KI im Gesundheitswesen: Deep Dive Stage auf der d:u27
Neu auf der d:u27 am 13. & 14. April 2027 in Münster: die Deep Dive Stage mit den Schwerpunkten Finance und Health. Der passende Ort für Gespräche über Gesundheitsdaten und KI.
Warum die Digitalisierung im Gesundheitswesen so lange dauerte
Die Digitalisierung im Gesundheitswesen ist ein Dauerbrenner, der lange nicht richtig zünden wollte. Sandra Heuer vergleicht den Prozess mit einer Rakete, die mehrere Vorstufen durchlaufen musste: erst die elektronische Gesundheitsakte, dann die EPA 1.0, die EPA 2.0 – alles Vorstufen, die wichtige Erkenntnisse lieferten, aber noch nicht den Durchbruch brachten.
Das Problem: Fehlende Anbindung der Leistungserbringer
Das Problem war weniger die Technologie selbst, sondern die fehlende Anbindung der Leistungserbringer. Unter diesem Begriff versammeln sich nicht nur Ärzt:innen in verschiedenen Funktionen – vom niedergelassenen Allgemeinmediziner bis zur Notfallmedizinerin in Krankenhäusern – sondern auch Apotheken und weitere Akteure im Gesundheitssystem.
Es gab also ein Produkt, das für Patient:innen funktionierte, aber der Kern – der Datenaustausch mit den Behandelnden – war noch nicht gegeben. Die Interoperabilität zwischen den verschiedenen Systemen fehlte.
Der Wechsel vom Opt-in zum Opt-out
Ein entscheidender Unterschied zur Vergangenheit ist der Wechsel vom Opt-in zum Opt-out-Verfahren. Früher mussten Versicherte aktiv eine Akte beantragen. Das haben nicht viele gemacht – bei der Techniker Krankenkasse waren es rund 600.000 von etwa einer Million Nutzenden deutschlandweit, also ein überproportional großer Anteil.
Jetzt bekommt jeder automatisch eine EPA, es sei denn, man widerspricht. Die Techniker Krankenkasse hat dafür die größte Anschreibeaktion ihrer Geschichte durchgeführt, um alle Versicherten zu informieren. Das Ergebnis: Die befürchteten 20-30 Prozent Widersprüche aus Vorab-Befragungen blieben weit unter den Erwartungen.
Bessere Patient:innenversorgung: Wie die EPA im Alltag hilft
Der Nutzen der elektronischen Patientenakte zeigt sich besonders in kritischen Situationen. Sandra Heuer erzählt von einem Gespräch mit einer Notaufnahme-Ärztin, die eine demente Patientin mit Oberschenkelhalsbruch behandeln musste. Die Patientin konnte keine Auskunft geben über Vorerkrankungen, Allergien oder aktuelle Medikamente. Ohne diese Informationen wird jede Behandlung zum Risiko.
Gesundheitsdaten im Notfall
Mit der EPA haben Ärzt:innen nun Zugriff auf diese Patientendaten – unter strengen Datenschutz-Auflagen und mit unterschiedlichen Zugriffsrechten je nach Situation. Für Notfallmediziner:innen in Krankenhäusern gelten zum Beispiel andere Regeln als für niedergelassene Ärzt:innen, weil in Notfallsituationen schnelles Handeln Vorrang hat.
E-Rezept und Medikationsliste: Wechselwirkungen erkennen
Ein weiterer konkreter Vorteil betrifft die Medikation. Seit dem 15. Januar werden alle E-Rezepte automatisch in der EPA gespeichert. Das ermöglicht automatische Wechselwirkungschecks: Wenn Apotheker:innen die Medikationsliste parallel zum aktuellen E-Rezept sehen, kann das System warnen, dass etwa ein bestimmtes Antibiotikum mit einem Schmerzmittel problematisch sein könnte.
Gerade bei älteren Patient:innen, die oft selbst nicht mehr alle ihre Medikamente im Kopf haben, kann das Komplikationen verhindern. Die Verknüpfung von EPA und E-Rezept zeigt, wie die Digitalisierung im Gesundheitswesen konkrete Verbesserungen bringt – nicht als theoretisches Konzept, sondern als spürbarer Fortschritt im Alltag.
Die größte Herausforderung: Unstrukturierte Daten
Trotz aller Fortschritte gibt es noch erhebliche Herausforderungen. Die größte: Die meisten Daten, die aktuell in die EPA fließen, sind unstrukturiert. Sie liegen als PDF-Dokumente oder Bilddateien vor – lesbar für Menschen, aber nicht maschinell verarbeitbar.
Warum KI-Systeme strukturierte Gesundheitsdaten brauchen
Das bedeutet konkret: Eine Suche nach allen Dokumenten, die mit Kopfschmerzen zusammenhängen, ist noch nicht möglich. Stattdessen ist manuelle Sucharbeit nötig – und dafür haben Ärzt:innen im Praxisalltag schlicht keine Zeit.
