KI im Gesundheitswesen läuft in Deutschland an wenigen Stellen im Regelbetrieb und an sehr vielen Stellen im Pilotbetrieb. Im Regelbetrieb sind die radiologische Bildauswertung, die Spracherkennung für Arztbriefe und Befunde, die Interaktionsprüfung in der Apothekensoftware und die strukturierte Ersteinschätzung am Bereitschaftstelefon. Was darüber hinaus auf Kongressen gezeigt wird, ist meist noch nicht dort angekommen, wo abgerechnet wird.
Der Grund dafür liegt selten in der Technik. Ein System, das Aufnahmen zuverlässiger vorsortiert als der übermüdete Dienstarzt um vier Uhr morgens, gibt es. Ob es in ein Krankenhaus kommt, entscheiden das Medizinprodukterecht, die Frage nach der Vergütung und der Zugang zu Daten, mit denen sich ein Modell für deutsche Verhältnisse überhaupt anpassen lässt. Diese drei Bremsen sortiert dieser Text, und er sagt, was daraus für eine Anschaffungsentscheidung folgt.
Wo KI im Gesundheitswesen den Regelbetrieb erreicht hat
Am weitesten ist die Bildgebung. In der Radiologie sind CE-gekennzeichnete Assistenzsysteme seit Jahren im Einsatz, etwa zur Erkennung von Gefäßverschlüssen beim Schlaganfall, zur Markierung von Lungenrundherden im CT oder zur Vorsortierung von Notfallaufnahmen. Der Nutzen entsteht dort nicht durch eine bessere Diagnose, sondern durch eine bessere Reihenfolge: Der auffällige Fall rutscht in der Liste nach oben, statt an Position siebzehn zu warten. Das funktioniert, weil die Aufgabe eng umrissen ist und weil sich jeder Vorschlag am späteren Befund messen lässt.
In der Krebsfrüherkennung ist die Lage weniger eindeutig, als die Berichterstattung nahelegt. Das deutsche Mammographie-Screening arbeitet mit der Doppelbefundung durch zwei Ärzte, und ob eine dieser Befundungen durch ein System ersetzt werden darf, wird derzeit unter Studienbedingungen untersucht, nicht flächendeckend praktiziert. Internationale Auswertungen aus Schweden und eine große deutsche Untersuchung aus dem Screening-Programm deuten in dieselbe Richtung: mehr entdeckte Karzinome bei nicht steigender Rückrufquote. Bis daraus eine Regelversorgung wird, vergehen Jahre, und das liegt an Verfahren, nicht an Ergebnissen.
Die Klinikdokumentation ist der zweite Bereich, in dem KI unspektakulär funktioniert. Spracherkennung am Diktiergerät gehört in vielen Häusern seit über einem Jahrzehnt zum Alltag, und die neuere Generation erzeugt aus dem Diktat gleich einen strukturierten Entlassbrief. Wo die Anbindung an das Krankenhausinformationssystem sauber ist, spart das pro Brief Minuten. Wo sie fehlt, wandert der Text durch die Zwischenablage und der Gewinn verschwindet.
Ein Detail wird dabei gern verschwiegen: Vieles, was als KI verkauft wird, ist regelbasiert. Die Interaktions- und Dosisprüfung in der Apotheke greift auf gepflegte Arzneimitteldatenbanken zu und arbeitet mit festen Regeln, die strukturierte Ersteinschätzung am Bereitschaftstelefon ebenfalls. Das ist keine Schwäche, im Gegenteil. Ein regelbasiertes System erklärt, warum es warnt, und genau diese Nachvollziehbarkeit ist in der Versorgung mehr wert als ein paar Prozentpunkte Trefferquote. Für Apotheken hat das übrigens eine zweite Seite, die nichts mit der Warenwirtschaft zu tun hat: was Apotheken heute online sichtbar macht, entscheidet oft mehr über den Umsatz als jede Softwarefunktion.
