KI im Gesundheitswesen: Anwendungen und Trends

10.04.2025

7 Minuten

Die Gesundheitsbranche verändert sich im Eiltempo – nicht trotz, sondern gerade wegen der wachsenden Herausforderungen. Demografischer Wandel, Personalmangel und der stetige Ruf nach noch mehr Effizienz zwingen medizinische Einrichtungen dazu, bestehende Prozesse komplett neu zu denken. Im Zentrum dieser Entwicklung steht derzeit vor allem ein Innovationsfeld: Der Einsatz künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen. Ob bei der Früherkennung komplexer Krankheitsbilder, in der automatisierten Bildanalyse oder bei der Entwicklung neuer Wirkstoffe – KI-Systeme liefern bereits heute einen messbaren Beitrag zur Versorgungssicherheit.

KI im Gesundheitswesen transformiert ganze Arbeitsprozesse, entlastet Fachpersonal in Administration und Pflege, beschleunigt die Entscheidungsfindung und verbessert das Patienten-Monitoring in Echtzeit. Besonders spannend: Auch ausserhalb des direkten Patientenkontakts, etwa bei der Systemintegration, Sensorik oder dem Aufbau virtueller Patientenzimmer, entstehen völlig neue Einsatzfelder für digitale Technik.

Dieser Beitrag zeigt, wo KI im Gesundheitswesen bereits heute zum Einsatz kommt, welche Trends die Zukunft prägen – und wie Unternehmen aus Medizin und Forschung und davon profitieren.

Abb. Chirurg nutzt Augmented Reality zur Arbeit an einem virtuellen 3D-Gehirnmodell mit medizinischen Bildschirmen im Hintergrund.

Gesundheitsversorgung im Wandel
KI in der Medikamentenentwicklung
Patienten-Monitoring und Prävention mit smarter Technologie
Das virtuelle Patientenzimmer – ein neues Versorgungsmodell

KI als Pfeiler der Digitalisierungsstrategie
Risiken, Regulatorik und ethische Fragen
Fortschritt mit Verantwortung gestalten

Das Gesundheitswesen steht seit Jahren unter immensem Druck. Die Zahl älterer Patient*innen steigt kontinuierlich, während gleichzeitig immer weniger medizinisches Fachpersonal zur Verfügung steht. Dieser demografische Wandel trifft auf ein System, das vielerorts an seine Belastungsgrenzen gerät. Spitäler, Labore und Forschungseinrichtungen müssen mit weniger Ressourcen mehr leisten – und das auf konstant hohem Qualitätsniveau. Hinzu kommen steigende Kosten, komplexe regulatorische Anforderungen und wachsende Erwartungen an eine patientenzentrierte Versorgung.

In diesem Spannungsfeld gewinnt künstliche Intelligenz eine neue Bedeutung. Nicht als Science-Fiction, sondern als real einsetzbare Schlüsseltechnologie, die medizinische Abläufe effizienter, präziser und vor allem skalierbarer macht. KI ist in der Lage, grosse Datenmengen in kürzester Zeit auszuwerten, Muster zu erkennen, die für das menschliche Auge verborgen bleiben, und Handlungsempfehlungen zu generieren, die fundierte Entscheidungen unterstützen. Genau darin liegt ihre Stärke: als intelligentes Werkzeug im Dienst medizinischer Expertise.

Wichtig ist jedoch eine klare Abgrenzung. KI im Gesundheitswesen ersetzt keine ärztliche Entscheidung – sie ergänzt sie. Die Verantwortung bleibt beim Menschen. Algorithmen liefern Hinweise, Analysen und Vorschläge, aber keine finalen Diagnosen oder Therapien. Damit dieser Ansatz funktioniert, braucht es technologische Präzision, transparente Systeme, nachvollziehbare Entscheidungslogiken und ein hohes Vertrauen in die Integrität der verwendeten Daten.

Die Diagnostik zählt zu den spannendsten Anwendungsfeldern von KI im Gesundheitswesen. Insbesondere in der bildgebenden Medizin hat sich der Einsatz intelligenter Algorithmen in den vergangenen Jahren rasant entwickelt. Moderne Bildanalyse-Tools, basierend auf Deep Learning, erreichen heute eine Präzision, die mit der Einschätzung erfahrener Fachärzt*innen konkurrieren kann – und das in Rekordzeit. In der Radiologie beispielsweise analysieren KI-Systeme Mammographien auf Hinweise für Brustkrebs, erkennen verdächtige Lungenveränderungen in CT-Aufnahmen oder identifizieren Mikroblutungen im Gehirn, die auf einen bevorstehenden Schlaganfall hinweisen könnten.