Die Techniker Krankenkasse hat versucht, hier mit KI-Anwendungen anzusetzen. Die Idee: Unstrukturierte Dokumente automatisch verschlagworten lassen. Doch das Projekt stieß auf zwei Hürden:
Erstens fehlten Trainingsdaten, weil Arztbriefe kein einheitliches Format haben und Gesundheitsdaten aus Datenschutzgründen nicht einfach für KI-Training verwendet werden können. Zweitens hätte das KI-Modell aus Sicherheitsgründen direkt auf dem Endgerät laufen müssen – die Verschlüsselungstechnik der EPA lässt keine Datenübertragung an Drittsysteme zu.
Wie genau die Techniker Krankenkasse diese Hürden angeht und welche Lösungsansätze Sandra Heuer für die Zukunft sieht, erklärt sie ausführlich in unserer Podcast-Episode – inklusive konkreter Einblicke in laufende Projekte.
Strukturierte Daten als Voraussetzung
Hier liegt die zentrale Erkenntnis aus dem Podcast: Die EPA ist der erste Schritt, aber erst strukturierte Gesundheitsdaten ermöglichen den sinnvollen Einsatz von KI im Gesundheitswesen. Ohne einheitliche Standards und maschinenlesbare Formate bleiben die Möglichkeiten begrenzt.
KI in der Medizin: Konkrete Anwendungsbereiche
Trotz dieser Hürden gibt es bereits konkrete Beispiele, wie KI-Systeme die Gesundheitsversorgung unterstützen können.
Diagnostik und Therapie: Wie KI Ärzt:innen unterstützt
Ein KI-Agent könnte in Zukunft aus Befunden und Dokumenten der letzten Monate eine Kurzanamnese zusammenstellen. Das spart Zeit und gibt Ärzt:innen einen schnellen Überblick über die Krankengeschichte.
Ein weiteres Beispiel: Speech-to-Text-Lösungen, die die Dokumentation abnehmen. Ein Zahnarzt hat sich bereits eine eigene Lösung gebaut, die seine Befundung automatisch in Text umwandelt. Solche Anwendungen zeigen, wie künstliche Intelligenz den Alltag in Praxen und Krankenhäusern effizienter gestalten kann.
Von der Diagnostik zur Entscheidungsunterstützung
Der eigentliche Durchbruch kommt aber erst, wenn die Daten in strukturierter Form vorliegen. Dann eröffnen sich weitere Anwendungsbereiche: automatische Wechselwirkungschecks bei Medikamenten, personalisierte Therapie-Empfehlungen, Vorhersage von Krankheitsverläufen, Entscheidungsunterstützung für Behandelnde bei der Diagnostik.
Die Entwicklung der Technologie – kleinere, effizientere KI-Modelle, bessere On-Device-Verarbeitung – spielt der EPA dabei in die Hände.
Fachkräftemangel als Treiber
Ein Aspekt, der die Dringlichkeit unterstreicht: Die Bevölkerung altert, gleichzeitig gibt es immer weniger Ärzt:innen. Ältere Patient:innen brauchen mehr medizinische Versorgung, aber das Personal dafür wird knapper.
Das Beispiel Skandinavien
In skandinavischen Ländern werden deshalb bereits viele medizinische Fälle nicht mehr von Ärzt:innen behandelt, sondern von Pflegekräften – unterstützt durch entscheidungsunterstützende KI-Systeme. Diese Systeme befähigen medizinisches Fachpersonal, die richtigen Behandlungsentscheidungen zu treffen, gepaart mit ihrem individuellen Blick und ihrer Erfahrung.
Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen ersetzt hier keine Menschen, sondern erweitert ihre Möglichkeiten. Es geht nicht um Automatisierung um jeden Preis, sondern um Unterstützung dort, wo sie den größten Nutzen für die Patient:innenversorgung bringt.
Was Deutschland von anderen Ländern lernen kann
Traditionell belegt Deutschland bei der Digitalisierung im Gesundheitswesen hintere Plätze. Doch Sandra Heuer sieht darin auch einen Vorteil: Wer später startet, kann von den Fehlern anderer lernen.
Opt-out vs. Opt-in: Der Vergleich mit der Schweiz und Österreich
Die Schweiz zum Beispiel hat ein Opt-in-Verfahren und kämpft bis heute damit, genügend Menschen zur Nutzung zu motivieren. Österreich hat von Anfang an auf Opt-out gesetzt – mit deutlich höherer Akzeptanz.
Die Herausforderung Interoperabilität
Was alle Länder gemeinsam haben: Sie kämpfen mit der Interoperabilität der Daten. Mit rund 200 verschiedenen IT-Systemen allein in Deutschland – von marktdominierenden Lösungen bis zu Nischenprodukten für einzelne Praxen und Krankenhäuser – ist das Zusammenspiel der Systeme eine permanente Herausforderung. Doch langsam etablieren sich Standards, auch bei Start-ups im Bereich der digitalen Gesundheitsanwendungen.
