Künstliche Intelligenz (KI) ist aus dem Arbeitsalltag vieler Ärztinnen und Ärzte nicht mehr wegzudenken. Einer Untersuchung im Auftrag des Digitalverbands Bitkom zufolge hat sich der Einsatz von KI in den deutschen Krankenhäusern zwischen 2022 und 2025 verdoppelt. Zum Zeitpunkt der Erhebung verwendeten bereits 18 Prozent der Krankenhausärztinnen und -ärzte KI, beispielsweise in der Bilddiagnostik. Das mögliche Einsatzgebiet von KI umfasst das gesamte Krankenhaus und erstreckt sich über alle klinischen Bereiche bis hin zur Verwaltung.
KI wirkt sich beispielsweise auf die Arbeitsorganisation und das Personal aus: Einerseits lassen sich Routineaufgaben und die Dokumentation mit KI automatisieren, andererseits entstehen neue Anforderungen, etwa im Umgang mit KI-Systemen. Die Krankenhäuser sind gefordert, in den Ausbau ihrer IT-Infrastruktur zu investieren, oder Governance-Strukturen für den Umgang mit KI zu etablieren. Diesen vielen Herausforderungen begegnen sie mit einer Vielzahl von Aktivitäten wie der Integration von KI in ihre Klinikstrategie, der Gründung von Innovationshubs oder KI-Zentren.
Zu den Vorreitern dieser Entwicklung zählt das Universitätsklinikum Essen, das bereits vor dem großen KI-Boom im Jahr 2019 ein „Institut für KI in der Medizin“, kurz IKIM, gegründet hat. Inzwischen haben andere Krankenhäuser, darunter viele Universitätskliniken, nachgezogen. 2025 kamen die Berliner Charité und das LMU Klinikum München hinzu. Obwohl beide Einrichtungen unterschiedlich organisiert sind und unterschiedliche Rahmenbedingungen haben, zeigen beide gegründeten KI-Institute beispielhaft, wie sich ein IKIM in ein Krankenhaus integrieren lässt, welche Aufgaben und Schwerpunkte es haben kann.
Forschung und Vernetzung am LMU Klinikum
Das IKIM am LMU Klinikum ist am 1. Oktober 2025 an den Start gegangen. Institutsleiter ist Prof. Björn Eskofier, der vor seinem Wechsel nach München Inhaber des Lehrstuhls für Maschinelles Lernen und Datenanalytik an der Friedrich- Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) war. Der KI-Forscher leitet am IKIM eine eigene Arbeitsgruppe – geplant ist ein 25-köpfiges Team. Vorgesehen ist auch eine zweite Professur, ebenfalls mit einer Arbeitsgruppe, für einen stellvertretenden Institutsleiter. Die beiden Arbeitsgruppen bilden den Kern des IKIM. Zusätzlich zur Forschung hat das Institut den Auftrag, alle Arbeitsgruppen des Klinikums und der Medizinischen Fakultät zu vernetzen. „Diese Arbeitsgruppen, etwa in der Radiologie oder Kardiologie, betreiben KI in den verschiedensten Facetten“, sagt Eskofier.
Das IKIM soll als virtuelles Institut genutzt werden, zum Beispiel für gemeinsame Aktivitäten oder um Konferenzen auszurichten. Aktuell umfasst der KI-Hub an der LMU Medizin mehr als 15 Professoren. Zur Vernetzung und zum Informationsaustausch dient ein monatlich stattfindendes Seminar, in dem Mitarbeiter des Klinikums und der Medizinischen Fakultät besonders interessante Forschungsansätze vorstellen. Darüber hinaus soll das IKIM der Klinikumsleitung beratend zur Seite stehen. Eskofier muss sich deshalb auch einen Überblick über die vielen KI-Aktivitäten am LMU Klinikum verschaffen.
Was nicht zu den Aufgaben des IKIM in München gehört, ist die Begleitung von KI-Entwicklungen zu marktreifen Produkten. Obwohl Eskofier durchaus Erfahrung auf diesem Gebiet hat. An der FAU hat er nicht nur das Profilzentrum Medizintechnik geleitet, sondern auch ein Start-up gegründet, das ein KI-basiertes Medizinprodukt in die Versorgung gebracht hat. „Das IKIM ist nicht dazu da, eine KI-Entwicklung in ein Produkt zu gießen und in Verkehr zu bringen“, erklärt er. „Das liegt in der Kompetenz der einzelnen Arbeitsgruppen. In meinem Kompetenzgebiet stehe ich natürlich beratend zur Seite“
Das IKIM ist nicht dazu da, eine KI-Entwicklung in den Verkehr zu bringen.