Zulassung: Medizinprodukterecht trifft KI-Verordnung
Zwei Regelwerke gelten gleichzeitig, und sie meinen nicht dasselbe. Die europäische Medizinprodukteverordnung fragt, ob eine Software einen medizinischen Zweck verfolgt. Sobald sie Informationen liefert, die zu einer Diagnose oder Therapieentscheidung beitragen, greift Regel 11 des Anhangs VIII, und die Software landet mindestens in Klasse IIa. Damit ist eine Benannte Stelle im Spiel, ein Konformitätsbewertungsverfahren, eine klinische Bewertung und eine Marktüberwachung nach dem Verkauf. Für den Einkauf heißt das: Die Zweckbestimmung ist das wichtigste Dokument im ganzen Angebot, wichtiger als jedes Datenblatt. Sie legt fest, wofür das System zugelassen ist, und alles, was ein Vertriebsmitarbeiter darüber hinaus verspricht, ist rechtlich Luft.
Die KI-Verordnung setzt darauf noch eine Ebene. Ein KI-System, das Sicherheitsbauteil eines Produkts nach der Medizinprodukteverordnung ist und ein Verfahren durch eine Benannte Stelle durchlaufen muss, gilt als Hochrisiko-System. Die Pflichten daraus greifen allerdings nicht sofort. Für diese Produktkategorie gelten sie ab dem 2. August 2027, während die allgemeinen Transparenzpflichten aus Artikel 50 bereits seit dem 2. August 2026 anzuwenden sind. Wer mit einem System spricht, muss erfahren, dass es kein Mensch ist, und synthetisch erzeugte Inhalte müssen maschinenlesbar gekennzeichnet sein. Für einen Chatbot auf der Klinikwebsite ist das heute schon relevant.
Gut zu wissen: Die beiden Termine werden häufig verwechselt. Seit August 2026 gilt die Kennzeichnungs- und Offenlegungspflicht, die Hochrisiko-Pflichten für Medizinprodukte folgen ein Jahr später. Ein Anbieter, der beides in einen Topf wirft, hat seine Hausaufgaben nicht gemacht.
Der Punkt, der in Einrichtungen am seltensten bedacht wird: Krankenhäuser, MVZ und Praxen sind nach der KI-Verordnung nicht bloß Kunden, sondern Betreiber. Daraus folgen eigene Pflichten, etwa die Aufsicht durch fachlich geeignetes und geschultes Personal, die Aufbewahrung der automatisch erzeugten Protokolle und die Information der Beschäftigten, die mit dem System arbeiten. Diese Pflichten kann kein Hersteller abnehmen. Sie gehören in die Verfahrensanweisung und in den Schulungsplan, nicht in die Ablage.
Praxis-Tipp: Verlangen Sie vor der Unterschrift drei Papiere im Original: die CE-Bescheinigung mit Risikoklasse und der Nummer der Benannten Stelle, die schriftliche Zweckbestimmung und eine Aussage dazu, wie der Hersteller die ab August 2027 geltenden Pflichten erfüllen wird. Fehlt eines davon, ist die Anschaffung noch nicht entscheidungsreif.
Für die einzelne Praxis stellt sich dieselbe Frage in kleinerem Maßstab. Wo genau die Grenze zwischen einem allgemeinen Sprachmodell und einem zulassungspflichtigen Produkt verläuft, haben wir in KI-Anwendungen aus Sicht des einzelnen Arztes auseinandergenommen.
Wer das bezahlt, entscheidet mehr als die Technik
Die schönste Anwendung stirbt an der Erstattung. Im Krankenhaus ist die Behandlung über Fallpauschalen vergütet, und eine KI-gestützte Befundung erzeugt in aller Regel keinen eigenen Erlös. Sie ist eine Investition, die sich über eingesparte Zeit rechnen muss oder über eine Qualität, die niemand in Euro bewertet. Der einzige reguläre Weg zu einem Zusatzentgelt führt über einen NUB-Antrag beim Institut für das Entgeltsystem im Krankenhaus, und der ist jährlich bis zum 31. Oktober zu stellen. Er gilt danach für ein Jahr und nur für das Haus, das ihn gestellt hat. Wer den Termin verpasst, wartet zwölf Monate.
