Die Medizin mit hochwirksamen KI-Lösungen voranbringen

Unsere KI-Bemühungen im Gesundheitswesen konzentrieren sich strategisch auf zentrale klinische Indikationen, darunter Herz-Kreislauf-Erkrankungen, Krebs und neurologische Erkrankungen. In diesen hochkomplexen und häufig auftretenden medizinischen Krankheitsbildern kann KI dazu beitragen, einige der dringendsten Herausforderungen im Gesundheitswesen zu bewältigen, bessere Entscheidungen zu unterstützen, Ergebnisse zu verbessern und die Versorgung in großem Umfang voranzubringen.

Unsere Innovation ist um drei Kernbereiche strukturiert, die das gesamte Versorgungsspektrum abdecken: die Automatisierung von Verfahren, die Koordination der Versorgung und die Orchestrierung von Arbeitsprozessen in Krankenhäusern.

Algorithmen, grundlegende Modelle und agentische KI

Um Innovation in klinischen und wirtschaftlichen Wert umzusetzen, deckt unsere KI-Pipeline den gesamten Lebenszyklus ab – von Datenkuratierung, Lesen und Annotation bis hin zu Forschung und Entwicklung, Modelltraining und der Umsetzung von Modellen in skalierbares Geschäft. Diese Pipeline umfasst sowohl große grundlegende Modelle als auch spezialisiertere Modelle, die auf spezifische klinische Aufgaben zugeschnitten sind.

KI im Gesundheitswesen ist im Wesentlichen eine Frage der Größenordnung, bei der Rechenleistung, Daten und wissenschaftliche Expertise zusammenkommen. Im letzten Jahrzehnt hat sich die verfügbare Rechenleistung um den Faktor 1.000 erhöht, was völlig neue Ansätze für die KI-Entwicklung in der Medizin ermöglicht.

Der Zugang zu umfassenden und vielfältigen Gesundheitsdaten ist entscheidend für die Weiterentwicklung von Gesundheits-KI. Siemens Healthineers kuratiert sorgfältig hochwertige Datensätze von allen fünf Kontinenten und greift dabei auf öffentliche klinische Register, medizinische Vereinigungen und vertrauenswürdige Forschungspartner zurück. Diese Datensätze decken eine breite Palette von diagnostischen Verfahren ab, darunter klinische Bildgebung, Labordaten, genomische Informationen und longitudinale klinische Daten wie Patient*innengeschichten, die die Vielfalt und Komplexität realer Gesundheitssysteme und Patient*innenpopulationen widerspiegeln.

Gleichzeitig bleibt eine der größten Herausforderungen im Gesundheitswesen die hohe Fragmentierung zwischen Datenquellen, Patient*innenakten und Systemen, die schwer miteinander verbunden und integriert werden können. In vielen Fällen besteht diese Fragmentierung aus guten Gründen. Strenge Datenschutzanforderungen und regulatorische Schutzmaßnahmen sind unerlässlich, um die Patient*innensicherheit zu schützen und Schäden zu verhindern. Strenge Validierungs- und Genehmigungsprozesse sind daher nicht optional; sie sind grundlegend.

Intelligente Methode, Datensilos zu überwinden 

Unser Ansatz ist es, diese Hürden verantwortungsvoll zu überwinden, indem wir uns nicht nur auf Risikoprävention konzentrieren, sondern auch das volle Innovationspotenzial freisetzen. Technologien wie föderiertes Lernen ermöglichen es uns, KI-Modelle über verteilte Datenquellen hinweg zu trainieren, ohne sensible Daten von Patient*innen zu übertragen oder zu zentralisieren. Dies ermöglicht es uns, Erkenntnisse aus verschiedenen Datensätzen zu integrieren und‑ gleichzeitig Datenschutzbestimmungen und Datensouveränität voll zu respektieren. Während sich diese Technologien weiterentwickeln, helfen sie, bislang bestehende Einschränkungen zu überwinden und vertrauenswürdige, skalierbare Innovationen im Gesundheitswesen zu ermöglichen.

