-ai\" target=\"_blank\">Kardia\u002FAliveCor\u003C\u002Fa>): Handheld- oder Wearable-Geräte, die Vorhofflimmern in Echtzeit erkennen.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Closed-loop-Insulintherapie (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.mylife-diabetescare.com\u002Fen\u002Fmylife-loop.html\" target=\"_blank\">Ypsomed\u003C\u002Fa>): Eine mobile App, die sich sicher mit Insulinpumpen verbindet und diese auf Basis von Echtzeitdaten steuert.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Filterung von Arrhythmie-Fehlalarmen (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.medtronic.com\u002Fen-us\u002Fhealthcare-professionals\u002Fproducts\u002Fcardiac-rhythm\u002Ftechnologies\u002Faccurhythm-ai-algorithms.html\" target=\"_blank\">Medtronic AccuRhythm\u003C\u002Fa>): On-Device-KI filtert falsch-positive Ereignismeldungen heraus, um Alarmmüdigkeit medizinischer Fachkräfte zu reduzieren. Gleichzeitig erfolgt eine Anbindung an Cloud-Systeme.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>",{"infoText":294,"pgSharedParagraphs":295},"Diagnostische Bildgebung und Pathologie",[296],{"id":297,"ctaLink":219,"pgSharedText":298,"pgSharedTitle":294,"pgSharedCtaLink":219},"34485",{"value":299,"processed":300,"format":252},"\u003Cp>In der Bildgebung und Pathologie erfassen Geräte hochpräzise Daten und werten sie teilweise direkt vor Ort aus. Sicherheitskritische Prüfungen und eine erste Datenkomprimierung erfolgen direkt am Gerät oder Scanner. Für komplexere Analysen – etwa Segmentierung, Klassifikation, Triage oder multimodale Datenfusion – werden die Daten in die Cloud verlagert, wo ausreichend Rechenleistung bereitsteht. Dank stabiler Konnektivität können Bilddaten und Metadaten im großen Maßstab verarbeitet und verglichen werden. Gleichzeitig werden Modelle und Interpretationsansätze durch kontinuierliche Lernprozesse optimiert, ohne dass Hardware angepasst werden muss.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Beispiele: \u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli data-list-item-id=\"ee1aa00820b75f5d5b189a6b368c73bf8\">Digitale Krebsdiagnostik anhand von Gewebeschnitten (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.philips.com\u002Fa-w\u002Fabout\u002Fnews\u002Farchive\u002Fstandard\u002Fnews\u002Fpress\u002F2025\u002Fphilips-and-ibex-expand-partnership-to-enhance-ai-enabled-pathology-workflows-for-better-patient-care.html\" target=\"_blank\">Philips\u002FIbex\u003C\u002Fa>): Automatisierte Analyse digitalisierter Objektträger auf lokalen Klinikservern zur Unterstützung der Krebsdiagnose. Ergänzend stehen cloudbasierte Archivierungsdienste zur Verfügung.\u003C\u002Fli>\u003Cli data-list-item-id=\"e458f34f1075aff688b78f743c06330b7\">Klassifikation von Hauterkrankungen (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Faisencia.de\u002Fen\u002F\" target=\"_blank\">aisencia\u003C\u002Fa>): Tools für die Pathologie, mit denen sich bis zu 40 verschiedene Hauterkrankungen lokal analysieren und klassifizieren lassen, um die Diagnose zu beschleunigen.\u003C\u002Fli>\u003Cli data-list-item-id=\"e891713f9184ac1832bff5d44c2e06eac\">Patientenscreening und -stratifizierung (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Filof.tech\u002F\" target=\"_blank\">iLoF\u003C\u002Fa>): Blutanalyse mittels Biophotonik, bei der mithilfe von KI personalisierte biologische Profile verschiedener Krankheitssubtypen erstellt werden.\u003C\u002Fli>\u003Cli data-list-item-id=\"ea69d8c2dc86c72f48e703a41e792283e\">Schnelle Schlaganfallerkennung und weitere bildbasierte Analysen (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.viz.ai\u002F\" target=\"_blank\">Viz.ai\u003C\u002Fa> \u002F \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.aidoc.com\u002Fsolutions\u002Fradiology\u002F\" target=\"_blank\">Aidoc\u003C\u002Fa>): KI analysiert CT-Scans direkt im Krankenhaus und nutzt zusätzlich cloudbasierte Prozesse, um Spezialist:innen innerhalb weniger Minuten nach der Aufnahme zu benachrichtigen.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>","\u003Cp>In der Bildgebung und Pathologie erfassen Geräte hochpräzise Daten und werten sie teilweise direkt vor Ort aus. Sicherheitskritische Prüfungen und eine erste Datenkomprimierung erfolgen direkt am Gerät oder Scanner. Für komplexere Analysen – etwa Segmentierung, Klassifikation, Triage oder multimodale Datenfusion – werden die Daten in die Cloud verlagert, wo ausreichend Rechenleistung bereitsteht. Dank stabiler Konnektivität können Bilddaten und Metadaten im großen Maßstab verarbeitet und verglichen werden. Gleichzeitig werden Modelle und Interpretationsansätze durch kontinuierliche Lernprozesse optimiert, ohne dass Hardware angepasst werden muss.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Beispiele: \u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>Digitale Krebsdiagnostik anhand von Gewebeschnitten (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.philips.com\u002Fa-w\u002Fabout\u002Fnews\u002Farchive\u002Fstandard\u002Fnews\u002Fpress\u002F2025\u002Fphilips-and-ibex-expand-partnership-to-enhance-ai-enabled-pathology-workflows-for-better-patient-care.html\" target=\"_blank\">Philips\u002FIbex\u003C\u002Fa>): Automatisierte Analyse digitalisierter Objektträger auf lokalen Klinikservern zur Unterstützung der Krebsdiagnose. Ergänzend stehen cloudbasierte Archivierungsdienste zur Verfügung.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Klassifikation von Hauterkrankungen (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Faisencia.de\u002Fen\u002F\" target=\"_blank\">aisencia\u003C\u002Fa>): Tools für die Pathologie, mit denen sich bis zu 40 verschiedene Hauterkrankungen lokal analysieren und klassifizieren lassen, um die Diagnose zu beschleunigen.