Auch in der Pathologie und Dermatologie zeigt sich die Stärke automatisierter Auswertung: Hautläsionen, Muttermale oder Zellveränderungen werden durch KI voranalysiert, bevor sie in die ärztliche Bewertung einfliessen. In der Ophthalmologie wiederum kommen KI-gestützte Systeme zum Einsatz, um Frühzeichen diabetischer Retinopathien zu erkennen – eine häufige Ursache für Erblindung bei Diabetiker*innen.

Noch eindrücklicher sind die Fortschritte im Bereich der Früherkennung. Laut der britischen Forschungsplattform NIHR zählen Frühwarnsysteme bei Sepsis, Schlaganfall-Risikoabschätzungen oder die Vorhersage kardiovaskulärer Komplikationen zu den vielversprechendsten KI-Anwendungen in der klinischen Praxis. Der Vorteil liegt auf der Hand: Je früher eine kritische Entwicklung erkannt wird, desto grösser ist die Chance, rechtzeitig und wirksam zu intervenieren.

Entscheidend ist dabei nicht nur die technische Qualität der Systeme, sondern ihre Integration in bestehende Klinikprozesse. KI entfaltet ihre Wirkung erst dann vollständig, wenn sie Teil eines strukturierten, ärztlich begleiteten Gesamtablaufs wird.

Ärztin im Operationssaal nutzt holografische Darstellung des menschlichen Körpers

Neues KI-Modell optimiert die Krebsdiagnostik

Auch in der Krebsdiagnostik zeigt KI grosses Potenzial. Ein Forschungsteam hat ein KI-Modell entwickelt, das anhand einzelner Krebszellen präzise Vorhersagen über den Tumortyp und die Krankheitsursache treffen kann. Dabei nutzt die Technologie Bilddaten aus Standard-Pathologieverfahren und analysiert diese auf mikroskopischer Ebene. Die Genauigkeit (99.26%) der KI ist bemerkenswert – sie erkennt Unterschiede, die selbst für erfahrene Patholog*innen kaum sichtbar sind. Dieser Ansatz könnte die Diagnosestellung bei Krebs nicht nur beschleunigen, sondern auch individualisierte Therapieentscheidungen deutlich verbessern. Besonders in komplexen Fällen, bei denen herkömmliche Methoden an ihre Grenzen stossen, liefert die KI neue diagnostische Klarheit – und damit eine wichtige Grundlage für eine zielgerichtete Behandlung.

Nicht nur im OP oder bei bildgebenden Verfahren verändert künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen den Alltag – auch jenseits der direkten Patientenversorgung eröffnet sie enorme Potenziale. Besonders in der Administration stossen viele Einrichtungen regelmässig an ihre Grenzen. Dokumentationspflichten, Ressourcenplanung, Terminvergabe und Materiallogistik binden Kapazitäten, die andernorts fehlen. Genau hier setzt die KI-gestützte Automatisierung an – mit dem Ziel, Fachpersonal von repetitiven Aufgaben zu entlasten und wertvolle Zeit freizusetzen.

Intelligente Systeme übernehmen mittlerweile die automatische Codierung von Diagnosen und Behandlungsfällen, erstellen strukturierte Dokumente auf Basis medizinischer Informationen und optimieren die Ressourcenzuteilung in Echtzeit. Besonders effizient zeigt sich der Einsatz von Natural Language Processing (NLP) bei der ärztlichen Dokumentation: Anstelle händischer Eingaben protokollieren digitale Assistenten ärztliche Gespräche und wandeln diese in strukturierte Texte um – inklusive automatischer Verschlagwortung für spätere Auswertungen.

Auch die Triage lässt sich durch KI unterstützen. Automatisierte Systeme analysieren Symptome, Dringlichkeiten und Kapazitäten – und helfen dabei, Patient*innen zielgerichtet zu priorisieren. Das Terminmanagement wird ebenfalls automatisiert, indem Algorithmen freie Slots erkennen, Terminwünsche mit Ressourcen abgleichen und Erinnerungen steuern. In der Materiallogistik sorgen KI-Systeme für Nachschub, bevor Engpässe entstehen – sie überwachen Verbrauch, Lagerbestände und Lieferzeiten in Echtzeit.

