Die Medizintechnik befindet sich in einem Wandel. Digitalisierung, KI und neue Technologien bieten Chancen, stellen jedoch auch hohe Anforderungen an Hersteller. Der Treffpunkt Medizintechnik am 17. September 2026 in Frankfurt/Main fördert den Austausch und vernetzt Entscheider der Branche. Ein Blick in die Ausstellung und das Programm.

KI und Digitalisierung beschäftigen die Medizintechnik-Branche – neben anderen Themen. Beim Treffpunkt Medizintechnik am 17. September 2026 in Frankfurt/Main können sich Besucher darüber austauschen und sich mit Entscheidern der Branche vernetzen. Ein Blick in die Ausstellung und das Programm.

Seit Dezember liegt der Vorschlag der EU-Kommission vor, die Vorschriften für Medizinprodukte zu vereinfachen. Die „MDR 2.0“ ist indes nicht unumstritten: Kritiker befürchten Schwächen bei der Überwachung und damit Risiken für die Patientensicherheit. Julia Steckeler, Geschäftsführerin der Medical Mountains GmbH, sieht indes die Chance, mit der Überarbeitung einen „evidenzbasierten, risikobasierten, verhältnismäßigen Rechtsrahmen zu schaffen“, der Ressourcen dort zum Einsatz bringt, wo objektive Risikosignale und tatsächlicher Handlungsbedarf bestehen – ein Plädoyer für eine intelligentere Regulierung.

Ist Ihr Unternehmen wirklich digital – oder nur elektronisch? Im ersten Teil der neuen Kolumne „Das KI-Digitalisierungs-Fax“ gibt es einen digitalen Status-Quo-Check. Denn in vielen Medizintechnikunternehmen ist eins weit verbreitet: digitale Illusion.

Ein experimenteller Diagnostikansatz soll Bakterien direkt aus Vollblut identifizieren und bei ausgewählten Antibiotika zeigen, welche Wirkstoffe gegen sie wirken. In mit klinischen Isolaten versetzten Blutproben lag das vollständige Ergebnis nach 6,75 bis 17 Stunden vor. Wann es zu einer klinischen Anwendung kommt, bleibt abzuwarten. Aktuell erweist sich die Resistenzbestimmung noch als unzuverlässig, außerdem fehlt eine prospektive klinische Validierung.

Die Medica und Compamed 2026 untermauern mit einer neuen Ticketstruktur ihren Anspruch als hochkarätige Community-Plattformen. Ein Medica-Premium-Ticket bietet in diesem Jahr Zugang zu exklusiven Konferenzen und Networking-Formaten.

Ein KI-Modell zur Beurteilung pulmonaler Läsionen setzt auf CT als Basis und zieht PET-Daten nur hinzu, wenn sie zusätzlichen Informationsgewinn versprechen. Bei der externen Validierung erreichte die Malignitätsklassifikation eine AUC von 0,962. Die Datenbasis für den PET-Anteil ist allerdings wesentlich kleiner als die Gesamtstudie mit 28.105 Fällen.

Siemens-Healthineers-Chef Bernd Montag hält eine eigenständige KI-Strategie für entbehrlich. Künstliche Intelligenz soll sich an konkreten medizinischen Aufgaben orientieren, Fachkräfte entlasten und die Behandlung schwerer Erkrankungen unterstützen. Entscheidend bleiben hochwertige Daten und ärztliche Expertise.

Ein experimenteller Diagnostikansatz soll Bakterien direkt aus Vollblut identifizieren und bei ausgewählten Antibiotika zeigen, welche Wirkstoffe gegen sie wirken. In mit klinischen Isolaten versetzten Blutproben lag das vollständige Ergebnis nach 6,75 bis 17 Stunden vor. Wann es zu einer klinischen Anwendung kommt, bleibt abzuwarten. Aktuell erweist sich die Resistenzbestimmung noch als unzuverlässig, außerdem fehlt eine prospektive klinische Validierung.

