Dr. med. Anne Sophie Platzbecker, Oberärztin für Innere Medizin, Hämatologie und Onkologie sowie Leiterin Medizinische Innovation & Transformation an der Medizinischen Universität Lausitz - Carl Thiem in Cottbus

Zudem forscht sie als Senior Postdoctoral Researcher am Hasso-Plattner-Institut für Digital Health in Potsdam und leitet Projekte am Else Kröner Fresenius Zentrum für Digitale Gesundheit am Universitätsklinikum Dresden. An der Schnittstelle dieser Standorte baut sie derzeit ein gemeinsames Hospital-at-Home-Programm auf, das digitale Versorgung, klinische Expertise, Cloud-Infrastruktur und KI-gestützte Prozesse in einem sektorenübergreifenden Modellprojekt verbindet.

Warum entstehen viele diagnostische Durchbrüche heute nicht mehr im Labor, sondern an der Schnittstelle von Medizin, Datenwissenschaft und Cloud-Infrastruktur? Medizinische Daten entstehen heute kontinuierlich – in Kliniken, Praxen, Laboren und zunehmend auch im häuslichen Umfeld. Der entscheidende Fortschritt liegt daher oft nicht mehr in der Generierung neuer Daten, sondern in deren intelligenter Verknüpfung und Interpretation. Moderne Cloud-Infrastrukturen ermöglichen es erstmals, große Datenmengen sicher und skalierbar auszuwerten. Dadurch entstehen neue diagnostische Möglichkeiten, die einzelne Datensätze allein niemals liefern könnten.

Weshalb ist es einfacher, eine KI zu entwickeln als die Datenbasis zu schaffen, die sie wirklich zuverlässig macht? Die Algorithmen sind heute häufig nicht mehr der limitierende Faktor. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, qualitativ hochwertige, strukturierte und repräsentative Daten zu generieren. Im Gesundheitswesen liegen Daten oft in unterschiedlichen Systemen und Formaten vor. Deshalb investieren erfolgreiche Projekte heute häufig mehr Zeit in Datenqualität, Interoperabilität und Governance als in die eigentliche Entwicklung des Algorithmus.

Moderne Cloud-Infrastrukturen ermöglichen es erstmals, große Datenmengen sicher und skalierbar auszuwerten.

Welche medizinischen Entscheidungen werden sich durch KI in den kommenden Jahren am stärksten verändern? Besonders stark verändern werden sich datenintensive Bereiche wie Diagnostik, Risikostratifizierung, Bildanalyse und Therapievorhersagen. KI wird Ärztinnen und Ärzte dabei unterstützen, Muster zu erkennen und komplexe Informationen schneller auszuwerten. Nicht ersetzen wird sie jedoch die gemeinsame Entscheidungsfindung mit Patientinnen und Patienten. Gerade bei schwerwiegenden Diagnosen oder Therapieentscheidungen bleiben Empathie, klinische Erfahrung und individuelle Werte unverzichtbar.

Weshalb gelangen manche medizinischen Innovationen innerhalb weniger Jahre in die Versorgung, während andere kaum genutzt werden? Der wissenschaftliche Nachweis allein reicht nicht aus. Erfolgreiche Innovationen lösen ein relevantes Versorgungsproblem, lassen sich einfach implementieren und bieten einen klaren Nutzen für alle Beteiligten. Viele gute Technologien scheitern hingegen an fehlenden Vergütungsmodellen, regulatorischen Hürden oder mangelnder Integration in bestehende Prozesse. Innovation entsteht erst dann wirklich, wenn sie die Patientinnen und Patienten erreicht.

Besonders stark verändern werden sich datenintensive Bereiche wie Diagnostik, Risikostratifizierung, Bildanalyse und Therapievorhersagen.