DUP UNTERNEHMER-Magazin: Wo hakt es bei der Digitalisierung des deutschen Gesundheitswesens noch am meisten?
Dennis Geisthardt: Den größten Handlungsbedarf sehe ich bei der konsequenten Vernetzung und Nutzbarkeit von Gesundheitsdaten. Deutschland hat viele digitale Bausteine geschaffen: ePA, FDZ, Register und künftig den EHDS. Aber sie funktionieren noch zu häufig nebeneinander statt als gemeinsames System. Medienbrüche, Datensilos, fehlende Standards und praxisferne Prozesse erzeugen dabei die größten Ineffizienzen.
Was hat die Politik bei der Digitalisierung richtig gemacht – und wo ist es noch zu kompliziert?
Geisthardt: Vieles ist erkannt und in die deutlich richtige Richtung angestoßen worden: die Einführung der Opt-out-ePA, die Ausweitung der Gesundheitsdatennutzung, die Umsetzung des EHDS und der Ausbau digitaler Versorgungsangebote sind wichtige Fortschritte, müssen aber mit Nachdruck weiterverfolgt und kontinuierlich verbessert werden. Entscheidend ist das Verständnis, dass Digitalisierung immer weiter geht und stillstand Rückstand bedeutet.
Zu kompliziert wird Digitalisierung hingegen dort, wo neue Bürokratie, parallele Strukturen und lange Fristen entstehen, statt bestehende Lösungen interoperabel miteinander zu verbinden. Außerdem ist der Status Quo der Digitalisierung in Deutschland der inhärente Versuch analoge Prozesse zu elektrifizieren, anstelle Prozesse mit den Möglichkeiten der Digitalen Ära neu und ganzheitlich miteinander zu denken, um so echte Effizienzen zu realisieren.
Was braucht es jetzt, damit aus Digitalisierung & dem Potenzial von KI echte Veränderung im Gesundheitswesen wird?
Geisthardt: Aus einzelnen Digitalprojekten muss jetzt ein interoperables Gesamtsystem werden. Dafür brauchen wir verbindliche internationale Standards, strukturierte und nutzbare Gesundheitsdaten, die konsequente Verknüpfung von Datenräumen und klare, schnelle Zugangsprozesse. Erst auf dieser Grundlage können auch Potenziale wie KI-Anwendungen in Versorgung und Forschung wirklich Mehrwerte bieten.
Konkret sollten Prozesse insgesamt als Ganzes entlang ihrer tatsächlichen Wertschöpfungs-/Versorgungskette analysiert und bewertet werden, anstelle sie isoliert und Schritt für Schritt anzugehen. Wo Systeme oder Prozesse neu gedacht und verschlankt, bzw. weniger bürokratisch umgesetzt werden können, sollte dieser Weg getestet, validiert und mutig vorangetrieben werden.
Wenn Gesundheitsdaten verlässlich nutzbar werden, können sie zugleich zu einem echten Standortvorteil für Deutschland werden.
Wie könnte man die Datenerfassung, Datensammlung und Datennutzung im Gesundheitswesen verbessern?
Geisthardt: Daten müssen von Beginn an strukturiert, interoperabel und maschinenlesbar erhoben und mit einem unique Identifier versehen werden, der über den kompletten Verarbeitungsprozess erhalten bleibt. Entscheidend ist heute aber vor allem, dass bestehende Daten aus ePA, Registern, FDZ und weiteren Quellen nicht länger nebeneinanderstehen, sondern sinnvoll miteinander verknüpft werden können. Für Health AI kommt es zusätzlich auf Qualität, Aktualität, ausreichende Datenmengen und langfristige Zugriffswege an. Erst dann können KI-Anwendungen verlässlich trainiert werden, um Muster zu erkennen, Forschung zu unterstützen und konkrete Mehrwerte für die Versorgung zu schaffen.
An welchen Stellen ist KI noch nicht ausreichend mitgedacht und könnte einen Mehrwert bringen?