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Patientenscreening und -stratifizierung (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Filof.tech\u002F\" target=\"_blank\">iLoF\u003C\u002Fa>): Blutanalyse mittels Biophotonik, bei der mithilfe von KI personalisierte biologische Profile verschiedener Krankheitssubtypen erstellt werden.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Schnelle Schlaganfallerkennung und weitere bildbasierte Analysen (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.viz.ai\u002F\" target=\"_blank\">Viz.ai\u003C\u002Fa> \u002F \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.aidoc.com\u002Fsolutions\u002Fradiology\u002F\" target=\"_blank\">Aidoc\u003C\u002Fa>): KI analysiert CT-Scans direkt im Krankenhaus und nutzt zusätzlich cloudbasierte Prozesse, um Spezialist:innen innerhalb weniger Minuten nach der Aufnahme zu benachrichtigen.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>",{"infoText":302,"pgSharedParagraphs":303},"Unterstützung bei operativen Eingriffen",[304],{"id":305,"ctaLink":219,"pgSharedText":306,"pgSharedTitle":302,"pgSharedCtaLink":219},"34487",{"value":307,"processed":308,"format":252},"\u003Cp>Während eines Eingriffs verarbeiten KI-gestützte chirurgische Systeme Sensordaten direkt im Gerät und passen ihre Bewegungen in Echtzeit an. Dadurch reagieren sie schnell auf Eingaben der Chirurg:innen und sorgen für präzise und stabile Abläufe. Außerhalb des Operationssaals erweitert cloudbasierte Intelligenz die Möglichkeiten für Planung, Simulation und postoperative Analyse. Durch die Kombination aus Echtzeit-Feedback während der Operation und populationsbasierten Erkenntnissen unterstützen diese Systeme personalisierte Operationsstrategien, ermöglichen den Einsatz neuer prädiktiver Algorithmen und optimieren kontinuierlich chirurgische Assistenzsysteme.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Beispiele: \u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli data-list-item-id=\"ecf25ad98abccb69f6cba1434c922c20c\">Präzise orthopädische Operationsplanung (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpmc.ncbi.nlm.nih.gov\u002Farticles\u002FPMC10492632\u002F\" target=\"_blank\">Stryker Mako\u003C\u002Fa>): Roboterarmunterstützte Chirurgie für taktiles und visuelles Feedback in Echtzeit bei Gelenkersatzoperationen.\u003C\u002Fli>\u003Cli data-list-item-id=\"e45d6350368d42670d9b330255ef153a8\">Polypenerkennung (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.medtronic.com\u002Fen-ie\u002Fc\u002Fhealthcare-professionals\u002Fendoscopy\u002Fgi-genius-colonpro.html\" target=\"_blank\">Medtronic GI Genius\u003C\u002Fa>): Endoskopiemodul, das potenzielle Polypen in Echtzeit in Videoaufnahmen hervorhebt.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>","\u003Cp>Während eines Eingriffs verarbeiten KI-gestützte chirurgische Systeme Sensordaten direkt im Gerät und passen ihre Bewegungen in Echtzeit an. Dadurch reagieren sie schnell auf Eingaben der Chirurg:innen und sorgen für präzise und stabile Abläufe. Außerhalb des Operationssaals erweitert cloudbasierte Intelligenz die Möglichkeiten für Planung, Simulation und postoperative Analyse. Durch die Kombination aus Echtzeit-Feedback während der Operation und populationsbasierten Erkenntnissen unterstützen diese Systeme personalisierte Operationsstrategien, ermöglichen den Einsatz neuer prädiktiver Algorithmen und optimieren kontinuierlich chirurgische Assistenzsysteme.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Beispiele: \u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>Präzise orthopädische Operationsplanung (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpmc.ncbi.nlm.nih.gov\u002Farticles\u002FPMC10492632\u002F\" target=\"_blank\">Stryker Mako\u003C\u002Fa>): Roboterarmunterstützte Chirurgie für taktiles und visuelles Feedback in Echtzeit bei Gelenkersatzoperationen.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Polypenerkennung (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.medtronic.com\u002Fen-ie\u002Fc\u002Fhealthcare-professionals\u002Fendoscopy\u002Fgi-genius-colonpro.html\" target=\"_blank\">Medtronic GI Genius\u003C\u002Fa>): Endoskopiemodul, das potenzielle Polypen in Echtzeit in Videoaufnahmen hervorhebt.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>",{"infoText":310,"pgSharedParagraphs":311},"Clinical Decision Support und Krankenhausbetrieb ",[312],{"id":313,"ctaLink":219,"pgSharedText":314,"pgSharedTitle":310,"pgSharedCtaLink":219},"34489",{"value":315,"processed":316,"format":252},"\u003Cp>Plattformen zur Entscheidungsunterstützung bündeln klinische, operative und umgebungsbezogene Daten entlang der gesamten Versorgungskette. Lokale Systeme liefern unmittelbaren Kontext zum Zustand von Patient:innen, zur Personalverfügbarkeit oder Bettenbelegung. Cloudbasierte Analyse-Engines erkennen darüber hinaus größere Muster, etwa prognostizierte Belastungsspitzen, Verzögerungen in der Versorgung oder Engpässe bei Ressourcen. Diese Kombination unterstützt das medizinische Personal und die Klinikverwaltung in Echtzeit und verbessert sowohl die Patient Journey als auch die Versorgungsqualität. Durch kontinuierliche Datenrückkopplung und Analyse passen sich diese Systeme laufend an aktuelle Bedingungen an und entwickeln sich dank neuer Vorhersagemodelle und optimierter Arbeitsabläufe weiter. \u003C\u002Fp>\u003Cp>Beispiele: \u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli data-list-item-id=\"eab0d5ffed79dfa4c209a69e93c2cbf54\">Ambient Intelligence (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.stryker.com\u002Fus\u002Fen\u002Facute-care\u002Fc\u002Fcare-ai-human-centered-care.html\" target=\"_blank\">Care.ai\u002FStryker\u003C\u002Fa>): Intelligente Krankenzimmer, die lokal Computer Vision einsetzen, um Patientenbewegungen zu überwachen und Stürze zu verhindern.