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Eine aktuelle Umfrage unter internationalen Führungskräften im Auftrag des globalen Hard- und Softwareentwicklers HTEC zeigt: KI-Entwicklungen im Gesundheitswesen verlaufen zunehmend ungleich.
In einigen Bereichen des Gesundheitswesens gibt es starke Innovationsschübe aufgrund von KI – in anderen hingegen so gar nicht. Eine Skalierung über die gesamten Versorgungsstrukturen oder gar ein regulierter Prozess? Fehlanzeige. Zu dieser Erkenntnis kommt nun die Studie „The State of AI in the Healthcare and Life Science Industry 2025-2026“ im Auftrag des internationalen Hard- und Softwareherstellers HTEC. Befragt wurden 253 Führungskräfte aus dem Bereich Gesundheitswesen und Life Sciences in Deutschland, den USA, Großbritannien, Spanien, Saudi-Arabien und den Vereinigten Arabischen Emiraten.
Das Positive: KI ist sowohl im Gesundheitswesen als auch den Life Sciences fest auf der Agenda etabliert. Mehr als die Hälfte der an der Befragung teilnehmenden deutschen Organisationen (52,8 Prozent) berichtet, dass KI bereits in mehrere Funktionsbereiche integriert ist und nahezu alle Führungskräfte stufen sie als Priorität ein. Die Skalierung über klinische und operative Umgebungen sowie über Forschung und Entwicklung hingweg bliebt jedoch eine Herausforderung. Die Studie zeigt nämlich, dass fragmentierte Systeme, Kompetenzlücken sowie die Notwendigkeit, Innovation mit Sicherheit, Compliance und Vertrauen in Einklang zu bringen, zu Lasten der Geschwindigkeit gehen.
Heißt übersetzt: 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. Damit wird die Abstimmung auf Führungsebene zu einer Herausforderung. Während 77,3 Prozent der deutschen Führungskräfte eine starke oder vollständige strategische Ausrichtung bestätigen, geben dennoch 43,4 Prozent fehlende Abstimmungswege als Hemmnis an – ein deutlicher Hinweis auf die Lücke zwischen strategischem Anspruch und operativer Umsetzung.
Schwerpunkt Edge AI
Nach aktuellen KI-Prioritäten befragt, zeigt sich, dass sowohl im Gesundheitswesen als auch den Life Science Edge AI eine stärkere strategische Rolle einnimmt. Nahezu alle Führungskräfte sind mit dem Konzept vertraut und ganze 95,3 Proeznt der deutschen Befragten zeigen sich mit Blick auf ihre Fähigkeit zur Implementierung entsprechender Lösungen selbstsicher. Edge KI meint Algorithmen, die direkt auf lokaler Hardware eingesetzt werden, sodass auf keinen zentralen Cloud-Server zurückgegriffen werden muss.
Die meisten deutschen Teilnehmenden verfolgen dabei einen hybriden Edge-to-Cloud-Ansatz, eine Kombination aus Partnerschaften (59,5 Prozent), Drittanbieter-Plattformen (54,7 Prozent) und interner Entwicklung (47,6 Prozent), 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.
Kompetenzlücken bremsen Fortschritt
Trotz hoher Adoptionsraten berichten alle deutschen Entscheidungsträger von technischen Kompetenzlücken, die die Skalierung von KI direkt beeinträchtigen. Die kritischsten Defizite betreffen Cybersicherheit und Datenschutz, KI-/ML-Expertise sowie DevOps und Automatisierung.
Diese Engpässe führen bereits zu messbaren Auswirkungen: 49 Prozent der deutschen Organisationen verzeichnen eine verringerte Innovationsgeschwindigkeit, 47 Prozent längere Time-to-Market-Zyklen und 34 Prozent höhere Kosten. Und 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.