Der Effekt: schlankere Prozesse, weniger manuelle Eingriffe, mehr Fokus auf das Wesentliche. Für Spitäler, Labore und Gesundheitseinrichtungen bedeutet das nicht nur höhere Effizienz, sondern auch eine spürbare Entlastung der Mitarbeitenden.

Die Entwicklung neuer Medikamente ist ein aufwendiger, kostspieliger und oft jahrelang andauernder Prozess. Künstliche Intelligenz verändert diesen Ablauf grundlegend – und zwar vom ersten Molekül bis zur klinischen Zulassung. Besonders in der präklinischen Phase kommen KI-gestützte Systeme zum Einsatz, um chemische Strukturen zu analysieren, potenzielle Wirkstoffe zu identifizieren und ihre Bindung an Zielmoleküle vorherzusagen. Machine-Learning-Modelle durchforsten riesige Datenbanken, erkennen Zusammenhänge zwischen Molekülen und Krankheiten – und schlagen Kombinationen vor, auf die klassische Methoden nicht gekommen wären.

Einen entscheidenden Fortschritt bringen Simulationsmodelle, die mögliche Wirkstoffinteraktionen, Nebenwirkungen oder metabolische Prozesse bereits in der Designphase abschätzen. Das spart Zeit, verringert Tierversuche und senkt die Zahl ineffektiver Kandidaten, die es in die klinische Prüfung schaffen. Auch bei der Planung und Auswertung klinischer Studien unterstützt KI durch Prognosen zu Patientengruppen, Wirkverläufen und Dosierungsschemata.

Wichtige KI-Anwendungen in der Medikamentenentwicklung auf einen Blick:

Molekülscreening: Analyse von Milliarden chemischer Verbindungen in kurzer Zeit
Target Prediction: Identifikation möglicher Angriffspunkte im Körper
Wirkstoffdesign: Vorschläge für neue Substanzen durch KI-generierte Strukturen
Toxizitätsvorhersage: Frühzeitige Erkennung potenziell schädlicher Effekte
Klinikplanung: Optimierung von Studienparametern und Patientenselektion

Forschende in weissen Laborkitteln analysieren medizinische Daten mithilfe moderner Technologie und 3D-Druck – KI-gestützte Forschung im Gesundheitswesen.

VR und AR →

Workstation PCs →

Überwachungsmonitore →

Touchscreen Monitore →

Digital Signage →

KVM-Switches →

Mit dem zunehmenden Bedarf an ambulanter Versorgung und der wachsenden Zahl chronisch kranker Menschen wird das Patienten-Monitoring zur strategischen Schlüsselaufgabe. Smarte Technologien schaffen hier die Verbindung zwischen medizinischer Betreuung und digitaler Präzision. Sensorik-basierte Systeme überwachen Vitalparameter wie Herzfrequenz, Blutzucker oder Sauerstoffsättigung in Echtzeit – direkt am Körper der Patient*innen oder integriert in die Umgebung, etwa über Bettsensoren oder Raumüberwachung.

Telemetrische Geräte übertragen diese Daten automatisiert an zentrale Plattformen, wo sie von KI-Algorithmen analysiert werden. Durch diesen kontinuierlichen Datenfluss erkennen Systeme Veränderungen im Gesundheitszustand frühzeitig – oft bevor klinisch relevante Symptome auftreten. Besonders wertvoll ist das bei Risikopatient*innen, die nach einem Spitalaustritt überwacht werden: Predictive Analytics berechnet die Wahrscheinlichkeit für eine Wiedereinweisung und ermöglicht gezielte Präventionsmassnahmen.

Bei chronischen Erkrankungen wie Herzinsuffizienz oder Diabetes unterstützt KI die personalisierte Therapie. Systeme analysieren die Verlaufskurven, prüfen die Wirksamkeit von Medikamenten und schlagen Anpassungen in Echtzeit vor. Ärzt*innen behalten dabei die Kontrolle, treffen aber Entscheidungen auf Basis valider, aktueller Daten. Das Resultat: stabilere Verläufe, weniger Notfälle – und mehr Autonomie für Patient*innen im Alltag. Smarte Überwachung wird damit zur Grundlage für eine proaktive, datengetriebene Versorgung.