\u003C\u002Fli>\u003Cli data-list-item-id=\"e5ecab9b1b8bf4b3a74a60460128fde39\">Frühwarnsystem für Sepsis (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpmc.ncbi.nlm.nih.gov\u002Farticles\u002FPMC10317482\" target=\"_blank\">Epic\u003C\u002Fa> \u002F \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpmc.ncbi.nlm.nih.gov\u002Farticles\u002FPMC7025344\" target=\"_blank\">Cerner\u003C\u002Fa>): KI-Modell, das in die elektronischen Patientenakten der Klinik integriert ist und Vitaldaten rund um die Uhr überwacht, um eine Sepsis (Blutvergiftung) frühzeitig vorherzusagen.\u003C\u002Fli>\u003Cli data-list-item-id=\"edcbc3ff2b63d86ef6bfbc9930a83992a\">Triage in der psychischen Gesundheitsversorgung (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwoebothealth.com\u002F\" target=\"_blank\">Woebot\u003C\u002Fa>): Eine cloudbasierte Plattform, die evidenzbasierte Unterstützung und Triage für mehr als 300.000 Nutzer:innen bereitstellt.\u003C\u002Fli>\u003Cli data-list-item-id=\"ec0c4a9df82aad3fabcc4bb1367172c20\">Patientenmanagement (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.gehealthcare.com\u002Fproducts\u002Fsoftware\u002Fcommandcenter\" target=\"_blank\">GE Command Center\u003C\u002Fa>): Management von Patienten-Triage und Bettenkapazitäten über ein gesamtes regionales Kliniknetzwerk hinweg.\u003C\u002Fli>\u003Cli data-list-item-id=\"ec332a496767a8894d5f9bea8ddbf935f\">Digitale kognitive Therapeutika (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.akiliinteractive.com\u002Fscience-and-technology\" target=\"_blank\">Akili Interactive\u003C\u002Fa>): Von der FDA zugelassene Videospiele zur Behandlung von ADHS, die über eine Cloud-Plattform bereitgestellt und überwacht werden. \u003C\u002Fli>\u003Cli data-list-item-id=\"e22c2baae669e739e35e678eb4e278e6d\">Verbesserung der Schlaganfalldiagnostik und -versorgung (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fumbrella-ihi.eu\u002F\" target=\"_blank\">UMBRELLA\u003C\u002Fa>): Ein europäisches Konsortium, das den gesamten Diagnose- und Behandlungsprozess bei Schlaganfällen über mehrere Regionen hinweg automatisiert.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>","\u003Cp>Plattformen zur Entscheidungsunterstützung bündeln klinische, operative und umgebungsbezogene Daten entlang der gesamten Versorgungskette. Lokale Systeme liefern unmittelbaren Kontext zum Zustand von Patient:innen, zur Personalverfügbarkeit oder Bettenbelegung. Cloudbasierte Analyse-Engines erkennen darüber hinaus größere Muster, etwa prognostizierte Belastungsspitzen, Verzögerungen in der Versorgung oder Engpässe bei Ressourcen. Diese Kombination unterstützt das medizinische Personal und die Klinikverwaltung in Echtzeit und verbessert sowohl die Patient Journey als auch die Versorgungsqualität. Durch kontinuierliche Datenrückkopplung und Analyse passen sich diese Systeme laufend an aktuelle Bedingungen an und entwickeln sich dank neuer Vorhersagemodelle und optimierter Arbeitsabläufe weiter. \u003C\u002Fp>\u003Cp>Beispiele: \u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>Ambient Intelligence (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.stryker.com\u002Fus\u002Fen\u002Facute-care\u002Fc\u002Fcare-ai-human-centered-care.html\" target=\"_blank\">Care.ai\u002FStryker\u003C\u002Fa>): Intelligente Krankenzimmer, die lokal Computer Vision einsetzen, um Patientenbewegungen zu überwachen und Stürze zu verhindern.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Frühwarnsystem für Sepsis (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpmc.ncbi.nlm.nih.gov\u002Farticles\u002FPMC10317482\" target=\"_blank\">Epic\u003C\u002Fa> \u002F \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpmc.ncbi.nlm.nih.gov\u002Farticles\u002FPMC7025344\" target=\"_blank\">Cerner\u003C\u002Fa>): KI-Modell, das in die elektronischen Patientenakten der Klinik integriert ist und Vitaldaten rund um die Uhr überwacht, um eine Sepsis (Blutvergiftung) frühzeitig vorherzusagen.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Triage in der psychischen Gesundheitsversorgung (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwoebothealth.com\u002F\" target=\"_blank\">Woebot\u003C\u002Fa>): Eine cloudbasierte Plattform, die evidenzbasierte Unterstützung und Triage für mehr als 300.000 Nutzer:innen bereitstellt.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Patientenmanagement (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.gehealthcare.com\u002Fproducts\u002Fsoftware\u002Fcommandcenter\" target=\"_blank\">GE Command Center\u003C\u002Fa>): Management von Patienten-Triage und Bettenkapazitäten über ein gesamtes regionales Kliniknetzwerk hinweg.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Digitale kognitive Therapeutika (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.akiliinteractive.com\u002Fscience-and-technology\" target=\"_blank\">Akili Interactive\u003C\u002Fa>): Von der FDA zugelassene Videospiele zur Behandlung von ADHS, die über eine Cloud-Plattform bereitgestellt und überwacht werden. \u003C\u002Fli>\u003Cli>Verbesserung der Schlaganfalldiagnostik und -versorgung (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fumbrella-ihi.eu\u002F\" target=\"_blank\">UMBRELLA\u003C\u002Fa>): Ein europäisches Konsortium, das den gesamten Diagnose- und Behandlungsprozess bei Schlaganfällen über mehrere Regionen hinweg automatisiert.