Vom virtuellen Gesundheitsassistenten bis zu selbstlernenden Diagnosesystemen: Künstliche Intelligenz (KI) gibt der modernen Medizin viele neue Hilfsmittel an die Hand. Dabei sehen Expert:innen darin erst den Anfang einer KI-Revolution im Gesundheitswesen.
Lesen Sie hier, wie Krankenhäuser, Medikamentenhersteller und auch Hausarztpraxen KI einsetzen. Erfahren Sie außerdem, welche Voraussetzungen erfüllt sein mussten, damit der Wandel zur digitalen und KI-gestützten Medizin überhaupt erfolgen konnte, und worauf es jetzt ankommt.
Seit über 50 Jahren werden KI-gestützte Systeme in der Informatik diskutiert – lange Zeit nur als theoretisches Konzept. Doch seit einigen Jahren boomt der Markt für angewandte KI. Während die in den Medien viel behandelten Systeme wie ChatGPT von OpenAI, Microsoft Copilot und Google Gemini vor allem Industrie und Bürowelt verändern, gibt es auch in der Medizin inzwischen äußerst leistungsfähige KI-Agenten. Längst sind viele dieser Programme den Kinderschuhen entwachsen und leisten in der Praxis wertvolle Arbeit.
Einige davon sind mit den bekannten Produkten von OpenAI und anderen Entwicklerschmieden verwandt oder basieren auf diesen. Andere sind als dedizierte Branchenlösungen komplette Eigenentwicklungen von Spezialanbietern oder Forschungseinrichtungen.
Dabei soll die KI auch helfen, eines der großen Probleme im Gesundheitswesen abzumildern: den Fachkräftemangel. Die WHO schätzt, dass weltweit bis 2030 rund 10 Millionen medizinische Fachkräfte fehlen werden.
Auch in Deutschland leidet das Gesundheitssystem seit vielen Jahren unter einem Mangel an Ärzt:innen und Pflegekräften. Expert:innen erhoffen sich daher von KI auch eine Entlastung des medizinischen Personals. Beispielsweise können immer mehr zeitraubende Dokumentationstätigkeiten an die Computerintelligenz abgegeben werden.
Entscheidend hierbei ist allerdings: Der Mensch muss bei den eigentlichen medizinischen Fragen auch weiterhin das letzte Wort haben. Die Technik kann jedoch helfen, beispielsweise schwer diagnostizierbare Erkrankungen schneller zu entdecken.
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Beispiele, wie KI in der Medizin heute schon unterstützt
Unter Mediziner:innen ist die Akzeptanz von KI hoch. Wie eine Umfrage des IT-Branchenverbands Bitkom ermittelte, betrachten rund 78 % der Ärzt:innen in Deutschland KI als „riesige Chance für die Medizin“. Niedergelassene Ärzt:innen sehen großes Potenzial in künstlicher Intelligenz: Bereits 12 % der Ärzt:innen in Praxen und medizinischen Versorgungszentren nutzen KI als Unterstützung in der Diagnostik. Die nachfolgenden Beispiele zeigen, wie KI Mediziner:innen in ganz unterschiedlichen Bereichen ihrer Arbeit unterstützt.
Tumorerkennung mittels KI‑Radiologie
Der „AI-Rad Companion Chest CT“ ist eine auf KI basierende Software speziell für die Computertomografie. Anbieter Siemens Healthineers hat die Technik mit klinischen Datensätzen trainiert – und das sehr erfolgreich. So erkannte die Software am Deutschen Herzzentrum in München einen bösartigen Tumor auf Computertomogrammen, den erfahrene Radiolog:innen übersehen hatten.
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Rund 150 Millionen Arztbriefe werden in Deutschland jedes Jahr verfasst. Außerdem verbringen Mediziner:innen und Pflegekräfte bis zu 40 % ihrer Arbeitszeit am Computer und dokumentieren ihre Arbeit oder füllen Formulare aus.
Weniger Schreibarbeiten und dadurch mehr Zeit für Patientengespräche, Diagnostik und Therapie: Dieser Wunsch vieler Ärzt:innen wird mit einem KI-Agenten des Fraunhofer-Instituts für Intelligente Analyse- und Informationssysteme (IAIS) Realität. Der Arztbriefgenerator erstellt aus Notizen und Patientenakten automatisiert Arztbriefe inklusive vollständiger ICD-/OPS‑Codierung.