Ein KI-Modell zur Beurteilung pulmonaler Läsionen setzt auf CT als Basis und zieht PET-Daten nur hinzu, wenn sie zusätzlichen Informationsgewinn versprechen. Bei der externen Validierung erreichte die Malignitätsklassifikation eine AUC von 0,962. Die Datenbasis für den PET-Anteil ist allerdings wesentlich kleiner als die Gesamtstudie mit 28.105 Fällen.

Siemens-Healthineers-Chef Bernd Montag hält eine eigenständige KI-Strategie für entbehrlich. Künstliche Intelligenz soll sich an konkreten medizinischen Aufgaben orientieren, Fachkräfte entlasten und die Behandlung schwerer Erkrankungen unterstützen. Entscheidend bleiben hochwertige Daten und ärztliche Expertise.

Eine neuartige Membranarchitektur könnte den Gasaustausch in EMCO-Oxygenatoren verbessern. In Simulationen übertraf eine optimierte TPMS-Struktur im Sauerstofftransfer herkömmliche Hohlfasermembranen um 87,8 %. Bis zum klinischen Einsatz sind jedoch noch zentrale Fragen in puncto Fertigung und Skalierung offen.

Ein experimenteller Diagnostikansatz soll Bakterien direkt aus Vollblut identifizieren und bei ausgewählten Antibiotika zeigen, welche Wirkstoffe gegen sie wirken. In mit klinischen Isolaten versetzten Blutproben lag das vollständige Ergebnis nach 6,75 bis 17 Stunden vor. Wann es zu einer klinischen Anwendung kommt, bleibt abzuwarten. Aktuell erweist sich die Resistenzbestimmung noch als unzuverlässig, außerdem fehlt eine prospektive klinische Validierung.

1zu1scale steuert für die Mesh-Inhalatorplattform Elaera von Activoris das Gehäuse aus Kunststoff bei. Das handliche System des Medizintechnik-Spezialisten soll die Einnahme vieler Medikamente vereinfachen. Sechs Monate nach dem Start lieferte 1zu1scale drei serienreife Baugruppen mit insgesamt acht Spritzguss-Bauteilen.

Kunststoffe sind aus der Medizintechnik nicht wegzudenken. Katheter, Spritzen, Implantate, Einmalprodukte aller Art: Das Material ist längst gesetzt. Was dabei oft erst spät ins Blickfeld gerät, ist die Frage, wie sich ein Kunststoff bei Bestrahlung verhält. Im Interview erklärt Annett Heilmann, Key Account Manager Strahlensterilisation bei BGS Beta-Gamma-Service, worauf Medizintechnikhersteller achten müssen.

Ein KI-Modell zur Beurteilung pulmonaler Läsionen setzt auf CT als Basis und zieht PET-Daten nur hinzu, wenn sie zusätzlichen Informationsgewinn versprechen. Bei der externen Validierung erreichte die Malignitätsklassifikation eine AUC von 0,962. Die Datenbasis für den PET-Anteil ist allerdings wesentlich kleiner als die Gesamtstudie mit 28.105 Fällen.

Ein experimenteller Diagnostikansatz soll Bakterien direkt aus Vollblut identifizieren und bei ausgewählten Antibiotika zeigen, welche Wirkstoffe gegen sie wirken. In mit klinischen Isolaten versetzten Blutproben lag das vollständige Ergebnis nach 6,75 bis 17 Stunden vor. Wann es zu einer klinischen Anwendung kommt, bleibt abzuwarten. Aktuell erweist sich die Resistenzbestimmung noch als unzuverlässig, außerdem fehlt eine prospektive klinische Validierung.

Ein Sicherheitsupdate steht bereit. Doch welche Geräte sind betroffen und welche bereits aktualisiert? Für Hersteller vernetzter Medizinprodukte wird diese Frage zunehmend zur regulatorischen Pflicht. Der Beitrag zeigt, wie zentrales Update-Management Transparenz schafft und die Grundlage für weitere digitale Services legt.

Ein KI-Modell zur Beurteilung pulmonaler Läsionen setzt auf CT als Basis und zieht PET-Daten nur hinzu, wenn sie zusätzlichen Informationsgewinn versprechen. Bei der externen Validierung erreichte die Malignitätsklassifikation eine AUC von 0,962. Die Datenbasis für den PET-Anteil ist allerdings wesentlich kleiner als die Gesamtstudie mit 28.105 Fällen.