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>",{"infoText":318,"pgSharedParagraphs":319},"KI-gestützte Forschung, Simulation und Unterstützung klinischer Studien",[320],{"id":321,"ctaLink":219,"pgSharedText":322,"pgSharedTitle":318,"pgSharedCtaLink":219},"34491",{"value":323,"processed":324,"format":252},"\u003Cp>Simulations- und Forschungsplattformen nutzen Patientendaten, um anatomisches Verhalten, Geräteperformance oder das Ansprechen von Therapien zu modellieren. Kleinere Berechnungen können lokal ausgeführt werden und liefern schnelle Ergebnisse. Für aufwendige Simulationen und virtuelle Studien ist jedoch die Rechenleistung der Cloud nötig. Solche Plattformen helfen dabei, Therapieoptionen zu untersuchen, MedTech-Produkte zu optimieren und klinische Studien mit fundierter Evidenz zu beschleunigen. Grundlage dafür sind sichere Mechanismen zum Datenaustausch, reproduzierbare Analysen und Modelle, die sich mit neuen Datensätzen und klinischen Erkenntnissen kontinuierlich weiterentwickeln.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Beispiele: \u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli data-list-item-id=\"ea8d98573c3c93ec6c427aa9648430024\">Vorhersage klinischer Verläufe bei Lungenerkrankungen (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.nature.com\u002Farticles\u002Fs41591-021-01506-3\" target=\"_blank\">EXAM-Studie\u003C\u002Fa> \u002F \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpubmed.ncbi.nlm.nih.gov\u002F39455061\u002F\" target=\"_blank\">RACOON\u003C\u002Fa>): Vernetzung von Dutzenden Kliniken (36 im Fall von RACOON), um KI-Modelle für Lungenerkrankungen wie COVID zu trainieren, ohne Patientendaten zwischen den Einrichtungen zu übermitteln. \u003C\u002Fli>\u003Cli data-list-item-id=\"e1c1907f38233aa40560bde7dd97f3973\">Bildbasierte Bewertung verschiedener Krebsarten (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Feucanimage.eu\u002F\" target=\"_blank\">EuCanImage\u003C\u002Fa>): Eine europäische Plattform für die DSGVO-konforme und skalierbare Bereitstellung von Bilddaten für ein generalisierbares KI-Training. \u003C\u002Fli>\u003Cli data-list-item-id=\"eb3342360fc48fcb22d46a352e22c9a0b\">Digitale Zwillinge zur Interventionsplanung (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.feops.com\u002F\" target=\"_blank\">FEops HEARTGuide\u003C\u002Fa>™) und als Kontrollgruppe in klinischen Studien (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.unlearn.ai\u002F\" target=\"_blank\">Unlearn AI\u003C\u002Fa>): Ersteres erstellt vor Operationen Computersimulationen, die auf CT-Scans basieren und zeigen, wie kardiovaskuläre Implantate mit der individuellen Herzanatomie von Patient:innen interagieren werden. Letzteres liefert KI-generierte Prognosen über die erwarteten Kontrollgruppenergebnisse von Studienteilnehmer:innen.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>","\u003Cp>Simulations- und Forschungsplattformen nutzen Patientendaten, um anatomisches Verhalten, Geräteperformance oder das Ansprechen von Therapien zu modellieren. Kleinere Berechnungen können lokal ausgeführt werden und liefern schnelle Ergebnisse. Für aufwendige Simulationen und virtuelle Studien ist jedoch die Rechenleistung der Cloud nötig. Solche Plattformen helfen dabei, Therapieoptionen zu untersuchen, MedTech-Produkte zu optimieren und klinische Studien mit fundierter Evidenz zu beschleunigen. Grundlage dafür sind sichere Mechanismen zum Datenaustausch, reproduzierbare Analysen und Modelle, die sich mit neuen Datensätzen und klinischen Erkenntnissen kontinuierlich weiterentwickeln.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Beispiele: \u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>Vorhersage klinischer Verläufe bei Lungenerkrankungen (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.nature.com\u002Farticles\u002Fs41591-021-01506-3\" target=\"_blank\">EXAM-Studie\u003C\u002Fa> \u002F \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpubmed.ncbi.nlm.nih.gov\u002F39455061\u002F\" target=\"_blank\">RACOON\u003C\u002Fa>): Vernetzung von Dutzenden Kliniken (36 im Fall von RACOON), um KI-Modelle für Lungenerkrankungen wie COVID zu trainieren, ohne Patientendaten zwischen den Einrichtungen zu übermitteln. \u003C\u002Fli>\u003Cli>Bildbasierte Bewertung verschiedener Krebsarten (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Feucanimage.eu\u002F\" target=\"_blank\">EuCanImage\u003C\u002Fa>): Eine europäische Plattform für die DSGVO-konforme und skalierbare Bereitstellung von Bilddaten für ein generalisierbares KI-Training. \u003C\u002Fli>\u003Cli>Digitale Zwillinge zur Interventionsplanung (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.feops.com\u002F\" target=\"_blank\">FEops HEARTGuide\u003C\u002Fa>™) und als Kontrollgruppe in klinischen Studien (\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.unlearn.ai\u002F\" target=\"_blank\">Unlearn AI\u003C\u002Fa>): Ersteres erstellt vor Operationen Computersimulationen, die auf CT-Scans basieren und zeigen, wie kardiovaskuläre Implantate mit der individuellen Herzanatomie von Patient:innen interagieren werden. Letzteres liefert KI-generierte Prognosen über die erwarteten Kontrollgruppenergebnisse von Studienteilnehmer:innen.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>",{"__typename":247,"id":326,"ctaLink":219,"pgSharedText":327,"pgSharedTitle":219,"pgSharedCtaLink":219},"34494",{"value":328,"processed":329,"format":252},"\u003Cp>Alle oben genannten Beispiele haben eines gemeinsam: \u003Ca href=\"\u002Fnode\u002F6422\" target=\"_blank\" data-entity-type=\"node\" data-entity-uuid=\"e47e9f54-d399-414e-be6d-bb0c366d68fe\" data-entity-substitution=\"canonical\">Cloudbasierte\u003C\u002Fa> Analysen auf breiter Datenbasis ermöglichen eine intelligente Anpassung an den Zustand von Patient:innen, den Vergleich mit realen populationsbasierten Referenzwerten sowie kontinuierlich aktualisierte Entscheidungsprozesse. Diese fortgeschrittenen Funktionen erfordern eine Medical-grade Connectivity.