Nicht der Code entscheidet: Wie KI den Sprung in die MedTech-Praxis schafft

Bei Zühlke wollten wir es genau wissen – und haben deshalb bei unserem Zühlke Health Talk mit Entscheider:innen von Bayer und Sonova über die entscheidenden Faktoren und Stolpersteine rund um KI in der MedTech gesprochen. 

In der einstündigen Diskussion haben wir den KI-Hype bewusst ausgeklammert und uns auf das konzentriert, was wirklich zählt. Die Erkenntnis: Die größten Chancen bieten sich dort, wo die Grundlagen stimmen. 

1. KI ist nicht neu – aber unser Bild davon braucht ein Update

Lavanya Issenmann von Sonova brachte es auf den Punkt: KI ist längst Teil unseres Alltags – von der Navigation mit Google Maps bis zum Auftritt von IBMs Watson in der Quizshow Jeopardy! Trotzdem wirkt sie im Gesundheitskontext oft fremd oder sogar bedrohlich.

Dieses Wahrnehmungsproblem bremst die Einführung – bei Patient:innen genauso wie bei medizinischem Fachpersonal. Das Team von Lavanya Issenmann begegnet dem mit Vertrauen statt Technik-Fokus: Peer-Stories, echte Beispiele und Erfahrungsberichte helfen, Hemmschwellen abzubauen. Ihre Botschaft: Vertrautheit ist der Schlüssel zur Akzeptanz. 

2. Die größten Hürden sind menschlich – nicht technologisch

Guido Mathews, der bei Bayer Radiology das Thema KI in der medizinischen Bildgebung verantwortet, brachte eine spannende Beobachtung mit: Es gibt Hunderte von zugelassenen KI-Tools – aber viele werden kaum eingesetzt.

Woran liegt das? Oft fehlt es nicht an Rechenleistung, sondern an Vertrauen, Integration und Alltagstauglichkeit. Wenn ein neues Tool den Arbeitsablauf unterbricht oder zusätzliche Komplexität schafft, wird es nicht genutzt. Erfolgreiche Einführung von KI heißt: Prozesse verstehen, Beteiligte einbinden – und nicht nur Software liefern. 

4. Zurück zu den Basics: Ohne Daten keine Skalierung

Wenn sich ein Punkt durch die gesamte Diskussion gezogen hat, dann dieser: Ohne saubere Datenbasis kein nachhaltiger KI-Einsatz.

Guido Mathews machte klar: Selbst die beste Lösung hat es schwer, wenn die Datenarchitektur nicht mitspielt. In der Radiologie liegen Daten häufig fragmentiert vor – teilweise werden noch CDs ausgetauscht. Silo-Strukturen und fehlende Interoperabilität verhindern, dass KI-Lösungen ihr volles Potenzial entfalten können.

Fazit: Wer KI skalieren und verantwortungsvoll einsetzen möchte, braucht eine solide Dateninfrastruktur und klare Governance-Strukturen als Grundlage. 

5. Ein Blick voraus: virtuelle Patient:innen und intelligente Bildgebung

Beide Sprecher gaben einen Ausblick darauf, was möglich wird, wenn die Grundlagen stimmen: Lavanya Issenmann sieht großes Potenzial im Konzept der virtuellen Patient:innen – synthetischen Modellen, die eine deutlich stärkere Personalisierung in Diagnostik und Behandlung möglich machen.

Guido Mathews wiederum setzt auf Radiomics und präzisere Bildgebung. KI kann hier nicht nur Tumore zweidimensional vermessen, sondern durch Verknüpfung mit weiteren Gesundheitsdaten zu ganzheitlicheren Einsichten führen. Die Hoffnung: deutlich bessere Diagnosen und Therapieerfolge beispielsweise bei Krebs. 

Fazit: Von Hype zu echter Wirkung

KI verändert die Medizintechnik nicht durch spektakuläre Headlines – sondern durch Vertrauen, bessere Zusammenarbeit und belastbare Grundlagen. Wer KI wirklich nutzen will, um etwas voranzubringen, muss bereit sein, im Maschinenraum zu arbeiten – an Daten, Prozessen und Beziehungen.

Bei Zühlke glauben wir daran, die Menschen in den Mittelpunkt dieser Entwicklung zu stellen. Denn wenn die Grundlagen stimmen, folgen die Durchbrüche von selbst.

Neugierig geworden? Schauen Sie sich die vollständige Health Talk-Session hier an – oder besuchen Sie uns auf dem MedTech Forum 2025 in Lissabon.

Session-Tipp: „Von der Vision zur Wirkung: KI-Potenziale in Medizingeräten erschließen“, am 14. Mai, 12:20–13:10 Uhr 📍 Stand 10, Networking Area – wir freuen uns auf den Austausch!