Im ambulanten Bereich sieht es nicht besser aus. Der einheitliche Bewertungsmaßstab kennt für KI-gestützte Auswertung praktisch keine Position. Was bleibt, sind Selektivverträge nach Paragraph 140a SGB V, also Vereinbarungen mit einzelnen Krankenkassen für eine Region oder eine Indikation. Das funktioniert, ist aber Kleinarbeit: Jeder Vertrag muss verhandelt, evaluiert und verlängert werden.
Bleibt der Weg über das Verzeichnis digitaler Gesundheitsanwendungen beim BfArM. Eine DiGA wird verordnet und von der Kasse bezahlt, der Bestand im Verzeichnis bewegt sich seit dem Start im Jahr 2020 im zweistelligen Bereich. Das ist wenig für fünf Jahre, und die Gründe liegen im Aufwand: Nachweis eines positiven Versorgungseffekts, Datenschutzprüfung, Preisverhandlung nach dem ersten Jahr.
Hier liegt unsere Meinung, und sie ist unbequem: Der Engpass im deutschen Gesundheitswesen ist nicht die Reife der Modelle, sondern die Tatsache, dass niemand für ihren Einsatz bezahlt wird. Solange eine bessere Befundung im Erlös eines Hauses nicht auftaucht, entscheidet die Investitionsfähigkeit darüber, wer sie einsetzt, und die ist ungleich verteilt. Große Universitätskliniken bauen KI-Abteilungen auf, während ein Haus der Grundversorgung um die Personaldecke ringt. Das erzeugt ein Versorgungsgefälle, das mit medizinischer Notwendigkeit nichts zu tun hat.
Daten: ePA, Telematikinfrastruktur und knappe deutsche Trainingsdaten
Modelle brauchen Daten, und zwar deutsche. Ein System, das auf englischsprachigen Korpora trainiert wurde, kennt weder die Abkürzungen eines deutschen Entlassbriefs noch die Eigenheiten der hiesigen Dokumentation. Genau daran fehlt es. Die elektronische Patientenakte ist seit Anfang 2025 im Widerspruchsverfahren ausgerollt, gestartet in zwei Modellregionen, von denen eine Franken war. Nur besteht ihr Inhalt zu einem großen Teil aus PDF-Dokumenten, und ein eingescanntes Fax in einem PDF ist kein Trainingsdatensatz. Strukturierte medizinische Informationsobjekte gibt es bislang für einen überschaubaren Ausschnitt, etwa den Medikationsplan oder den Impfpass.
Der Zugang zu Forschungsdaten ist seit dem Gesundheitsdatennutzungsgesetz von 2024 geregelt. Das Forschungsdatenzentrum Gesundheit beim BfArM gibt Abrechnungsdaten der gesetzlichen Krankenversicherung heraus, gebunden an Zweck, Antrag und eine sichere Verarbeitungsumgebung. Wer damit schon gearbeitet hat, kennt zwei Einschränkungen. Das Verfahren dauert, und Abrechnungsdaten bilden ab, was kodiert wurde, nicht was passiert ist. Eine Diagnose steht dort, weil sie abrechnungsrelevant war. Der europäische Gesundheitsdatenraum soll das verbessern, seine Regeln greifen aber gestuft und erst gegen Ende des Jahrzehnts.
Dazu kommt die Zersplitterung. Über tausend Krankenhäuser und mehrere Dutzend Praxisverwaltungssysteme führen dazu, dass dieselbe Information in jedem Haus anders aussieht. Ein Modell, das in Erlangen sauber läuft, kann in Bamberg an einer anderen Vorlage scheitern. Das ist der eigentliche Grund für die vielen Pilotprojekte, die nach der Förderphase verschwinden: Sie waren nie übertragbar.
Datenschutz beginnt dabei nicht erst im Rechenzentrum. Er beginnt an der eigenen Website, wo Kontaktformulare, Kartendienste und nachgeladene Schriften Daten abfließen lassen, ohne dass es jemandem auffällt. Welche Bausteine dabei regelmäßig stören, steht in unserem Beitrag zu datenschutzfesten WordPress-Websites im Gesundheitsbereich.