\u003C\u002Fp>","\u003Cp>Alle oben genannten Beispiele haben eines gemeinsam: \u003Ca href=\"\u002Fde\u002Fexpertise\u002Fcloud-beratung\" target=\"_blank\" data-entity-type=\"node\" data-entity-uuid=\"e47e9f54-d399-414e-be6d-bb0c366d68fe\" data-entity-substitution=\"canonical\" title=\"EXPERTISE: Cloud (DE)\">Cloudbasierte\u003C\u002Fa> Analysen auf breiter Datenbasis ermöglichen eine intelligente Anpassung an den Zustand von Patient:innen, den Vergleich mit realen populationsbasierten Referenzwerten sowie kontinuierlich aktualisierte Entscheidungsprozesse. Diese fortgeschrittenen Funktionen erfordern eine Medical-grade Connectivity.\u003C\u002Fp>",{"__typename":254,"id":331,"caption":219,"imageRight":256,"pgSharedTitle":332,"pgSharedCtaLink":219,"textMedia":333,"pgSharedText":351},"34495","Konnektivität als Grundlage für KI im Clinical Decision Support ",{"id":334,"sharedMediaLegend":219,"mediaImage":335,"name":350},"173002",{"url":336,"width":337,"height":338,"alt":219,"title":219,"size":339,"mime":340,"variations":219,"textMediaVariations":341},"https:\u002F\u002Fcms.zuehlke.com\u002Fsites\u002Fdefault\u002Ffiles\u002Fimages\u002Fteaser-cbc117c7-5d41-4f2d-b580-e5fa0b5a7c89_0.jpg",1080,810,82422,"image\u002Fjpeg",[342,345,346,347,349],{"name":267,"url":343,"width":269,"height":344},"https:\u002F\u002Fcms.zuehlke.com\u002Fsites\u002Fdefault\u002Ffiles\u002Fstyles\u002Ffixed_width_small\u002Fpublic\u002Fimages\u002Fteaser-cbc117c7-5d41-4f2d-b580-e5fa0b5a7c89_0.jpg.webp?itok=Zc_8owzs",675,{"name":267,"url":343,"width":269,"height":344},{"name":267,"url":343,"width":269,"height":344},{"name":273,"url":348,"width":337,"height":338},"https:\u002F\u002Fcms.zuehlke.com\u002Fsites\u002Fdefault\u002Ffiles\u002Fstyles\u002Ffixed_width_medium\u002Fpublic\u002Fimages\u002Fteaser-cbc117c7-5d41-4f2d-b580-e5fa0b5a7c89_0.jpg.webp?itok=pb4xaN_c",{"name":273,"url":348,"width":337,"height":338},"teaser-cbc117c7-5d41-4f2d-b580-e5fa0b5a7c89.jpg",{"value":352,"processed":353,"format":252},"\u003Cp>Die Entwicklung neuer KI-Modelle und \u003Ca href=\"\u002Fnode\u002F6657\" target=\"_blank\" data-entity-type=\"node\" data-entity-uuid=\"5eabedb3-f1ce-4ba4-8c31-bbb379c6f0ce\" data-entity-substitution=\"canonical\">intelligenter Geräte\u003C\u002Fa> stellt heute keine Hürde mehr für KI im Gesundheitswesen dar. Die eigentliche Herausforderung, die den umfassenden Einsatz von KI in der MedTech-Branche derzeit verzögert, liegt in der Fähigkeit, die Daten- und Verarbeitungsanforderungen dieser Technologien zuverlässig zu erfüllen. Fortschritte in diesem Bereich entstehen daher vor allem dann, wenn KI-Modelle mit einer zweckgerechten Dateninfrastruktur kombiniert werden, etwa mit geeigneten Mechanismen zur Datenerfassung, sicherer und regulatorisch konformer Datenübertragung und -speicherung, präziser Integration in elektronische Gesundheitsakten sowie der schnellen Rückführung von Insights an die Geräte. Gleichzeitig muss jederzeit eine vollständige regulatorische Nachvollziehbarkeit gewährleistet sein.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Medical-grade Connectivity schließt diese Umsetzungslücke. Die richtige Systemarchitektur erfasst und orchestriert alle Schritte entlang des gesamten Datenflusses: vom sicheren Gerätestart und der Geräteidentitfizierung über operative Datenströme, die strukturierte Aufnahme von Gerätedaten in die Cloud sowie deren Aufbereitung bis hin zu Echtzeit-Analysen sowie umfassenden Audit- und Data-Governance-Mechanismen. Ist ein Glied in dieser Kette zu schwach, kann auch KI keinen Mehrwert generieren.\u003C\u002Fp>","\u003Cp>Die Entwicklung neuer KI-Modelle und \u003Ca href=\"\u002Fde\u002Fexpertise\u002Fhardwareentwicklung\" target=\"_blank\" data-entity-type=\"node\" data-entity-uuid=\"5eabedb3-f1ce-4ba4-8c31-bbb379c6f0ce\" data-entity-substitution=\"canonical\" title=\"EXPERTISE: Hardware engineering (DE)\">intelligenter Geräte\u003C\u002Fa> stellt heute keine Hürde mehr für KI im Gesundheitswesen dar. Die eigentliche Herausforderung, die den umfassenden Einsatz von KI in der MedTech-Branche derzeit verzögert, liegt in der Fähigkeit, die Daten- und Verarbeitungsanforderungen dieser Technologien zuverlässig zu erfüllen. Fortschritte in diesem Bereich entstehen daher vor allem dann, wenn KI-Modelle mit einer zweckgerechten Dateninfrastruktur kombiniert werden, etwa mit geeigneten Mechanismen zur Datenerfassung, sicherer und regulatorisch konformer Datenübertragung und -speicherung, präziser Integration in elektronische Gesundheitsakten sowie der schnellen Rückführung von Insights an die Geräte. Gleichzeitig muss jederzeit eine vollständige regulatorische Nachvollziehbarkeit gewährleistet sein.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Medical-grade Connectivity schließt diese Umsetzungslücke. Die richtige Systemarchitektur erfasst und orchestriert alle Schritte entlang des gesamten Datenflusses: vom sicheren Gerätestart und der Geräteidentitfizierung über operative Datenströme, die strukturierte Aufnahme von Gerätedaten in die Cloud sowie deren Aufbereitung bis hin zu Echtzeit-Analysen sowie umfassenden Audit- und Data-Governance-Mechanismen. Ist ein Glied in dieser Kette zu schwach, kann auch KI keinen Mehrwert generieren.\u003C\u002Fp>",{"__typename":247,"id":355,"ctaLink":219,"pgSharedText":356,"pgSharedTitle":359,"pgSharedCtaLink":219},"34496",{"value":357,"processed":358,"format":252},"\u003Cp>Bisher bedeutete KI-Konnektivität in der MedTech-Branche meist einen Kompromiss: entweder schnelle Datenübertragung oder hohe Rechenleistung. Viele Algorithmen liefen daher direkt auf den Geräten, um kurze Reaktionszeiten und stabiles Verhalten zu gewährleisten – eine unverzichtbare Voraussetzung für die Patientensicherheit. Gegenüber cloudbasierten Rechenkapazitäten war die analytische Performance im lokalen Betrieb jedoch begrenzt.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Diesen Kompromiss muss heute niemand mehr eingehen. Moderne Netzwerke, Protokolle und lokale Laufzeitumgebungen sind inzwischen so robust, dass sich Echtzeit-Reaktionsfähigkeit und umfangreiche cloudbasierte Analysen nicht mehr gegenseitig ausschließen. Moderne Konnektivität ist zuverlässig und sicher und verbindet lokale Datenverarbeitung nahtlos mit cloudbasierter Intelligenz in Echtzeit. So entstehen leistungsfähige KI-basierte MedTech-Lösungen.