Studie: Nur rund ein Drittel deutscher Gesundheitsorganisationen kann KI schnell skalieren

Die Studie „The State of AI in the Healthcare and Life Sciences Industry 2025-2026“ beschreibt KI im Gesundheitswesen und in den Life Sciences als strategisch gesetzt, aber in der Breite weiter schwer skalierbar. Viele Organisationen nutzen KI bereits in mehreren Funktionsbereichen, dennoch bleibt die Übertragung in klinische, operative und F&E-Umgebungen laut Studie eine zentrale Herausforderung.

Als Hauptgründe werden fragmentierte Systeme, Kompetenzlücken sowie den Anspruch, Innovation mit Sicherheit, Compliance und Vertrauen zu verbinden, genannt. Zusätzlich erschweren Systemintegration und Abstimmung auf Führungsebene die Skalierung. Obwohl 77,3 Prozent der deutschen Führungskräfte eine starke oder vollständige strategische Ausrichtung bestätigen, bewerten 43,4 Prozent fehlende Abstimmung als Hemmnis. In der Praxis gibt es damit unterschiedliche Ansichten zur Priorisierung von Anwendungsfällen, zur Investitionsverteilung und zur sicheren Skalierung im Betrieb.

Edge AI gewinnt laut Studie an Bedeutung. 95,3 Prozent der deutschen Befragten zeigen sich zu ihrer Implementierungsfähigkeit selbstsicher. Häufig verfolgt wird ein hybrider Edge-to-Cloud-Ansatz mit Partnerschaften (59,5%), Drittanbieter-Plattformen (54,7%) und interner Entwicklung (47,6%), um Echtzeitdaten aus Geräten und Versorgung mit klinischen, Forschungs- und Analysesystemen zu verbinden.

Trotz hohen Vertrauens sehen sich nur rund ein Drittel der deutschen Gesundheitsorganisationen in der Lage, KI schnell zu skalieren. Führungskräfte beziffern den Rückstand bei versäumter Nutzung von KI- und Edge-AI-Potenzialen im Durchschnitt auf 1,65 Jahre. Als nächste Phase nennt der Text eine koordinierte, unternehmensweite Umsetzung und eine stärkere Integration in bestehende klinische Arbeitsabläufe, gestützt durch Datenplattformen, verzahnte Führung und Investitionen in die Befähigung der Mitarbeitenden.