Ein Frühwarnsystem für epileptische Anfälle
Knapp 1 % der Bundesbevölkerung leidet an einer mehr oder weniger stark ausgeprägten Epilepsie. Für Epileptiker:innen ist die Vorhersage bevorstehender Anfälle von großer Bedeutung. So können sie beispielsweise einen sicheren Ort aufsuchen oder ihre Umgebung auf den bevorstehenden Anfall vorbereiten. Nur wenn Anfälle ausreichend zuverlässig vorhersagbar sind, können Betroffene auch ihren Beruf uneingeschränkt ausüben und am Straßenverkehr teilnehmen.
Schon seit längerer Zeit gibt es deshalb sogenannte mobile EEG-Geräte, mit denen sich die Gehirnströme über ein dauerhaftes Elektroenzephalogramm (EEG) überwachen lassen. Doch das
EEG-Signal ist äußerst komplex und schwer zu interpretieren, weil jede Muskelbewegung zu Signalstörungen und verfälschten Messergebnissen führen kann.
Das Projekt MOND (Mobiles, smartes Neurosensorsystem für die Detektion und Dokumentation epileptischer Anfälle im Alltag) des Fraunhofer-Instituts für Digitale Medientechnologie (IDMT) setzt deshalb auf künstliche Intelligenz bei der Interpretation der Signale. Die KI kann Anfälle auf Basis der EEG-Daten mit einer bemerkenswerten Genauigkeit von bis zu 99,6 % vorhersagen.
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Während der Schwangerschaft werden ungeborene Babys über die Plazenta im Mutterleib mit Sauerstoff und Nährstoffen versorgt. Die Größe der Plazenta liefert neben der Größe des Kindes und weiteren Parametern wichtige Aufschlüsse darüber, ob der Fötus insgesamt ausreichend versorgt wird.
An der Technischen Universität München hat die Professorin Julia Schnabel vom Lehrstuhl für Computational Imaging and AI in Medicine deshalb ein KI-gestütztes Verfahren zur genaueren Vermessung der Plazenta entwickelt.
Mehrere Ultraschallköpfe liefern hierbei Messwerte, die eine volumetrische Betrachtung des Mutterkuchens ermöglichen. Hierfür wurde die KI zuvor mit einer Vielzahl von Daten aus bisherigen Ultraschalluntersuchungen trainiert. So kann sie Anomalien sicher erkennen. Neben der Plazenta kann die Software auch Organe des Fötus identifizieren und bei Auffälligkeiten Hinweise auf eine mögliche Gefahr für Mutter und Kind liefern.
Verbesserte Bestrahlungspläne mithilfe von KI
In der Strahlenklinik des Universitätsklinikums Erlangen werden seit vielen Jahren Patienten mit Krebstumoren im Beckenbereich behandelt. Viele von ihnen sind von einem Prostatakarzinom betroffen. Eine große Herausforderung speziell bei dieser Erkrankung ist die möglichst exakte Ausrichtung der Bestrahlung auf das Krebsgewebe. Denn es soll so wenig wie möglich umliegendes, gesundes Gewebe getroffen werden. In der Praxis kommt es hierbei auf wenige Millimeter an. Sogenannte Organverschiebungen im Unterleib machen das genaue Anvisieren der Krebszellen jedoch schwierig.
Die Strahlenklinik in Erlangen betreibt deshalb seit Mai 2025 ein neues und KI-gestütztes Beschleunigersystem namens Ethos, zu dem ein HyperSight-Bildgebungssystem gehört. Es ermöglicht eine verbesserte, tägliche Bildgebung für den zu bestrahlenden Bereich – und somit auch eine genauere Fokussierung. Die Patienten können so exakter bestrahlt werden und benötigen weniger Behandlungssitzungen als bisher.
Künstliche Intelligenz hilft, Medikamente zu entwickeln
Über zehn Jahre dauert es in der Regel von den ersten Analysen neuer Wirkstoffe bis zur Markteinführung eines fertigen Medikaments. Künstliche Intelligenz soll auch hier Fachkräfte in einzelnen Arbeitsschritten entlasten und Abläufe optimieren. Deshalb kooperieren Forschende des „Lamarr-Instituts für Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und Life Science Informatics“ am Bonn-Aachen International Center for Information Technology mit dem „Tübingen Center for Academic Drug Discovery“ (TüCAD2) an der Universität Tübingen.
Gemeinsamer Forschungsgegenstand sind sogenannte Proteinkinasen. Proteinkinasen sind wichtige Enzyme im menschlichen Körper, die unter anderem Zellwachstum und Stoffwechsel regulieren. Sie bilden damit auch einen möglichen Schlüssel zu effizienteren Therapien, die beispielsweise die menschlichen Selbstheilungskräfte nutzen.
