Im Herbst 2025 ist Künstliche Intelligenz (KI) aus deutschen Krankenhäusern nicht mehr wegzudenken. Rund 18 Prozent der Kliniken setzen bereits KI-Systeme ein, doppelt so viele wie noch 2022. Kliniken können KI‑Projekte wirtschaftlich und personell skalieren, indem sie strategische, organisatorische und infrastrukturelle Voraussetzungen gezielt kombinieren.
Besonders in der bildgebenden Diagnostik, wo Deep-LearningModelle Radiologie und Pathologie unterstützen, zeigt sich die Technologie als präziser Partner ärztlicher Expertise. Auch in der Verwaltung, etwa bei der automatisierten Dokumentation oder Ressourcenplanung, leisten KI-Anwendungen wertvolle Entlastung. Die Krankenhauslandschaft befindet sich damit an einem Wendepunkt: KI hat den Sprung von Pilotprojekten zur produktiven Nutzung geschafft. Beispielhafte Projekte betreffen KI-gestützte Systeme zur Entlassplanung, mit denen Wiederaufnahmen verringert und Nachsorgewege besser koordiniert werden. Prädiktive Analysen, semantische Interoperabilität und Natural Language Processing (NLP) fördern intelligente Reportings sowie personalisierte Nachsorge. Weitere Pionierfelder sind OP-Kapazitätssteuerung, Echtzeit-Überwachung von Intensivpatienten und smartes medizinisches Wissensmanagement. Smart-Hospital-Konzepte bündeln diese Initiativen zu einer neuen digitalen Versorgungslogik, die nicht primär auf Technik, sondern auf Patientennutzen und Effizienz beruht.
KI‑Projekte in deutschen Krankenhäusern
Erfolgreiche KI‑Projekte in deutschen Krankenhäusern verdeutlichen, dass künstliche Intelligenz längst praktische Versorgungsrealität geworden ist. Leuchtturmcharakter hat das Projekt SmartHospital.NRW unter Leitung der Universitätsmedizin Essen. Es entwickelt KI‑basierte Lösungen für intelligente Krankenhäuser, etwa Systeme zur automatischen Erstellung medizinischer Dokumente, KI‑gestützte Gesundheitsdatenanalysen und sprachgesteuerte Bedienoberflächen im OP‑Umfeld. Ziel ist ein modular übertragbares Smart‑Hospital‑Modell, das Krankenhäuser auf unterschiedlichen Digitalisierungsstufen unterstützt.
Ein weiteres Beispiel ist das Unfallkrankenhaus Berlin, das als erstes deutsches Haus die Aidoc‑KI in der Radiologie einführte. Die Software erkennt Notfallbefunde auf CT‑Bildern sekundenschnell, alarmiert Radiologen automatisch und senkt so entscheidend die Reaktionszeit bei akuten Schlaganfällen oder Blutungen. Vergleichbare Systeme kommen inzwischen auch in der Notfalldiagnostik der Charité und an Unikliniken in Heidelberg und Hamburg‑Eppendorf zum Einsatz. Einen strategischen Innovationshub bildet das Zentrum für Künstliche Intelligenz, Medizininformatik und Datenwissenschaften (ZKIMED) der Knappschaft Kliniken in Bochum. Es arbeitet an KI‑Algorithmen zur Früherkennung postoperativer Komplikationen, optimalen Ernährungssteuerung und personalisierter Therapieplanung – ein Paradebeispiel für interdisziplinäre Datenmedizin in der Praxis.
Darüber hinaus setzen viele Kliniken KI‑Tools für administrative Prozesse ein, darunter automatisierte Arztbrieferstellung, Entlassmanagement und OP‑Kapazitätsplanung, um Personal zu entlasten und Abläufe zu beschleunigen. Diese Projekte belegen, dass KI im Kliniksektor nicht als experimentelle Option, sondern als zentraler Bestandteil einer digitalen, lernfähigen Versorgungslandschaft etabliert ist, die Diagnosegenauigkeit, Effizienz und Patientensicherheit gleichermaßen stärkt.
KI und IT‑Infrastruktur von Krankenhäusern
Künstliche Intelligenz verändert die IT‑Infrastruktur von Krankenhäusern grundlegend, weil sie immense Rechen-, Speicher- und Netzwerkressourcen erfordert. KI‑basierte Anwendungen wie Bilddiagnostik, Sprachanalyse oder prädiktive Entscheidungsmodelle benötigen eine deutlich höhere Rechenleistung als klassische Krankenhausinformationssysteme. Hier kommt High-Performance Computing (HPC) ins Spiel: Cluster aus leistungsstarken Servern ermöglichen parallele Datenverarbeitung und Echtzeitberechnungen – entscheidend für Deep‑Learning‑Modelle in Radiologie oder Intensivmedizin.
