Ein Patient, der in einem Pariser Krankenhaus kardiologisch betreut wird, zieht nach Spanien. Sein neuer Kardiologe erhält eine digitale Patientenakte, doch die lokale Software erkennt weder das Format der Bildgebungsbefunde noch die Kodierung der Medikamentenallergien. Der Arzt beginnt wieder ganz von vorn: Untersuchungen, Anamnese, Laborwerte. Dieses in der grenzüberschreitenden Versorgung alltägliche Szenario verdeutlicht ein strukturelles Problem, das sich nicht allein durch technologische Innovationen lösen lässt.
Interoperabilität von Gesundheitsdaten: das schwächste Glied zwischen zwei Krankenhäusern
Viel ist von künstlicher Intelligenz in der Diagnostik, digitalen Zwillingen und Bioprinting die Rede. Weniger Aufmerksamkeit erhält die Frage, was passiert, wenn eine Patientenakte von einer Einrichtung in eine andere wechselt – auch innerhalb desselben Landes.
Die französische Agentur für digitale Gesundheit erinnert daran: Cybersicherheit trägt unmittelbar zur Kontinuität der Versorgung bei. Eine unvollständig übermittelte oder vom empfangenden System falsch interpretierte Akte kann zu doppelten Untersuchungen, einer verzögerten Behandlung oder sogar zu einem Medikationsfehler führen. Das Problem ist nicht nur theoretischer Natur.
Ein Blick auf die aktuellen Meldungen von La Santé de Demain zeigt, wie sehr dieses Thema inzwischen die Debatten rund um die digitale Medizin prägt. Es geht um mehr als reine IT: Auch Governance, Standards und das Vertrauen zwischen Systemen spielen eine Rolle.
Der Europäische Gesundheitsdatenraum, der schrittweise eingeführt wird, soll medizinische Informationen länderübergreifend identifizierbar, dokumentiert und nutzbar machen. Die Umsetzung ist ein langfristiges Vorhaben: Es reicht nicht, eine Datei zu teilen – zwei unterschiedliche Softwareprogramme müssen beim Auslesen derselben Felder auch dasselbe verstehen.
Künstliche Intelligenz in der Diagnostik: Zuverlässigkeit und klinische Validierung vor dem Einsatz
Der Einsatz von KI in der medizinischen Bildgebung entwickelt sich rasant. Algorithmen unterstützen Radiologinnen und Radiologen bereits dabei, Auffälligkeiten auf CT-Aufnahmen oder Mammografien zu erkennen. Das Potenzial ist groß: Befunde schneller auswerten, übersehene Veränderungen vermeiden und dringende Fälle priorisieren.
Zuverlässigkeit und Erklärbarkeit sind Voraussetzungen für einen breiten Einsatz. G_NIUS, die nationale Anlaufstelle für digitale Innovationen im Gesundheitswesen, berichtet, dass französische Healthtech-Unternehmen generative KI bereits nutzen. Die Validierung der Leistungsfähigkeit anhand repräsentativer Daten aus unterschiedlichen Bevölkerungsgruppen ist jedoch noch nicht abgeschlossen.
Ein KI-Tool, das mit Daten eines Universitätsklinikums trainiert wurde, funktioniert nicht zwangsläufig ebenso gut in einer ländlichen Klinik mit anderer Bildgebungsausstattung. Diese Unterschiede zwischen Standorten werfen die Frage auf, ob sich die Ergebnisse reproduzieren lassen – und damit auch, wie sicher die Patientinnen und Patienten sind.
Was Ärztinnen und Ärzte konkret erwarten
In der Praxis wünschen sich medizinische Fachkräfte kein Tool, das ihr Urteilsvermögen ersetzt. Sie wollen Softwareassistenten, die Hinweise geben, Fälle sortieren und Vorschläge machen – und dabei transparent darlegen, wie sie zu ihren Entscheidungen kommen. Schlägt ein Algorithmus eine Diagnose vor, muss die Ärztin oder der Arzt nachvollziehen können, warum – statt lediglich einen Wahrscheinlichkeitswert zu sehen.
