Während die Bereiche Gesundheit und Life Sciences KI mit Bedacht vorantreiben, bremsen Fragmentierung, Kompetenzlücken und Umsetzungsprobleme die Effekte. Künstliche Intelligenz hat sich bereits fest im Gesundheitswesen und im Bereich der Life Sciences verankern können. Während die meisten Organisationen KI bereits einsetzen und das Vertrauen in das Potenzial hoch ist, beginnt für viele die eigentliche Herausforderung aber erst jetzt.
In der globalen Studie „The State of AI in the Healthcare and Life Sciences Industry 2025-2026“ wurden 253 Führungskräfte aus dem Bereich Gesundheitswesen und Life Sciences in Deutschland, den USA, Großbritannien, Spanien, Saudi-Arabien und den Vereinigten Arabischen Emiraten befragt. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die KI-Entwicklung im Gesundheitswesen zunehmend ungleich verläuft – mit starken Innovationsschüben in einzelnen Bereichen, deren Skalierung über die gesamten Versorgungsstrukturen und regulierten Prozesse hinweg jedoch weiterhin eine Herausforderung darstellt.
KI ist längst etabliert, Skalierung weiterhin das Sorgenkind
Künstliche Intelligenz steht im Gesundheitswesen und in den Life Sciences fest auf der strategischen Agenda. Mehr als die Hälfte der teilnehmenden deutschen Organisationen berichtet, dass KI bereits in mehrere Funktionsbereiche integriert ist und nahezu alle Führungskräfte stufen sie als Priorität ein.
Trotz dieser großen Verbreitung von KI bleibt die Skalierung über klinische, operative und F&E-Umgebungen hinweg herausfordernd. In erster Linie wird sie gebremst durch fragmentierte Systeme, Kompetenzlücken sowie die Notwendigkeit, Innovation mit Sicherheit, Compliance und Vertrauen in Einklang zu bringen.
Integration und Abstimmung auf Führungsebene als größte Hürden
Mit der Systemintegration und der Abstimmung auf Führungsebene identifiziert die Studie auch weitere zentrale Hindernisse für die Skalierung von KI. Diese Herausforderungen werden zusätzlich verstärkt durch:
- fragmentierte klinische und unternehmensweite IT-Systeme
- strenge regulatorische Vorgaben und Compliance-Anforderungen
- stark verteilte Ökosysteme mit Anbietern, Patienten, Kostenträgern und Aufsichtsbehörden.
Während 77,3 Prozent der deutschen Führungskräfte eine starke oder vollständige strategische Ausrichtung bestätigen, geben dennoch 43,4 Prozent fehlende Abstimmung als Hemmnis an – ein deutlicher Hinweis auf die Lücke zwischen strategischem Anspruch und operativer Umsetzung.
In der Praxis besteht zwar Einigkeit über die Relevanz von KI, jedoch gibt es unterschiedliche Ansichten bei der Priorisierung von Anwendungsfällen, der Investitionsverteilung und der sicheren Skalierung im Betrieb.
Edge AI wird zum strategischen Schwerpunkt
Edge AI nimmt sowohl im Gesundheitswesen als auch in den Life Sciences eine zunehmend stärkere strategische Rolle ein. Nahezu alle Führungskräfte sind mit dem Konzept vertraut und ganze 95,3 Prpzent der deutschen Befragten zeigen sich mit Blick auf ihre Fähigkeit zur Implementierung entsprechender Lösungen selbstsicher.
Die meisten deutschen Teilnehmenden verfolgen dabei einen hybriden Edge-to-Cloud-Ansatz, eine Kombination aus Partnerschaften (59,5%), Drittanbieter-Plattformen (54,7%) und interner Entwicklung (47,6%), um Echtzeitdaten aus medizinischen Geräten und aus der Patientenversorgung mit zentralen klinischen, Forschungs- und Analysesystemen zu verbinden.
Die Ergebnisse der Studie spiegeln damit aber auch die wachsende Bedeutung verteilter Versorgungsmodelle, vernetzter Medizingeräte und die Notwendigkeit wider, sensible Daten näher am eigentlichen Ort der Behandlung zu verarbeiten.
Nur ein Drittel der Organisationen ist skalierungsbereit
Obwohl das Vertrauen in Technologien wie Edge AI generell hoch ist, sehen sich nur rund ein Drittel der deutschen Gesundheitsorganisationen in der Lage, KI schnell zu skalieren.
Gleichzeitig schätzen Führungskräfte, dass ein Versäumnis, KI- und Edge-AI-Potenziale zu nutzen, im Durchschnitt einen Rückstand von 1,65 Jahren bedeuten würde. Ein deutlicher Hinweis darauf, wie eng das Zeitfenster für echte Wettbewerbsfähigkeit geworden ist.
Damit entsteht aber auch ein klarer Wendepunkt: Organisationen müssen über Experimentierphasen und isolierte Anwendungsfälle hinausgehen und in der nächsten Phase eine koordinierte, unternehmensweite Umsetzung realisieren.
Die nächste Phase der KI im Gesundheitswesen
Das Gesundheitswesen und die Life Sciences haben bereits eine starke Dynamik in der KI-Adoption aufgebaut. Die nächste Phase wird jedoch nicht davon bestimmt, wie breit KI eingesetzt wird, sondern wie effektiv sie operationalisiert und in bestehende klinische Arbeitsabläufe integriert wird.
Organisationen, die sich erfolgreich positionieren, werden jene sein, die:
- belastbare, wiederverwendbare Datenplattformen aufbauen
- Führung auf strategischer und operativer Ebene stärker verzahnen
- gezielt in die Befähigung der Mitarbeitenden investieren
- KI direkt in klinische und operative Prozesse integrieren.
Die vollständige Studie „The State of AI in the Healthcare and Life Sciences Industry 2025-2026“ steht hier zum Download bereit.
Quelle: HTEC