Praktisch ist das bereits anwendbar: Digi X.Lab ist eine sichere, lokale Innovationsumgebung, die klinischen Partnern hilft, KI-Anwendungsfälle zu erforschen, zu validieren und zu skalieren, ohne sensible Daten außerhalb ihrer vertrauenswürdigen Infrastruktur zu verschieben.

Eine globale Infrastruktur für Forschung und Entwicklung 

Im Zentrum unserer KI-Entwicklung steht ein globales Team von mehr als 350 hochqualifizierten Expert*innen, die unsere KI-Algorithmen entwerfen, trainieren und rigoros validieren. Ihre Arbeit wird von einer dedizierten globalen Recheninfrastruktur unterstützt, die auf großflächige KI-Experimente zugeschnitten ist.

Unser Flaggschiff-Supercomputer Sherlock gehört zu den leistungsstärksten KI-Entwicklungsplattformen im Gesundheitswesen. Seine außergewöhnliche Rechenleistung ermöglicht mehr als 1.800 KI-Experimente pro Tag und beschleunigt die kontinuierliche Innovation in KI-gestützten Gesundheitslösungen. Sherlock arbeitet in den Vereinigten Staaten und wird durch eine dezentrale Infrastruktur ergänzt, die sich über China, Deutschland und Indien erstreckt. Das gewährleistet globale Skalierbarkeit, Resilienz und Compliance.

Vertrauen, Sicherheit und Regelkonformität sind grundlegend für unsere Entwicklung von Gesundheits-KI. Siemens Healthineers hält sich an strenge Datenschutzprinzipien, um sicherzustellen, dass Daten von Patient*innen stets geschützt sind. Bevor Daten in Forschung oder Entwicklung verwendet werden, durchlaufen sie strenge, standardisierte Anonymisierungsprozesse, die alle personenbezogenen Daten entfernen – oft noch bevor die Daten Siemens Healthineers erreichen. Dieser Ansatz schützt die Privatsphäre der Patient*innen und ermöglicht gleichzeitig verantwortungsvolle Innovationen.

Hochwertige Daten sind für sichere und zuverlässige KI unerlässlich. Unsere Expert*innen prüfen und bereichern jeden Datensatz sorgfältig und fügen entsprechende klinisch relevante Kontexte wie anatomische Orientierungspunkte, diagnostische Indikatoren oder Tumorcharakterisierungen hinzu. Diese hochwertigen Annotationen sind entscheidend für die Entwicklung von KI-Modellen, die genau, robust und klinisch sinnvoll sind.

Forschung und Entwicklung basieren auf einem strengen KI-Governance-Rahmen

Im Zentrum unserer KI-Entwicklung steht eine stetig wachsende, sorgfältig verwaltete Datengrundlage, die mehr als zwei Milliarden Datenpunkte umfasst. Dieses umfangreiche Datenökosystem ermöglicht es uns, unsere Algorithmen kontinuierlich zu verfeinern, unser Verständnis von Krankheiten und Patient*innengruppen zu vertiefen und die Modellleistung im Laufe der Zeit zu verbessern. Mit jedem zusätzlichen Datenpunkt wird unsere KI präziser, widerstandsfähiger und klinisch relevanter.

Unsere KI-Modelle greifen auf eine breite und vielfältige Palette von Datenquellen zurück, darunter Gesundheitsinformationen von Patienten und Patientinnen, medizinische Ergebnisse, klinische Studien und etablierte klinische Behandlungsstandards, die von Ärzteverbänden definiert wurden. Jeder Datensatz folgt einem strengen Governance-Rahmen, also Regeln, um Datenintegrität, Rückverfolgbarkeit und Sicherheit sicherzustellen. Jeder Datenpunkt stammt von einer echten Patientin bzw. von einem echten Patienten. Daher bleibt der Schutz der Rechte, Privatsphäre und des Vertrauens der Patient*innen von größter Bedeutung. Dieses unerschütterliche Engagement für Regelkonformität und Sicherheit bildet die Grundlage jeder einzelnen KI-Lösung, die wir in die klinische Praxis einbringen.