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Damit haben sich auch die Prioritäten bei der Gestaltung von Lösungen für Datenübertragung, -verarbeitung und -speicherung verschoben. Entscheidend ist heute nicht mehr, welche Distanzen Daten zurücklegen müssen, sondern vielmehr:\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli data-list-item-id=\"ebcd08367fff878350356286f7c8f81a8\">\u003Cstrong>Datensouveränität\u003C\u002Fstrong>: Wie lässt sich \u003Ca href=\"\u002Fnode\u002F26816\" target=\"_blank\" data-entity-type=\"node\" data-entity-uuid=\"5288f1e3-ef0c-4090-8bcd-416bb43f98f9\" data-entity-substitution=\"canonical\">digitale Souveränität\u003C\u002Fa> gewährleisten?\u003C\u002Fli>\u003Cli data-list-item-id=\"e407718c320c7d5698b6f4f7ab4488387\">\u003Cstrong>Governance\u003C\u002Fstrong>: Wann und wie werden Identität, Zugriff und Datennutzung kontrolliert?\u003C\u002Fli>\u003Cli data-list-item-id=\"eb3dc6ba41a0ab32e3a5a1000eff490d5\">\u003Cstrong>Nutzungsökonomie\u003C\u002Fstrong>: Wie bringen wir Streaming, Speicherung und Verarbeitung von Daten kosteneffizient ins Gleichgewicht?\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>Diese Anforderungen verlangen nach Architekturen, die auf effiziente Performance, kostenbewusste Datenpfade sowie strenge Datenschutz- und Compliance-Vorgaben ausgelegt sind. Genau das macht Medical-grade Connectivity aus.\u003C\u002Fp>","\u003Cp>Bisher bedeutete KI-Konnektivität in der MedTech-Branche meist einen Kompromiss: entweder schnelle Datenübertragung oder hohe Rechenleistung. Viele Algorithmen liefen daher direkt auf den Geräten, um kurze Reaktionszeiten und stabiles Verhalten zu gewährleisten – eine unverzichtbare Voraussetzung für die Patientensicherheit. Gegenüber cloudbasierten Rechenkapazitäten war die analytische Performance im lokalen Betrieb jedoch begrenzt.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Diesen Kompromiss muss heute niemand mehr eingehen. Moderne Netzwerke, Protokolle und lokale Laufzeitumgebungen sind inzwischen so robust, dass sich Echtzeit-Reaktionsfähigkeit und umfangreiche cloudbasierte Analysen nicht mehr gegenseitig ausschließen. Moderne Konnektivität ist zuverlässig und sicher und verbindet lokale Datenverarbeitung nahtlos mit cloudbasierter Intelligenz in Echtzeit. So entstehen leistungsfähige KI-basierte MedTech-Lösungen.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Damit haben sich auch die Prioritäten bei der Gestaltung von Lösungen für Datenübertragung, -verarbeitung und -speicherung verschoben. Entscheidend ist heute nicht mehr, welche Distanzen Daten zurücklegen müssen, sondern vielmehr:\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cstrong>Datensouveränität\u003C\u002Fstrong>: Wie lässt sich \u003Ca href=\"\u002Fde\u002Finsights\u002Fdigitale-souveranitat-ein-strategie-leitfaden\" target=\"_blank\" data-entity-type=\"node\" data-entity-uuid=\"5288f1e3-ef0c-4090-8bcd-416bb43f98f9\" data-entity-substitution=\"canonical\" title=\"Ein strategischer Leitfaden für digitale Souveränität\">digitale Souveränität\u003C\u002Fa> gewährleisten?\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Governance\u003C\u002Fstrong>: Wann und wie werden Identität, Zugriff und Datennutzung kontrolliert?\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Nutzungsökonomie\u003C\u002Fstrong>: Wie bringen wir Streaming, Speicherung und Verarbeitung von Daten kosteneffizient ins Gleichgewicht?\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>Diese Anforderungen verlangen nach Architekturen, die auf effiziente Performance, kostenbewusste Datenpfade sowie strenge Datenschutz- und Compliance-Vorgaben ausgelegt sind. Genau das macht Medical-grade Connectivity aus.\u003C\u002Fp>","Die Konnektivität bestimmt das Tempo von KI in der Medizintechnik",{"__typename":280,"id":361,"title":362,"lead":363,"tabs":364},"34515","Die neun Prinzipien von Medical-grade Connectivity","Die Integration von KI in Medizinprodukte beginnt immer mit einem klinischen Problem, einem zu interpretierenden Signal und einer Vorhersage, die daraus abgeleitet werden soll. Aus dieser Idee ein zuverlässiges, reguliertes und skalierbares Produkt zu entwickeln, erfordert jedoch eine Konnektivitätsarchitektur, die den gesamten Datenlebenszyklus unterstützt.",[365,373,380,387,395,403,410,417,424],{"infoText":366,"pgSharedParagraphs":367},"1. Regulatorische und Compliance-Grundlage",[368],{"id":369,"ctaLink":219,"pgSharedText":370,"pgSharedTitle":366,"pgSharedCtaLink":219},"34497",{"value":371,"processed":372,"format":252},"\u003Cp>Vernetzte Medizinprodukte werden in einem der am stärksten regulierten Umfelder weltweit betrieben. Jede Konnektivitätskomponente muss strenge Anforderungen aus den Medizinprodukteverordnungen und Qualitätsmanagementstandards erfüllen und braucht häufig eine eigene Zulassungen. Eine \u003Ca href=\"\u002Fnode\u002F26712\" target=\"_blank\" data-entity-type=\"node\" data-entity-uuid=\"94473c7c-0322-4ffa-a06d-4d5f01dbfbc2\" data-entity-substitution=\"canonical\">solide regulatorische Grundlage\u003C\u002Fa> stellt sicher, dass jede vernetzte Funktion über den gesamten Lebenszyklus des Geräts hinweg sicher, nachvollziehbar und konform bleibt.