Als Basis nutzen die Forschenden eine Sammlung von Millionen Analysedaten, bei deren Auswertung KI tatkräftig unterstützt. Das Ziel: Neue Medikamente schneller bis zur Marktreife führen.
Kollege Avatar übersetzt in 40 Sprachen
Ein gutes Arzt-Patienten-Verhältnis ist entscheidend für jeden Behandlungserfolg. Doch noch immer beenden viele Patient:innen ihre Therapie vorzeitig oder nehmen wichtige Medikamente nicht regelmäßig ein, weil sie dem Therapieplan nicht vertrauen oder Therapiehinweise falsch verstanden haben. Oft sind sprachliche Hürden der Grund für Missverständnisse zwischen Patient:innen und Mediziner:innen.
Die aus Kasachstan stammende Valentina Busik gewann 2025 die Wahl zur „Miss Germany 2025“. Unter Kolleg:innen ist die Dermatologin allerdings vor allem für den KI-gestützten Video-Avatar bekannt, den sie entwickelt hat: Er soll medizinische Fachbegriffe in bis zu 40 Sprachen übersetzen. Damit will Busik Patient:innen Ängste und Sorgen nehmen und das Verständnis für Therapien verbessern.
Wenn Patient:innen Diagnosen und Therapieverläufe nicht verstehen, erklärt ein Avatar mithilfe von KI in 40 verschiedenen Sprachen die Details.
Digitalisierung als Voraussetzung für den Einsatz von KI
Die oben genannten Beispiele zeigen, wie KI in der Medizin Diagnose- und Therapiequalität optimiert und Heilungschancen für Patient:innen messbar verbessert.
Voraussetzung für den Einsatz von KI ist eine weitgehende Digitalisierung im Gesundheitssektor. Denn viele KI-gestützte Verfahren verarbeiten digitale Patientendaten, beispielsweise eingescannte Röntgenbilder.
Umgekehrt ist die Digitalisierung im Gesundheitswesen nicht allein für den Einsatz von KI wichtig. Durch die Abkehr von veralteten, teils immer noch analogen Strukturen mit Stift, Papier und Faxgerät schafft sie auch einen Mehrwert und Entlastung.
Wenn in diesem Zusammenhang von eHealth beziehungsweise E-Health die Rede ist, geht es insbesondere um die Verwendung moderner Informations- und Kommunikationstechnologien im Umgang mit Patient:innen. E-Health vernetzt alle Beteiligten im Gesundheitswesen und kommt bei der unmittelbaren Behandlung und Betreuung von Patient:innen zum Einsatz.
Digitale Technologien schaffen im Gesundheitswesen neue Diagnostik- und Behandlungsmöglichkeiten, erleichtern die Kommunikation zwischen Patient:innen und medizinischen Fachkräften und helfen, Verwaltungsabläufe effizienter zu gestalten.
E-Health ist ein Teilgebiet von Digital Health. Digital Health beschreibt die gesamte Digitalisierung in allen Bereichen des Gesundheitswesens sowie der gesunden Lebensführung und Vorsorge. Zum Bereich Digital Health gehören beispielsweise auch Laufuhren für das Fitnesstraining oder Websites und Apps, die etwa Ernährungsberatungen anbieten.
Wie sich Heilberufe durch KI und Digitalisierung verändern
Wie in anderen Branchen verändern sich auch im Gesundheitswesen viele Berufe durch Digitalisierung und den Einsatz von KI. Bestimmte Berufsbilder werden wichtiger oder kommen ganz neu auf, andere verändern sich oder werden seltener benötigt.
Dass Roboter Ärzt:innen, Apotheker:innen oder Pflegekräfte komplett ersetzen, ist derzeit nicht absehbar. Pflegeroboter helfen hingegen dabei, mobilitätseingeschränkte Personen in Rollstühle zu heben, und entlasten dadurch Pflegekräfte. Pflegeheime in Japan und Südkorea nutzen seit einigen Jahren Kommunikationsroboter, die Bewohner:innen zur Konversation anregen und ihnen spielerisch Inhalte präsentieren.
Auch neue Berufe entstehen durch Digitalisierung und KI in der Medizin. Die Stiftung Münch hat in Zusammenarbeit mit dem Bündnis Junge Ärzte (BJÄ) vier Berufsbilder skizziert, die für die Digitalisierung des Gesundheitssystems wichtig sind:
Digital Health Carer:
Die Fachkraft für digitale Gesundheit kombiniert die klassische analoge Hilfe und Routineversorgung mit digitalen Technologien.