Gesundheits-KI ist kein zukünftiges Versprechen mehr. Sie ist bereits in Krankenhäusern weltweit integriert und transformiert still und leise die klinischen Routinen. In den täglichen Betrieb unterstützt KI Gesundheitsfachkräfte, indem sie wiederkehrende Aufgaben automatisiert, klinische Entscheidungsfindung verbessert und den Einsatz begrenzter Ressourcen optimiert. Dadurch liefert sie jeden Tag einen greifbaren Mehrwert – für medizinisches Fachpersonal, Krankenhäuser sowie Patientinnen und Patienten gleichermaßen. In klinischen Umgebungen beschleunigt Gesundheits-KI die Abläufe, stärkt die Koordination der Behandlungspfade und erweitert den Zugang zu Behandlungen über einzelne Abteilungen hinaus.

Unterstützung von Gesundheitsfachkräften und Beschleunigung der Versorgung

Die weltweite Nachfrage nach medizinischen Eingriffen steigt weiter, während Arbeitskräftemangel eine der dringendsten Herausforderungen für Gesundheitssysteme bleibt. KI im Gesundheitswesen hilft, dieses Ungleichgewicht zu beheben, indem sie die Effizienz über einzelne Arbeitsabläufe sowie über ganze Verfahren hinweg verbessert.

Gesundheits-KI erleichtert die Arbeitsbelastung für Gesundheitsfachkräfte und vereinfacht die Bedienung von Geräten, indem sie routinemäßige und sich wiederholende Aufgaben automatisiert. Schnellere Untersuchungen, beschleunigte Bilddeutung, optimierte Therapieplanung und effizientere Probenbehandlung ermöglichen es den Anbietern, mehr Patientinnen und Patienten zu behandeln, ohne mehr Personal einsetzen zu müssen bzw. das Personal stärker zu belasten. Gleichzeitig reduziert Gesundheits-KI die Variabilität zwischen den Nutzern und trägt zu konsistenteren und reproduzierbareren klinischen Ergebnissen bei.

Nachhaltige Versorgung: Vom Screening bis zur Nachsorge

Gesundheits-KI verbessert die Versorgung nicht nur an isolierten klinischen Kontaktpunkten, sondern ganzheitlich über den gesamten Weg von Patienten und Patientinnen hinweg. Durch die intelligente Integration über die Zeit hilft Gesundheits-KI, die Versorgung proaktiver, prädiktiver und personalisierter zu gestalten.

Klinisch unterstützt Gesundheits-KI die Längsschnittversorgung, indem sie die Bildqualität verbessert, eine umfassende Bewertung bildgebender Studien ermöglicht und klinisch relevante Ergebnisse automatisch identifiziert. Sie unterstützt außerdem die Therapieplanung und -leitleitung, indem sie die intelligente Erstellung personalisierter Behandlungspläne ermöglicht und relevante diagnostische Daten direkt in die Therapieabläufe integriert. Diese Fähigkeiten ermöglichen eine individuellere, selbst wenn die Fallkomplexität und die Patient*innenzahlen weiterwachsen.

Erweiterung des Zugangs und Stärkung der Gesundheitsversorgung in großem Umfang

Über einzelne Arbeitsabläufe hinaus verbessert Gesundheits-KI die Leistung auf Abteilungs-, Flotten- und institutioneller Ebene und hilft Gesundheitsdienstleistern, effizienter und zuverlässiger als Systeme zu arbeiten.

Durch die Priorisierung von Informationen und die intelligente Analyse von Daten unterstützt Gesundheits-KI eine effektivere Terminplanung von Patient*innen und Ressourcen. Sie verbessert die Kapazitätsverteilung über Abteilungen hinweg. Vorausschauende Berechnungen in Realzeit verbessern die Leistung und Verfügbarkeit der Geräte, während KI-gestützte operative Zwillinge, im Neudeutsch auch werden diese Prozesse auch Operational Twinning oder einzelne Lösungen auch Operational Twins genannt, dazu beitragen, komplexe Krankenhausprozesse zu optimieren und Verbesserungsmöglichkeiten zu erkennen, bevor Engpässe auftreten.