\u003C\u002Fp>","\u003Cp>Vernetzte Medizinprodukte werden in einem der am stärksten regulierten Umfelder weltweit betrieben. Jede Konnektivitätskomponente muss strenge Anforderungen aus den Medizinprodukteverordnungen und Qualitätsmanagementstandards erfüllen und braucht häufig eine eigene Zulassungen. Eine \u003Ca href=\"\u002Fde\u002Fueber-uns\u002Fnews\u002Fzuehlke-confinis-neues-ki-angebot-beyond-staerkt-regulatorische-compliance\" target=\"_blank\" data-entity-type=\"node\" data-entity-uuid=\"94473c7c-0322-4ffa-a06d-4d5f01dbfbc2\" data-entity-substitution=\"canonical\" title=\"Zühlke & Confinis: Neues KI-Angebot „Beyond“ stärkt regulatorische Compliance\">solide regulatorische Grundlage\u003C\u002Fa> stellt sicher, dass jede vernetzte Funktion über den gesamten Lebenszyklus des Geräts hinweg sicher, nachvollziehbar und konform bleibt.\u003C\u002Fp>",{"infoText":374,"pgSharedParagraphs":375},"2. Sicherheitsarchitektur",[376],{"id":377,"ctaLink":219,"pgSharedText":378,"pgSharedTitle":374,"pgSharedCtaLink":219},"34499",{"value":379,"processed":379,"format":252},"\u003Cp>Medical-grade Cybersecurity bedeutet, mehrschichtige Sicherheitsmechanismen konsequent zu integrieren: von sicherer Kommunikation und Hardware-Sicherheitsmodulen bis hin zu kontinuierlichem Schwachstellenmanagement und Verschlüsselung in jeder Phase. Diese Maßnahmen schützen Patient:innen, Leistungserbringer und Unternehmen vor Cyberbedrohungen.\u003C\u002Fp>",{"infoText":381,"pgSharedParagraphs":382},"3. Cloud-Plattformarchitektur",[383],{"id":384,"ctaLink":219,"pgSharedText":385,"pgSharedTitle":381,"pgSharedCtaLink":219},"34501",{"value":386,"processed":386,"format":252},"\u003Cp>Eine zuverlässige Cloud-Architektur ist entscheidend für eine skalierbare Konnektivität. Medizinische Plattformen müssen Daten verschlüsselt speichern, eine hochverfügbare Infrastruktur besitzen, mehrere Kommunikationsprotokolle unterstützen und gleichzeitig geringe Latenzzeiten für kritische Warnmeldungen gewährleisten. Speziell entwickelte Datenmodelle und Analysefunktionen stellen sicher, dass MedTech-Geräte in Echtzeit reaktionsfähig und klinisch relevant bleiben.\u003C\u002Fp>",{"infoText":388,"pgSharedParagraphs":389},"4. Gerätemanagement und Monitoring",[390],{"id":391,"ctaLink":219,"pgSharedText":392,"pgSharedTitle":388,"pgSharedCtaLink":219},"34503",{"value":393,"processed":394,"format":252},"\u003Cp>Nach der Inbetriebnahme müssen Geräte gewartet, überwacht und aktualisiert werden, ohne klinische Abläufe zu beeinträchtigen. Ein \u003Ca href=\"\u002Fnode\u002F26482\" target=\"_blank\" data-entity-type=\"node\" data-entity-uuid=\"f991d7a4-0d57-4189-8616-e2314017ae57\" data-entity-substitution=\"canonical\">Gerätemanagement für medizinische Anwendungen\u003C\u002Fa> umfasst sichere Over-the-Air-Updates, vollständige Nachverfolgung über den gesamten Lebenszyklus, Gesundheitsmonitoring in Echtzeit sowie digitale Zwillinge, die den aktuellen Zustand jedes Geräts abbilden. Diese Funktionen helfen, Ausfallzeiten zu vermeiden, Probleme im Feld zu reduzieren und die Sicherheit der Patient:innen zu gewährleisten.\u003C\u002Fp>","\u003Cp>Nach der Inbetriebnahme müssen Geräte gewartet, überwacht und aktualisiert werden, ohne klinische Abläufe zu beeinträchtigen. Ein \u003Ca href=\"\u002Fde\u002Finsights\u002Fwarum-medtech-unternehmen-produktentwicklung-verlernen-und-was-dagegen-hilft\" target=\"_blank\" data-entity-type=\"node\" data-entity-uuid=\"f991d7a4-0d57-4189-8616-e2314017ae57\" data-entity-substitution=\"canonical\" title=\"Warum MedTech-Unternehmen Produktentwicklung verlernen – und was dagegen hilft\">Gerätemanagement für medizinische Anwendungen\u003C\u002Fa> umfasst sichere Over-the-Air-Updates, vollständige Nachverfolgung über den gesamten Lebenszyklus, Gesundheitsmonitoring in Echtzeit sowie digitale Zwillinge, die den aktuellen Zustand jedes Geräts abbilden. Diese Funktionen helfen, Ausfallzeiten zu vermeiden, Probleme im Feld zu reduzieren und die Sicherheit der Patient:innen zu gewährleisten.\u003C\u002Fp>",{"infoText":396,"pgSharedParagraphs":397},"5. Interoperabilität und Standards",[398],{"id":399,"ctaLink":219,"pgSharedText":400,"pgSharedTitle":396,"pgSharedCtaLink":219},"34505",{"value":401,"processed":402,"format":252},"\u003Cp>Gesundheitssysteme basieren auf einem breiten Ökosystem aus Softwarelösungen, Bildgebungssystemen und klinischen Workflows. Durch etablierte \u003Ca href=\"\u002Fnode\u002F6647\" target=\"_blank\" data-entity-type=\"node\" data-entity-uuid=\"685fea0a-4ce0-4b5d-ba0f-6fb137f51971\" data-entity-substitution=\"canonical\">klinische Datenstandards und Protokolle\u003C\u002Fa> wird sichergestellt, dass Geräte miteinander kommunizieren können. Diese Interoperabilität erleichtert Kliniken die Einführung neuer Geräte und deren Integration in bestehende Systeme, wodurch Reibungsverluste reduziert und der klinische Nutzen gesteigert werden.\u003C\u002Fp>","\u003Cp>Gesundheitssysteme basieren auf einem breiten Ökosystem aus Softwarelösungen, Bildgebungssystemen und klinischen Workflows. Durch etablierte \u003Ca href=\"\u002Fde\u002Fexpertise\u002Fdatenarchitektur\" target=\"_blank\" data-entity-type=\"node\" data-entity-uuid=\"685fea0a-4ce0-4b5d-ba0f-6fb137f51971\" data-entity-substitution=\"canonical\" title=\"EXPERTISE: Data solutions (DE)\">klinische Datenstandards und Protokolle\u003C\u002Fa> wird sichergestellt, dass Geräte miteinander kommunizieren können. Diese Interoperabilität erleichtert Kliniken die Einführung neuer Geräte und deren Integration in bestehende Systeme, wodurch Reibungsverluste reduziert und der klinische Nutzen gesteigert werden.\u003C\u002Fp>",{"infoText":404,"pgSharedParagraphs":405},"6. Skalierbarkeit und Performance",[406],{"id":407,"ctaLink":219,"pgSharedText":408,"pgSharedTitle":404,"pgSharedCtaLink":219},"34507",{"value":409,"processed":409,"format":252},"\u003Cp>Vernetzte Medizinprodukte müssen zuverlässig funktionieren – unabhängig davon, ob 100 oder eine Million Geräte betrieben werden. Eine skalierbare Architektur verarbeitet schwankende Datenmengen, ermöglicht eine globale Verteilung und unterstützt Edge-Processing für zeitkritische Aufgaben. Durch konsistente Performance in jeder Größenordnung sichern Sie Ihr Geräteportfolio langfristig ab und schaffen die Grundlage für nachhaltiges Wachstum.