Geisthardt: Besonders großes Potenzial sehen wir bei Früherkennung und Prävention, in der Diagnostik, bei der Arzneimitteltherapiesicherheit und in der Forschung. Dort kann KI helfen, Muster schneller zu erkennen, Risiken früher sichtbar zu machen und vorhandene Daten gezielter zu nutzen. KI ermöglicht an dieser Stelle auch Korrelationen zwischen bisher nicht berücksichtigten Daten und kann die Patientenversorgung so weiter verbessern. Hier gilt: je größer die verfügbare Datenmenge, desto größer und genauer die Analyseergebnisse. Auch in der Forschung zu neuen Wirkstoffmolekülen oder organischen Ansatzpunkten zur Krankheitsbekämpfung können mehr Datenpunkte zu einem klareren Bild beitragen und damit zu einer zielgerichteteren Versorgung. Damit solche Anwendungen auch in der Praxis ankommen, braucht es Räume für die Erprobung unter realen Bedingungen. Reallabore sollten deshalb auch Forschung und Industrie einbeziehen, wenn sie einen Mehrwert für Versorgung und Innovation leisten können.
Was bremst die digitale Transformation im Gesundheitswesen heute noch am stärksten?
Geisthardt: Die größten Hürden sind fragmentierte Zuständigkeiten, Datensilos, fehlende Interoperabilität, zu lange Umsetzungsprozesse und fehlender Mut. Hinzu kommt eine Regulierung, die digitale Lösungen beeinflusst lange bevor sie Mehrwerte generieren und die Innovation teilweise noch als Sonderfall behandelt. Wir brauchen ein Umdenken bei der Art und Weise wie wir Digitalisierung begegnen – weg vom Weiterführen von Prozessen und Strukturen, die auch im analogen Kontext schon hinter ihren Potenzialen zurückgeblieben sind, hin zu ganzheitlichen Prozesskaskaden. Das gemeinsam mit weniger Parallelstrukturen und mehr gemeinsamen Standards, klaren Verantwortlichkeiten und verbindliche Fristen ermöglicht die Transformation erst vollumfänglich.
Was braucht es, damit Health AI Vertrauen verdient?
Geisthardt: Vertrauen entsteht, wenn Health AI nachvollziehbar, verlässlich und verantwortungsvoll eingesetzt wird. Dafür braucht es gemeinsame Standards für Datenqualität, Validierung, Transparenz und Verantwortung. Wir befassen uns sehr intensiv mit Möglichkeiten und Projekten, die entsprechende Standards und Transparenz als Benchmark etablieren können und hoffen hier an verschiedenen Stellen maßgeblichen Impact zu leisten – von der Grundlagenforschung über die Adaption von Health-AI in Produktionsprozessen bis hin zu einheitlichen Entwicklungs- und Nutzungsprinzipien und Open-Source Libraries.
Wie lässt sich der Weg von der digitalen Idee in die Versorgung beschleunigen?
Geisthardt: Digitale Transformation braucht Investitionen in leistungsfähige Infrastrukturen – aber auch neue Formen der Zusammenarbeit. Public-Private-Partnerships können staatliche Strukturen mit technologischer und fachlicher Expertise aus Wirtschaft und Forschung verbinden und Lösungen schneller in die Praxis bringen. Ein Beispiel ist sphin-X mit dem Ansatz „One Data Space for Health“, das konkrete Lösungen für eine vernetzte Gesundheitsdateninfrastruktur entwickelt. Entscheidend ist, dass bei der Umsetzung die beste Lösung zählt – nicht, von welcher Akteursgruppe sie kommt.
Wo braucht es beim Datenschutz mehr Klarheit, damit Gesundheitsdaten besser genutzt werden können?
Geisthardt: Das zentrale Problem ist weniger das Datenschutzniveau als die Rechtsunsicherheit durch unterschiedliche Auslegungen. Gerade bei länderübergreifenden Forschungsprojekten brauchen wir klare Zuständigkeiten und verlässliche, einheitliche Interpretationen. Datenschutz muss verlässlich schützen und gleichzeitig rechtssichere Datennutzung für Versorgung und Forschung ermöglichen. Wenn wir weiter weit vor einem möglichen Schadensfall regulieren, unterbinden wir Innovationen schon in ihrem Ursprung.