Digital Health Process Manager:
Prozessmanager:innen für digitale Gesundheit sind für die Implementierung und Aufrechterhaltung innovativer medizinischer und pflegerischer Versorgungsabläufe zuständig.
Digital Health Architect:
Systemarchitekt:innen für digitale Gesundheit kombinieren medizinisches und technologisches Wissen, um die digitale Transformation in Gesundheitseinrichtungen voranzubringen und zu überwachen.
Ärzt:innen für digitale Medizin:
Sie müssen fundierte Kenntnisse über digitale Tools und digitale Gesundheitsanwendungen haben und diese genauso anwenden können wie analoge Hilfsmittel.
Digitalisierung im Gesundheitswesen – Beispiele
Die Digitalisierung im Gesundheitswesen hat bereits zu vielen Neuerungen geführt. Künftig könnten durch die digitale Transformation noch viele weitere, teils bahnbrechende Entwicklungen anstehen. Vor allem im Verwaltungsbereich haben sich bereits viele Dinge etabliert, beispielsweise die elektronische Patientenakte, eine Tablet-gestützte Patientenaufnahme und digitale Aufklärungsbögen.
Noch immer muss medizinisches Personal in Praxen und Krankenhäusern zu viel Zeit für Verwaltungsarbeit aufwenden. Für das eigentliche Arzt-Patienten-Gespräch bleiben deshalb in der Hausarztpraxis im Durchschnitt nur 8 Minuten, wie die Stiftung Gesundheitswissen ermittelte.
Mit einer serviceorientierten Architektur verschlanken und digitalisieren Gesundheitseinrichtungen ihre internen Prozesse. Vorteil für die Patient:innen: Es bleibt mehr Zeit für das ärztliche Gespräch. Informationen kommen schneller an. Abläufe werden zudem transparenter und Fehlerquellen reduziert. Aber auch ganz banale Dinge wie flächendeckendes WLAN oder 5G-Campus-Netze in Krankenhäusern sind auf die fortschreitende Digitalisierung im Gesundheitswesen zurückzuführen.
Bei Diagnose und Behandlung hat die Digitalisierung ebenfalls in großem Umfang Einzug gehalten: Messung und Kontrolle von Gesundheitsdaten per Sensor und App gehören mittlerweile zum Standard. Ebenso greifen Ärzt:innen verstärkt auf Telemedizin zurück, inklusive Videosprechstunde und Konsultationen mit Kolleg:innen.
Bei bestimmten Operationen und Eingriffen nutzen Ärzt:innen Roboter zur Unterstützung oder setzen Virtual Reality ein. Einige verwenden künstliche Intelligenz (KI) bei der Diagnose, beispielsweise zur Auswertung von Röntgen- oder MRT-Aufnahmen.
Laut einer Bitkom-Umfrage können sich Ärzt:innen in Zukunft computergestützte Voraussagen vorstellen, die vor Pandemien warnen und die Dynamik von Infektionsgeschehen vorhersagen. Ein Großteil der Umfrageteilnehmer:innen erwartet zudem, dass künstliche Organe künftig mithilfe von 3D-Druckern entstehen – etwa Speiseröhrenimplantate, Haut und Knorpelscheiben.
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So steht Deutschland im internationalen Vergleich da
Im Vergleich zu anderen Ländern geht die Digitalisierung im Gesundheitswesen hierzulande eher schleppend voran. Die Bertelsmann-Stiftung kritisierte noch 2022 in ihrer #SmartHealthSystems-Studie, dass Deutschland im internationalen Vergleich mit 16 anderen Nationen nur auf den vorletzten Platz kam. Digitale Health-Anwendungen seien bisher kaum in der Regelversorgung angekommen.
In einer Bitkom-Erhebung aus dem Oktober 2022 waren auch 78 % aller Ärzt:innen der Ansicht, Deutschland liege in diesem Bereich im Vergleich zu anderen Ländern zurück. Bei einer vergleichbaren Umfrage aus dem Jahr 2021 waren nur 60 % dieser Meinung gewesen.
Hingegen stellte die EU-Kommission in ihrer Analyse zum digitalen Wandel im Gesundheitssystem 2023 fest, dass Deutschland sich beim Gesamtreifegrad E-Health auf 87 % verbessert hatte. Das entsprach einem Anstieg um 17 Prozentpunkte gegenüber dem Vorjahr. Im Ranking der EU-Staaten wechselte Deutschland damit vom 18. auf den 8. Platz.
Chancen und Risiken
Auch Kritiker:innen haben inzwischen anerkannt, dass mehr Digitalisierung im Gesundheitssystem notwendig ist. Fachleute versprechen sich davon auch eine stärker personalisierte Vorsorge, die viele Erkrankungen und Verletzungen bereits im Vorfeld verhindern oder abmildern könnte.