\u003C\u002Fp>",{"infoText":411,"pgSharedParagraphs":412},"7. Klinische Integration und User Experience ",[413],{"id":414,"ctaLink":219,"pgSharedText":415,"pgSharedTitle":411,"pgSharedCtaLink":219},"34509",{"value":416,"processed":416,"format":252},"\u003Cp>Der volle Nutzen eines Geräts entfaltet sich erst, wenn es sich nahtlos in klinische Abläufe integriert. Medical-grade Connectivity vereint intuitive Benutzeroberflächen, Tools zum Decision Support und eine reibungslose Integration in Krankenhausinformationssysteme. Wenn medizinisches Personal Daten und Insights direkt in den bestehenden Arbeitsabläufen nutzen kann, steigt die Akzeptanz und damit auch die Qualität der Versorgung.\u003C\u002Fp>",{"infoText":418,"pgSharedParagraphs":419},"8. Qualitätssicherung und Risikomanagement",[420],{"id":421,"ctaLink":219,"pgSharedText":422,"pgSharedTitle":418,"pgSharedCtaLink":219},"34511",{"value":423,"processed":423,"format":252},"\u003Cp>Vernetzte Medizinprodukte müssen umfassend validiert werden, um eine sichere und zuverlässige Leistung zu gewährleisten. Qualitätssicherung auf medizinischem Niveau beinhaltet umfassende Testumgebungen, automatisierte Deployment-Pipelines und robuste Failover-Strategien. Diese Prozesse reduzieren Risiken, beschleunigen die Entwicklung und stellen sicher, dass Updates und neue Funktionen sicher bei Kund:innen ankommen.\u003C\u002Fp>",{"infoText":425,"pgSharedParagraphs":426},"9. Operational Excellence",[427],{"id":428,"ctaLink":219,"pgSharedText":429,"pgSharedTitle":425,"pgSharedCtaLink":219},"34513",{"value":430,"processed":430,"format":252},"\u003Cp>Leistungsfähige vernetzte Geräte schaffen auch lange nach ihrer Einführung Mehrwert. Zu operativer Exzellenz auf medizinischem Niveau gehören kontinuierliches Monitoring, Audit-Trails für Compliance, Insights für Predictive Maintenance sowie Analysen zur Verbesserung technischer und klinischer Ergebnisse. Dieser ganzheitliche Ansatz stellt sicher, dass Ihr vernetztes Geräteökosystem dauerhaft sicher, zuverlässig und optimiert bleibt.\u003C\u002Fp>",{"__typename":247,"id":432,"ctaLink":219,"pgSharedText":433,"pgSharedTitle":435,"pgSharedCtaLink":219},"34516",{"value":434,"processed":434,"format":252},"\u003Cp>Die MedTech-Branche steht an einem Wendepunkt. Künstliche Intelligenz eröffnet völlig neue Möglichkeiten: Medizinprodukte werden leistungsfähiger, Entwicklungszyklen beschleunigen sich und regulatorische Rahmenbedingungen entwickeln sich stetig weiter. Moderne Konnektivitätsinfrastrukturen beseitigen Zielkonflikte, die einst das Potenzial smarter Geräte begrenzt haben.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Der Schlüssel zu diesem neuen Zeitalter ist Medical-grade Connectivity. Sie stellt sicher, dass jeder Datenfluss nachvollziehbar ist, jedes Update sicher erfolgt, jede Erkenntnis unmittelbar nutzbar ist und jedes Gerät über den gesamten Lebenszyklus hinweg regulatorisch konform bleibt. So werden aus leistungsfähigen Modellen leistungsfähige Produkte.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Entwickeln Sie MedTech-Lösungen, die skalierbar sind, regulatorische Anforderungen erfüllen und neue klinische sowie kommerzielle Chancen eröffnen.\u003C\u002Fp>","Einführung von Medical-grade Connectivity für KI im Bereich MedTech",{"__typename":437,"id":438,"pgTitle":439,"text":440,"link":441,"coloredBackground":7,"compactMode":7,"actionVariant":26,"buttonText":219,"pgEmbededCode":444},"ParagraphPgCtaDefault","34517","Ihr Weg beginnt hier!","In unserem Whitepaper „Digital transformation in healthcare: the pathway to medical grade connectivity“ (nur auf Englisch verfügbar) erfahren Sie, wie Sie Medical-grade Connectivity erreichen und den passenden Cloud-Anbieter für Ihre Organisation auswählen.",{"title":442,"url":443,"internal":7},"Zum Whitepaper Download","\u002Fde\u002Finsights\u002Fmedical-grade-connectivity-blueprint-fuer-vernetzte-medizinprodukte",{"value":445,"processed":445,"format":446},"","code",{"__typename":448,"id":449,"title":450,"lead":451,"collectionLink":219,"coloredBackground":256,"teaserCollection":452},"ParagraphPgTeaserCollection","34659","Mehr zum Thema Medical-grade Connectivity","KI und datengetriebene Lösungen sind auf dem Vormarsch – das gilt auch für das Gesundheitswesen und die Medizintechnik. Doch um das volle Potenzial dieser Technologien auszuschöpfen, braucht es ein solides Fundament. Der entscheidende Faktor, der in diesem Umfeld führende Unternehmen von jenen trennt, die den Anschluss verlieren ist Medical-grade Connectivity.",{"status":7,"title":453,"collectionType":219,"contentType":219,"sharedTaxrefBizImpact":219,"sharedTaxrefFunctions":219,"sharedTaxrefExpertises":219,"sharedTaxrefIndustries":219,"taxrefCareersTopics":219,"contentFormat":219,"flagshipContent":256,"contentOwner":454,"teaser":455},"Medical-grade connectivity Teaser - Blogpost 1","business",[456,483,518],{"__typename":6,"id":457,"path":443,"sharedTeaserText":458,"sharedTeaserTitle":460,"sharedTeaserRefMedia":461,"insightExpertiseTerms":479},"26972",{"processed":459},"\u003Cp>\u003Cspan>Welche Plattform passt zu Ihrer MedTech-Strategie? Nutzen Sie unsere Scorecard und entdecken Sie unser 9-stufiges Bewertungsframework.\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>","Medical-grade Connectivity für vernetzte Medizinprodukte",{"id":462,"sharedMediaLegend":219,"mediaImage":463,"name":478},"173020",{"url":464,"width":465,"height":337,"alt":466,"title":219,"size":467,"mime":226,"variations":219,"teaserCollectionVariations":468},"https:\u002F\u002Fcms.zuehlke.com\u002Fsites\u002Fdefault\u002Ffiles\u002Fimages\u002FCloud%20for%20healthcare_Header.png",1920,"Healthcare professional handling an IV solution.  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