Pflege und Reha sind die übersehene Hälfte
Die Debatte dreht sich um Klinik und Praxis, während der größere Personalmangel woanders liegt. In der ambulanten Pflege bringt die Software mit dem geringsten Anspruch den höchsten Nutzen: Tourenplanung. Wer fünfzehn Einsätze auf drei Fahrzeuge verteilt und dabei Qualifikationen, Zeitfenster und Verkehrslage berücksichtigt, spart täglich Kilometer und Wartezeit. Das ist Optimierung, kein neuronales Netz, und es rechnet sich vom ersten Monat an.
Der zweite Hebel ist die Dokumentation. Pflegekräfte verbringen einen erheblichen Teil ihrer Schicht mit Eintragungen, und Spracheingabe direkt am Bett verkürzt diesen Anteil messbar. Weniger Dokumentationszeit ersetzt keine Stelle, sie verschiebt aber Minuten zurück ans Bett. Sensorik zur Sturzerkennung im Zimmer gehört ebenfalls in diese Kategorie, sofern sie ohne Kamera auskommt, denn ein Videobild im Pflegezimmer ist rechtlich und menschlich eine ganz andere Sache als ein Radarsensor, der nur eine Lageänderung meldet.
Erstattet wird davon fast nichts. Digitale Pflegeanwendungen nach Paragraph 40a SGB XI gibt es seit 2022, das zugehörige Verzeichnis kam nie richtig in Gang, und der monatliche Höchstbetrag von 50 Euro trägt kein Geschäftsmodell. In der Rehabilitation läuft es ähnlich: Nachsorge per App funktioniert nachweislich, weil sie Patienten nach der Entlassung im Training hält, wird aber je nach Kostenträger unterschiedlich gehandhabt.
Für ambulante Dienste kommt ein praktisches Problem dazu, das keine Software löst: Sie werden von Angehörigen gesucht, oft nachts und unter Druck. Wie ambulante Dienste bei dieser Suche gefunden werden, entscheidet über die Auslastung, und daran hängen wiederum die Investitionen, über die hier gerade gesprochen wird.
Wenn Patienten mit einer KI-Antwort in die Sprechstunde kommen
Es gibt eine Richtung, die Einrichtungen nicht steuern und trotzdem nicht ignorieren können. Patienten tippen ihre Beschwerden in ein Sprachmodell, bevor sie anrufen, und sie kommen mit einer Vermutung, einem Fachbegriff und gelegentlich mit einem Ausdruck in die Sprechstunde. Ärztlich ist das anstrengend. Organisatorisch ist es eine Chance, weil dieselben Modelle auch Auskunft darüber geben, welche Einrichtung für ein Anliegen zuständig ist.
Auf das Modell haben Sie keinen Einfluss, auf seine Quellen schon. Sprachmodelle stützen sich auf öffentlich zugängliche Texte, und dazu gehört Ihre eigene Website. Wenn dort steht, welche Leistungen Sie erbringen, in welchen Sprachen Sie sprechen, wann Sie geöffnet haben und welche Fachbegriffe Sie in Alltagssprache übersetzen, dann kann ein Modell Richtiges über Sie sagen. Steht dort ein Begrüßungssatz und eine Telefonnummer, wird es raten. Google beschreibt in seiner Dokumentation zu KI-Funktionen in der Suche, dass dieselben Grundlagen greifen wie in der klassischen Suche, also saubere Technik und Inhalte, die eine Frage wirklich beantworten.
Der Alltag im Umgang damit ist eine eigene Baustelle, vom Telefon bis zur Freigabe von Textentwürfen. Wie sich das im Praxisbetrieb organisieren lässt, steht in Entlastung am Telefon und in der Dokumentation. Und wer den gesamten Auftritt einmal von außen geprüft haben möchte, findet den Einstieg unter Sichtbarkeit für Arztpraxen.
Fazit
KI im Gesundheitswesen ist dort angekommen, wo die Aufgabe eng ist und das Ergebnis überprüfbar: Bildvorsortierung, Dokumentation, Arzneimittelprüfung, Tourenplanung. Alles Weitere hängt an drei Fragen, die vor der Technik zu klären sind: Wofür ist das System zugelassen, wer bezahlt seinen Einsatz, und mit welchen Daten wurde es an deutsche Verhältnisse angepasst. Wer diese drei Antworten schriftlich hat, trifft eine belastbare Entscheidung, alle anderen kaufen ein Versprechen.