Die d:u27 am 13. & 14. April 2027 in Münster bietet mit der neuen Deep Dive Stage zu Finance und Health einen Austausch mit Entscheider:innen, die vor ähnlichen Herausforderungen bei der Datenintegration stehen. In Masterclasses zeigen Anbieter:innen konkrete Lösungsansätze – vom Datenmanagement bis zur Implementierung.
Die Zukunft: Vernetzte Apps und KI-gestützte Gesundheitsversorgung
Für Sandra Heuer und ihr Team ist der nächste große Schritt die Vernetzung verschiedener digitaler Angebote. Die Techniker Krankenkasse betreibt neben der EPA weitere Apps: TK Doc für Telemedizin, einen Symptomchecker, einen Laborwert-Checker.
Wie vernetzte Anwendungen die Behandlung verbessern
Die Vernetzung dieser Dienste eröffnet neue Möglichkeiten: Der Telemedizin-Dienst könnte künftig direkten Zugriff auf die EPA ermöglichen. Arztberichte ließen sich in verständlicher Sprache erklären. Wenn Gesundheitsdaten aus verschiedenen Quellen zusammenfließen und KI-Systeme diese analysieren können, entstehen neue Möglichkeiten für Diagnostik, Therapie und Prävention.
Fazit
Das Fundament steht
Die elektronische Patientenakte wird sich weiterentwickeln – Technologien und Anforderungen ändern sich. Das Fundament für strukturierte Gesundheitsdaten ist jetzt vorhanden.
Sandra Heuers Appell am Ende des Gesprächs: mehr Pragmatismus. Die Bedenkenträger-Mentalität verhindert oft, dass die Möglichkeiten digitaler Lösungen genutzt werden. Es gibt Risiken, und Fehler werden passieren. Aber aus Fehlern lässt sich lernen.
Die EPA schafft die Grundlage für alle weiteren digitalen Initiativen im Gesundheitswesen. Wer das versteht und konsequent umsetzt – von der Datenstrukturierung bis zur KI-Strategie – kann die Chancen für bessere Patientenversorgung, medizinische Forschung und ein effizienteres Gesundheitssystem nutzen.
Der d:u Deep Dive 2026 ist vorbei, weiter geht es am 13. & 14. April 2027 in Münster. Wie strukturierte Daten den produktiven KI-Einsatz erst möglich machen, zeigen Praktiker:innen auf der d:u27. Zwei Tage, 6 Stages, über 80 Masterclasses, Round Tables, Guided Tours und alle Fragen und Antworten rund um Datenplattformen, From Data to AI und AI Use Cases in regulierten Branchen – mit Data Leads und Entscheider:innen, die bereits durch die schmerzhaften Phasen durch sind. Jetzt Tickets für die d:u27 sichern!
FAQ
Bekomme ich die elektronische Patient:innenakte automatisch?
Ja, seit dem 15. Januar 2025 hat jede:r Versicherte in Deutschland eine elektronische Patient:innenakte, sofern er oder sie nicht widersprochen hat. Früher galt ein Opt-in-Verfahren, bei dem die Akte aktiv beantragt werden musste. Heute gilt Opt-out.
Werden E-Rezepte automatisch in der ePA gespeichert?
Seit dem 15. Januar werden alle E-Rezepte automatisch in der ePA gespeichert. Sehen Apotheker:innen die Medikationsliste parallel zum aktuellen Rezept, kann das System vor problematischen Wechselwirkungen warnen. Gerade bei älteren Patient:innen kann das Komplikationen verhindern.
Warum kann KI die Dokumente in der ePA noch nicht automatisch auswerten?
Die meisten Daten in der ePA liegen unstrukturiert als PDF oder Bilddatei vor und sind nicht maschinell verarbeitbar. Ein Versuch der Techniker Krankenkasse, Dokumente per KI zu verschlagworten, scheiterte an fehlenden Trainingsdaten und daran, dass das Modell wegen der Verschlüsselung direkt auf dem Endgerät hätte laufen müssen. Erst strukturierte Gesundheitsdaten ermöglichen den sinnvollen KI-Einsatz.
Ersetzt KI im Gesundheitswesen künftig Ärzt:innen?
KI ist eine Erweiterung, kein Ersatz. In skandinavischen Ländern behandeln bereits Pflegekräfte viele Fälle, unterstützt durch entscheidungsunterstützende KI-Systeme, kombiniert mit ihrer eigenen Erfahrung. Es geht um Unterstützung dort, wo sie den größten Nutzen für die Versorgung bringt.
Warum ist der Datenaustausch im deutschen Gesundheitswesen so schwierig?
Allein in Deutschland gibt es rund 200 verschiedene IT-Systeme, von marktdominierenden Lösungen bis zu Nischenprodukten für einzelne Praxen und Krankenhäuser. Das Zusammenspiel dieser Systeme ist eine permanente Herausforderung. Langsam etablieren sich aber Standards.