- Eine lückenlose, in der Patientenakte einsehbare Dokumentation der KI-Entscheidungsfindung, damit jeder diagnostische Vorschlag nachvollziehbar ist
- Nach dem Grad der algorithmischen Sicherheit abgestufte Warnmeldungen, um einen dringenden Verdacht von einem bloßen Ansatz für weitere Untersuchungen zu unterscheiden
- Kompatibilität mit den bereits vorhandenen Krankenhausinformationssystemen, ohne einen vollständigen Austausch der Infrastruktur zu erzwingen
Personalisierte Medizin und Biomarker: die Behandlung auf den Patienten abstimmen
Die Präzisionsmedizin beruht auf einem einfach zu formulierenden, aber komplex umzusetzenden Prinzip: Jede Behandlung wird an die biologischen Merkmale des Patienten angepasst. In der Onkologie ermöglichen Biomarker bereits, gezielte Therapien anhand des Tumorprofils auszuwählen.
Die Flüssigbiopsie veranschaulicht diese Entwicklung. Statt einer chirurgischen Gewebeentnahme weist eine Blutprobe zirkulierende Tumor-DNA-Fragmente nach. Die Verlaufskontrolle wird dadurch weniger invasiv und regelmäßiger – und kann im Fall eines Rückfalls möglicherweise schneller reagieren.
Die Grenzen der Personalisierung im großen Maßstab
Eine personalisierte Versorgung setzt voraus, dass zuverlässige genomische, biologische und klinische Daten verfügbar, aktuell und zwischen den Behandlungsteams austauschbar sind. Damit sind wir wieder beim Problem der Interoperabilität: Ein in einem Labor identifizierter Biomarker muss auch im Behandlungszentrum lesbar und nutzbar sein – selbst wenn beide Einrichtungen unterschiedliche Software verwenden.
Unterschiedliche Laborprotokolle, Nachweisgrenzen und Ergebnisformate erschweren diese Prozesskette. Ein positives Ergebnis kann in einer Einrichtung anders interpretiert werden als in einer anderen, wenn die Referenzstandards nicht aufeinander abgestimmt sind.
Vernetzte Geräte und Betreuung chronisch kranker Patienten
Tragbare Sensoren wie kontinuierliche Glukosemessgeräte, vernetzte Blutdruckmessgeräte und Pulsoximeter verändern die Betreuung chronischer Erkrankungen. Patientinnen und Patienten übermitteln Daten in Echtzeit, medizinisches Fachpersonal passt die Behandlung aus der Ferne an. Auf dem Papier liegen die Vorteile auf der Hand: weniger Wege, schnellere Reaktionen und eine bessere Therapietreue.
In der Praxis hängt die Qualität der Betreuung davon ab, ob das Gerät mit der Patientenakte kommunizieren kann. Ein Glukosesensor, der Messwerte an eine proprietäre App sendet, die nicht mit der Software der Diabetologin oder des Diabetologen verbunden ist, schafft ein weiteres Datensilo.
- Die übermittelten Daten müssen ohne manuelle Neueingabe durch medizinisches Fachpersonal in die elektronische Patientenakte integriert werden
- Die vom Gerät ausgelösten Warnmeldungen müssen klinisch validierte Schwellenwerte berücksichtigen und dürfen sich nicht nur an den Werkseinstellungen des Herstellers orientieren
- Patientinnen und Patienten müssen die Kontrolle über die Weitergabe ihrer Daten behalten – im Einklang mit dem geltenden europäischen Rechtsrahmen
Das Zusammenspiel vernetzter Geräte, KI-gestützter Diagnostik und interoperabler Patientenakten eröffnet den Weg zu einer besser abgestimmten Versorgung. Bislang funktioniert dieses Zusammenspiel jedoch nur in Ansätzen. Jede technologische Komponente entwickelt sich in ihrem eigenen Tempo, und gemeinsame Standards setzen sich bei Herstellern, Softwareanbietern und Gesundheitseinrichtungen nur langsam durch.
An Innovationen im Gesundheitswesen mangelt es nicht. Was fehlt, ist das Bindeglied: gemeinsame Formate, aufeinander abgestimmte Referenzstandards und eine klare Daten-Governance. Die Medizin von morgen wird nicht nur stärker von Technologie geprägt sein, sondern auch besser koordiniert werden müssen.