Siemens-Healthineers-Chef Bernd Montag hält eine eigenständige KI-Strategie für entbehrlich. Künstliche Intelligenz soll sich an konkreten medizinischen Aufgaben orientieren, Fachkräfte entlasten und die Behandlung schwerer Erkrankungen unterstützen. Entscheidend bleiben hochwertige Daten und ärztliche Expertise.

Ein experimenteller Diagnostikansatz soll Bakterien direkt aus Vollblut identifizieren und bei ausgewählten Antibiotika zeigen, welche Wirkstoffe gegen sie wirken. In mit klinischen Isolaten versetzten Blutproben lag das vollständige Ergebnis nach 6,75 bis 17 Stunden vor. Wann es zu einer klinischen Anwendung kommt, bleibt abzuwarten. Aktuell erweist sich die Resistenzbestimmung noch als unzuverlässig, außerdem fehlt eine prospektive klinische Validierung.

Ein Sicherheitsupdate steht bereit. Doch welche Geräte sind betroffen und welche bereits aktualisiert? Für Hersteller vernetzter Medizinprodukte wird diese Frage zunehmend zur regulatorischen Pflicht. Der Beitrag zeigt, wie zentrales Update-Management Transparenz schafft und die Grundlage für weitere digitale Services legt.

Ein KI-Modell zur Beurteilung pulmonaler Läsionen setzt auf CT als Basis und zieht PET-Daten nur hinzu, wenn sie zusätzlichen Informationsgewinn versprechen. Bei der externen Validierung erreichte die Malignitätsklassifikation eine AUC von 0,962. Die Datenbasis für den PET-Anteil ist allerdings wesentlich kleiner als die Gesamtstudie mit 28.105 Fällen.

Künstliche Intelligenz ist in vielen Unternehmen angekommen – zumindest als Thema. In der Praxis zeigt sich jedoch schnell: Der Nutzen entsteht nicht durch einzelne Tools, sondern durch den richtigen Einsatz im Arbeitsalltag. Das Live-Webinar „Beyond KI – vom Hype in den Alltag?!“ zeigt, worauf es dabei ankommt: realistische Anwendungsfälle, passende Prozesse und Mitarbeiter, die KI-Ergebnisse einordnen und verantwortungsvoll nutzen.

Ein experimenteller Diagnostikansatz soll Bakterien direkt aus Vollblut identifizieren und bei ausgewählten Antibiotika zeigen, welche Wirkstoffe gegen sie wirken. In mit klinischen Isolaten versetzten Blutproben lag das vollständige Ergebnis nach 6,75 bis 17 Stunden vor. Wann es zu einer klinischen Anwendung kommt, bleibt abzuwarten. Aktuell erweist sich die Resistenzbestimmung noch als unzuverlässig, außerdem fehlt eine prospektive klinische Validierung.

Ein KI-Modell zur Beurteilung pulmonaler Läsionen setzt auf CT als Basis und zieht PET-Daten nur hinzu, wenn sie zusätzlichen Informationsgewinn versprechen. Bei der externen Validierung erreichte die Malignitätsklassifikation eine AUC von 0,962. Die Datenbasis für den PET-Anteil ist allerdings wesentlich kleiner als die Gesamtstudie mit 28.105 Fällen.

Siemens-Healthineers-Chef Bernd Montag hält eine eigenständige KI-Strategie für entbehrlich. Künstliche Intelligenz soll sich an konkreten medizinischen Aufgaben orientieren, Fachkräfte entlasten und die Behandlung schwerer Erkrankungen unterstützen. Entscheidend bleiben hochwertige Daten und ärztliche Expertise.

Eine neuartige Membranarchitektur könnte den Gasaustausch in EMCO-Oxygenatoren verbessern. In Simulationen übertraf eine optimierte TPMS-Struktur im Sauerstofftransfer herkömmliche Hohlfasermembranen um 87,8 %. Bis zum klinischen Einsatz sind jedoch noch zentrale Fragen in puncto Fertigung und Skalierung offen.