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Machine Learning in der Medizintechnik Kluge Algorithmen für den Wettbewerbsvorteil

Ein Gastbeitrag von Dr. Michael Marquardt und Sebastian Batton* 3 min Lesedauer

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Machine Learning verändert die Medizintechnik und das gleich an zwei Fronten: als integraler Bestandteil von Produkten und als Hebel für effizientere Prozesse im Unternehmen. Wer heute die Grundlagen schafft – von solider Datenbasis bis zu ersten Pilotprojekten – kann sich nicht nur technologisch, sondern auch wirtschaftlich für die Zukunft positionieren.

Machine Learning durchdringt Medtech-Produkte auf vielfältige Weise: z. B. bei OP-Robotiksystemen. (KI-generiertes Symbolbild)(Bild: GPT Image Editor)
Machine Learning durchdringt Medtech-Produkte auf vielfältige Weise: z. B. bei OP-Robotiksystemen. (KI-generiertes Symbolbild)
(Bild: GPT Image Editor)

Machine Learning (ML), Teilbereich der künstlichen Intelligenz, ist heute weit mehr als technologische Faszination. Auch in der Medizintechnik ist es ein Schlüssel für den entscheidenden Wettbewerbsvorsprung, denn: Datenkompetenz verbessert künftig nicht nur Produkte, sondern vielmehr die gesamte Wertschöpfungskette. Anstatt für jede Aufgabe programmiert zu werden, lernt ein Algorithmus aus Daten Muster zu erkennen und Prognosen abzuleiten. Damit lassen sich komplexe Zusammenhänge in Sekundenbruchteilen erschließen – Aufgaben, an denen klassische Software schnell an ihre Grenzen stößt.

Produktlösungen: ML als integraler Bestandteil

Aktuell zeigt sich, dass ML moderne Medtech-Produkte auf vielfältige Weise durchdringt. Erste Tests mit etablierten OP-Robotiksystemen veranschaulichen, dass ML-Elemente zur Feinsteuerung von Roboterarmen, die Bewegungskoordination verbessern und so die Präzision minimalinvasiver Eingriffe erhöhen können. Der ROSA-Roboter von Zimmer Biomet kombiniert bereits heute chirurgisch-technische Planung mit ML-Assistenz, um neurochirurgische Eingriffe sicherer und effizienter zu gestalten. Doch nicht nur Assistenzsysteme profitieren: Bei Baxter identifizierte eine ML-basierte Mustererkennung potenzielle Dosierungsfehler in Infusionspumpen, die angestammte „Dose Error Reduction Systems“ nicht abgefangen haben – ein bedeutsamer Beitrag zur Patientensicherheit. Siemens Healthineers nutzt in seinem bildgebenden System „AI-Rad Companion“ ML-Algorithmen, um radiologische Aufnahmen automatisch zu segmentieren und Befunde vorzubereiten. Dies beschleunigt die Diagnostik und reduziert Fehlinterpretationen.

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