Über Automatisierung, koordinierte Versorgung und systemweite Orchestrierung liefert Gesundheits-KI messbare Verbesserungen in realen klinischen Umgebungen. Eingebettet in den täglichen Alltag fungiert es als vertrauenswürdiges Gegenüber – hilft Gesundheitsfachkräften, mehr Patient*innen mit größerer Konsistenz und Qualität zu behandeln und gleichzeitig die Widerstandsfähigkeit und Nachhaltigkeit der Gesundheitssysteme zu stärken.

Gesundheitswesen ist von Natur aus komplex und muss auf individuelle Bedürfnisse eingehen, denn keine zwei Patient*innen sind gleich. Selbst innerhalb derselben medizinischen Indikation können sich Krankheiten sehr unterschiedlich entwickeln und sehr unterschiedliche Merkmale aufweisen. Hier wird Gesundheits-KI transformativ.

In Zukunft wird Gesundheits-KI Gesundheitsprozesse nahtlos im Hintergrund orchestrieren. Digitale Zwillinge werden als kontinuierliche virtuelle Begleiter dienen, die individuelle Daten von Patienten und Patientinnen mit klinischen Erkenntnissen über den gesamten Versorgungsprozess hinweg verknüpfen.

Durch die Vorhersage von Gesundheitsverläufen, Behandlungswegen und die Empfehlung personalisierter Interventionen ermöglicht Healthcare AI bessere, teamorientierte klinische Entscheidungen und reduziert dabei still und leise Komplexität, Arbeitsbelastung und Reibung im täglichen klinischen Leben.

Mit Gesundheits-KI können medizinische Fachkräfte ihre Superkräfte entfalten. Durch die Erweiterung des klinischen Fachwissens werden sie, mehr Patient*innen effektiver und oft früher zu behandeln, während menschliches Urteilsvermögen, Empathie und Verantwortung im Zentrum der Medizin gewahrt werden.

Angetrieben von exponentiellen Fortschritten in der Rechenleistung von Computern, immer reichhaltigeren Daten und bahnbrechenden Algorithmen gestaltet Gesundheits-KI Arbeitsabläufe und Interaktionen entlang der gesamten Versorgungswege neu – innerhalb und außerhalb der Krankenhäuser. Beim Scannen bewegen wir uns von der Automatisierung hin zu echter Autonomie, mit intelligenten Systemen, die unabhängig arbeiten und dabei transparent, sicher und geschützt bleiben. In Bild-zu-Berichts-Workflows weichen isolierte Ergebnisse vollständig generierten klinischen Berichten, die große Effizienzgewinne freisetzen und Radiolog*innen ermöglichen, sich auf komplexe Entscheidungen zu konzentrieren. In der Strahlentherapie hat die instantane Behandlungsplanung das Potenzial, die Zeitpläne drastisch zu verkürzen und die Patient*innen von der Diagnose bis zur Behandlung zu beschleunigen.

Prozesse, die früher Tage oder Wochen dauerten, können zunehmend innerhalb eines einzigen Tages abgeschlossen werden. Obwohl das Tempo der Transformation je nach Krankheitsgebiet variiert, ist die Richtung klar: schnellere, intelligentere und effektivere Wege von der Diagnose bis zur Behandlung.

Gesundheits-KI verändert das Gleichgewicht in der klinischen Praxis. Da intelligente Systeme Komplexität und Routine übernehmen, gewinnen Kliniker wieder Zeit, Fokus und Entscheidungsklarheit. Gleichzeitig ermöglichen Fortschritte in Prävention und Präzisionsmedizin frühere Interventionen, gezieltere Therapien und bessere Ergebnisse – und legen damit die Grundlage für ein widerstandsfähigeres Gesundheitssystem, das Patienten und Patientinnen, Fachkräfte und Gesellschaft gleichermaßen dient.