Das klassische Patientenzimmer wandelt zu einem digitalen Raum. Im Zentrum dieses Wandels steht das Konzept des virtuellen Patientenzimmers: eine Kombination aus Telemedizin, vernetzter Sensorik und KI-gestützter Überwachung, die Patient*innen kontinuierlich betreut – ob in der Klinik, im Pflegeheim oder zu Hause. Im Mittelpunkt dieses Modells stehen intelligente Systeme, die Vitaldaten erfassen, automatisch auswerten und bei Abweichungen direkt reagieren.

Remote Care ermöglicht es Ärzt*innen, auch auf Distanz medizinisch präsent zu sein. Die automatische Erkennung von Notfallsituationen – etwa bei Stürzen, Atemanomalien oder plötzlichen Vitalwertveränderungen – steigert die Patientensicherheit und schafft neue Versorgungsstandards in Pflegeeinrichtungen oder im betreuten Wohnen.

Für die technische Umsetzung braucht es robuste, präzise und interoperable Komponenten. Hier kommt die Produktwelt von Conrad ins Spiel: Hochwertige Sensoren, kompakte IoT-Geräte, modulare Embedded-Systems und zuverlässige Schnittstellen bilden die technologische Basis, um smarte Patientenzimmer individuell auszustatten und in bestehende Systeme zu integrieren.

Das virtuelle Patientenzimmer ist keine Zukunftsmusik – es ist Realität. Und es zeigt eindrucksvoll, wie sich medizinische Versorgung durch Technologie personalisieren, automatisieren und gleichzeitig menschlicher gestalten lässt.

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KI als Pfeiler der Digitalisierungsstrategie

Die DigiSanté-Studie des BAG zeigt: Die Schweiz verfügt über ein enormes Potenzial beim Einsatz von KI im Gesundheitswesen, doch zentrale Standards und Schnittstellen fehlen vielerorts noch. Leuchtturmprojekte wie am Inselspital, an der ETH Zürich oder am CHUV Lausanne treiben die klinische Anwendung voran – von automatisierten Diagnosesystemen bis zur Echtzeit-Analyse von Gesundheitsdaten. Parallel entstehen Initiativen zur Interoperabilität und zum Aufbau sicherer, strukturierter Gesundheitsdatenräume. Herausforderungen bestehen vor allem in der Datensicherheit, der gesellschaftlichen Akzeptanz und der skalierbaren Integration in die föderale Spital- und Versorgungslandschaft.

Medizinforscherin mit VR-Brille und Controllern nutzt virtuelle Realität zur Simulation oder Analyse – innovative Anwendung von KI und immersiven Technologien in der Medizin.

So gross das Potenzial von KI im Gesundheitswesen ist – es bringt auch komplexe Herausforderungen mit sich. Ein zentrales Problem bleibt der Bias in Trainingsdaten: Wenn Algorithmen mit unausgewogenen oder verzerrten Datensätzen trainiert werden, riskieren sie fehlerhafte Empfehlungen. Hinzu kommt die oft fehlende Erklärbarkeit von KI-Entscheidungen, was besonders bei sensiblen Diagnosen problematisch ist.

Wer trägt die Verantwortung, wenn ein digitales System falsche Hinweise liefert? Um Vertrauen zu schaffen, braucht es klare Regulierungen, zertifizierte Systeme und eine transparente Kommunikation. Nur mit nachvollziehbaren Standards lassen sich Sicherheit und Akzeptanz langfristig gewährleisten.

Die Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen analysiert Daten, erkennt Risiken, entlastet Fachpersonal und schafft neue Versorgungsmodelle. Doch Fortschritt verlangt Verantwortung. Für Anwender*innen in Spitälern, Laboren oder der Medizintechnik zählt nicht nur Innovation, sondern vor allem Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Sicherheit. Systeme müssen nahtlos in bestehende Strukturen integrierbar sein – technisch wie organisatorisch.

Conrad liefert dafür die passenden Bausteine: von Sensorik und Embedded Systems bis zu IoT-Lösungen für Monitoring und Steuerung. So entstehen Plattformen, die Technik und Versorgung verbinden – und eine digitale Zukunft ermöglichen, die den Menschen in den Mittelpunkt stellt. Möchten Sie mehr über die Lösungen von Conrad im Bereich Künstlicher Intelligenz und Automatisierung im Gesundheitssektor erfahren?