Ferner erwarten sie eine präzisere Diagnostik sowie individuellere und gänzlich neue Behandlungsmethoden mit besseren Heilungschancen. Auch die Versorgungsqualität für Patient:innen werde profitieren.
Doch die Datenmengen, die durch die digitale Transformation entstehen, sind auch ein Risiko; der „gläserne Patient“ ist gerade in Deutschland für viele Menschen ein Schreckensszenario. Ist der Schutz von sensiblen Patientendaten nicht gewährleistet, könnten Gesundheitsprofile in falsche Hände geraten. Zudem ist auch mit Blick auf die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) zu klären, wie etwa mit Datenverlusten infolge technischen Versagens umgegangen werden soll.
Die Organisation für Zusammenarbeit und wirtschaftliche Entwicklung (OECD) hat in einer Analyse darauf hingewiesen, dass KI und Digitalisierung auch Mehrkosten verursachen können: Wearables, die die Gesundheit überwachen sollen, würden oft auch Fehlalarme auslösen – die dann unnötige Facharztbesuche oder gar Rettungseinsätze zur Folge hätten. Für die Mehrheit der Patient:innen bedeuten die Wearables aber ein Plus an Freiheit und Selbstbestimmung.
Patient:innen überwachen zu Hause ihre Vitalwerte mit sogenannten Wearables, etwa Fitnessuhren.
Gesetzeslage zur Digitalisierung im Gesundheitswesen
Im Verlauf der fortschreitenden Digitalisierung im Gesundheitswesen hat die Regierung mehrere Gesetze erlassen. Den Grundstein legte das E-Health-Gesetz aus dem Jahr 2015: Es formuliert den ersten Rahmen für den Aufbau der sicheren Telematikinfrastruktur (TI) und für die Einführung medizinischer Anwendungen.
Seitdem haben verschiedene Gesetze die Digitalisierung gefördert – beispielsweise:
Terminservice- und Versorgungsgesetz (TSVG)
Gesetz für mehr Sicherheit in der Arzneimittelversorgung (GSAV)
Mitte 2023 beschloss der damalige Bundestag außerdem das Gesetz zur Beschleunigung der Digitalisierung des Gesundheitswesens, kurz: Digital-Gesetz oder DigiG. Es soll die Telemedizin stärken und den Einsatz sogenannter Digitaler Gesundheitsanwendungen (DiGA) vereinfachen. Damit sind kostenpflichtige Apps für Patient:innen gemeint, die genau wie Medikamente auf Rezept verschrieben werden können.
Mit dem DigiG kam zum 1. Januar 2024 auch das papierlose E-Rezept. Es ist verpflichtend für alle verschreibungspflichtigen Arzneimittel. Patient:innen können ihr E-Rezept für den Gang in die Apotheke nun auf drei Wegen erhalten:
Über die offizielle Smartphone-App „Das E-Rezept“
Verknüpft mit der Gesundheitskarte zum Auslesen in der Apotheke
Als Papierausdruck mit 2D-Barcode
Ebenfalls über das DigiG wurde zum 29. April 2025 nach mehreren Terminverschiebungen die elektronische Patientenakte (ePA) eingeführt. Sie ist vorerst eine Ergänzung zu Arztbriefen und anderen Dokumenten und bietet eine digitale Speichermöglichkeit für Gesundheitsdaten – bisher allerdings nur für gesetzlich Krankenversicherte.
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Digitalisierung und KI in der Medizin: Das Wichtigste in Kürze
Künstliche Intelligenz hilft Ärzt:innen bereits in vielen Bereichen bei Diagnose und Therapie. Dabei wird KI in der Medizin immer nur unterstützend und beratend eingesetzt.
KI im Gesundheitswesen setzt in der Regel eine vorherige Digitalisierung voraus – beispielsweise die Erfassung von Diagnosedaten in digitaler Form.
Wesentliches Ziel der Digitalisierung ist die Verbesserung der Qualität und der Zugänglichkeit von Gesundheitsdienstleistungen.
Beispiele für die Digitalisierung sind die elektronische Patientenakte, das E-Rezept, Apps zur Gesundheitsüberwachung, Telemedizin sowie neue technologische Lösungen bei Behandlungen.
Deutschland hat bei der Digitalisierung der Medizin im internationalen Vergleich Aufholpotenzial.
Ein wichtiges Thema bei der Digitalisierung ist der sichere und sorgsame Umgang mit den Daten von Patient:innen.
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