Der zentrale Treiber dieser Entwicklung ist spezialisierte Hardware. Neben klassischen CPUs übernehmen GPUs (Graphics Processing Units) den Großteil der neuronalen Berechnungen, da sie hochparallele Matrixoperationen erheblich beschleunigen. Ergänzt werden sie durch KI‑Chips oder Accelerators wie TPUs oder FPGA‑Module, die das Training und die Inferenz großer Modelle effizienter gestalten. Leistungsstarke Systeme verfügen heute über bis zu 512?GB DRAM und HBM2‑Speicher mit über 2?TB/s Bandbreite, um KI‑Lasten stabil zu bewältigen.
Diese Hardwareanforderungen zwingen Kliniken, ihre Rechenzentren und Netzwerkinfrastrukturen neu zu konzipieren. Cloud‑basierte oder hybride Architekturen schaffen Flexibilität bei Skalierung und Energieverbrauch. Auch die Kühltechnologien und Stromversorgung müssen an die höhere Leistungsdichte angepasst werden, da KI‑Server erheblich mehr Wärme entwickeln als herkömmliche Systeme. Bandbreitenstarke Netzwerke mit 10‑ bis 40‑GbE‑Ports sichern dabei die Datenübertragung großer medizinischer Datensätze. Langfristig führt KI zu einer Konvergenz von Datenmanagement und Recheninfrastruktur. Kliniken müssen Datensilos auflösen und interoperative Speicherstrukturen schaffen, um Modelle kontinuierlich mit validierten Daten zu versorgen. KI‑optimierte Hardware ist damit nicht nur technologische Basis, sondern ein strategischer Erfolgsfaktor der digitalen Medizininfrastruktur von morgen.
KI‑Projekte wirtschaftlich und personell skalieren
Kliniken können KI‑Projekte wirtschaftlich und personell skalieren, indem sie strategische, organisatorische und infrastrukturelle Voraussetzungen gezielt kombinieren. Zunächst ist eine klare Roadmap entscheidend, die Anwendungsfälle priorisiert, klinischen Nutzen messbar macht und nach standardisierten Kriterien bewertet wird. Erfolgreiche Skalierung erfordert, KI‑Implementierungen als fortlaufende Programme statt einmalige Projekte zu gestalten. Pilotphasen dienen dabei als experimentelle Testfelder, deren Ergebnisse in reproduzierbare Workflows und Schulungskonzepte überführt werden. Wirtschaftlich tragfähig wird KI, wenn Kliniken frühzeitig über Kooperationen mit Technologieanbietern und Forschungspartnern Zugang zu Expertise und vorkonfigurierten Modellen schaffen. Kosten lassen sich durch modulare, cloudfähige Architekturen und durch Nutzung vorhandener Datenräume reduzieren, etwa nach GAIA‑X‑ oder KHZG‑Standards. Förderprogramme wie SmartHospital.NRW zeigen, dass gemeinschaftliche Entwicklungsplattformen Synergien bei Infrastruktur, Lizenzen und Datenqualität erzeugen und die Investitionslast verteilen können
Personell ist die Skalierung auf interdisziplinäre Teams angewiesen, in denen IT‑Fachkräfte, Mediziner, Pflegepersonal und Datenwissenschaftler zusammenarbeiten. Dabei gewinnen neue Rollen wie KI‑Integratoren, Datenkuratoren und „Clinical AI Leads“ an Bedeutung. Diese Strukturen müssen durch gezieltes Change‑Management und kontinuierliche Weiterbildung begleitet werden. Studien betonen, dass Akzeptanz, Mitarbeiterbeteiligung und nachvollziehbare Nutzenkommunikation über den Erfolg von KI‑Vorhaben entscheiden. Langfristig gelingt Skalierung nur, wenn Kliniken kulturell und ökonomisch von einer Technologie‑zur‑Lernorganisation werden: transparent in der Datennutzung, agil in der Prozesssteuerung und resilient in Personalentwicklung und Finanzierung. So entsteht ein nachhaltiges KI‑Ökosystem, das sowohl Versorgungseffizienz als auch Innovationsfähigkeit stärkt
Mit dem Fortschritt steigen jedoch die Anforderungen an die IT-Infrastruktur erheblich. KI-Anwendungen erzeugen datenintensive Prozesse, die hohe Performance, Cyberresilienz und Interoperabilität verlangen. Flexibel skalierbare Cloud- und Edge-Umgebungen, sektorübergreifende Datenschnittstellen sowie intelligente Datenarchitekturen werden zur Pflicht – ebenso wie ein übergreifendes Informationssicherheitskonzept. Für CIOs rückt die Gestaltung einer resilienten, KI-fähigen Infrastruktur ins Zentrum der Strategie. Die Zukunft der Klinik-IT liegt darin, nicht nur Systeme zu betreiben, sondern datengetriebene Intelligenz sicher, nachvollziehbar und klinisch wirksam zu orchestrieren.
Quelle: Krankenhaus-IT Journal, Ausgabe 06/2025 - Stand Dezember 2025
Autor: Wolf-Dietrich Lorenz Bild: AdobeStock / Andrii Yalanskyi