Forschung wiederum gehört zu den Aufgaben des IKIM. Eskofier legt Wert darauf, dass seine Doktoranden regelmäßig Zeit in der Klinik verbringen, damit sie die Abläufe verstehen und Lösungen entwickeln können, die dem Klinikbetrieb helfen. Er selbst hat im Bereich Künstliche Intelligenz in der Biomechanik promoviert und sich mit Anwendungen für die Bewegungsanalyse auf Basis von maschinellem Lernen beschäftigt. Aktuell forscht er an der Messung von Bewegungseinschränkungen und neurodegenerativen Erkrankungen. „Wir beschäftigen uns vorwiegend mit Zeitreihen“, so Eskofier.
Zu Zeitreihen gehören alle Messungen, die über einen bestimmten Zeitverlauf stattfinden. Das können zum Beispiel Daten sein, die mit einem tragbaren Beschleunigungssensor oder einem tragbaren EKG aufgenommen wurden. Zu Zeitreihen gehören aber auch Daten aus einer elektronischen Patientenakte, die in unregelmäßigen Abständen, beispielsweise beim Arztbesuch, gemessen wurden.
Ein weiteres Forschungsprojekt am IKIM des LMU Klinikums beschäftigt sich damit, die Datenbasis für KI-Modelle zu vergrößern. Das geschieht zum Beispiel dadurch, die an Kliniken üblicherweise verwendeten Daten aus klinischen Studien um Daten aus dem normalen Versorgungsalltag („Real World“) oder um Echtzeitinformationen zu erweitern. Im konkreten Projekt „dAIbetes“ nutzen die Forscher Daten verschiedener Universitätsklinika mittels föderierten Lernens, um ein KI-Modell zu entwickeln, das den Therapieerfolg bei Diabetes Typ 2 vorhersagen kann.
Charité soll AI-ready werden
Auch die Berliner Charité bündelt ihre KI-Aktivitäten in einem Institut für KI in der Medizin, das im vergangenen Oktober an den Start gegangen ist. Das am Deutschen Herzzentrum der Charité angesiedelte IKIM soll „KI‑Lösungen verlässlich in die Versorgung bringen, ihren Nutzen evidenzbasiert nachweisen und im Klinikalltag verankern“, so die Pressemitteilung anlässlich der Institutsgründung.
Gründungsdirektor ist Prof. Alexander Meyer, Facharzt für Herzchirurgie mit der Zusatzbezeichnung Medizininformatik. Seit 2023 ist er Chief Medical Information Officer (CMIO) am Deutschen Herzzentrum der Charité (DHZC) und seit 1. Mai 2025 Professor für künstliche Intelligenz in der Medizin an der Charité und am DHZC. Und wie in München gibt es auch am Berliner IKIM eine zweite Professur: Grégoire Montavon wurde auf die erste BIFOLD-Charité-Professur für Explainable AI in der Medizin berufen.
Das BIFOLD (Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data an der TU Berlin) ist eines von fünf KI-Kompetenzzentren in Deutschland und ein universitätsübergreifendes Zentralinstitut der TU Berlin und der Charité. „Wir freuen uns sehr, dass wir eine BIFOLD-Professur bei uns am Institut haben“, erklärt Meyer. „Das gibt uns die Chance, mit Mathematikern und Informatikern zusammen an Lösungen zu arbeiten.“
Das Kernteam in Berlin besteht aktuell aus 15 Mitarbeitern. Organisatorisch steht das IKIM auf zwei Säulen: Die erste Säule ist die klassische Forschung und Lehre, die zweite die Transformationssäule. Diese besteht aus einem Team, das KI unter Berücksichtigung der KI-Strategie der Charité in die Krankenversorgung und darüber hinaus in das gesamte Uniklinkum bringen soll. Meyer möchte zusammen mit seinem Team die Charité „AI-ready“ machen. Im Vordergrund steht Clinical Intelligence: Mit tiefgreifender Prozessanalytik mit Echtzeit-Qualitätssicherung sollen Kliniken besser gesteuert und die Patientensicherheit erhöht werden. „Es handelt sich um Forschung, die operativ in der Klinik wirkt“, so Meyer.
Auch am IKIM der Charité hat Beratung einen hohen Stellenwert. Meyer plant eine KI-Sprechstunde nach dem Vorbild der Biostatistik-Sprechstunde, wie sie an Universitätskliniken für forschende Mediziner angeboten wird. Bereits im nächsten Quartal soll es losgehen. Dann ist das gesamte IKIM-Team gefordert. „KI ist ein Querschnittsfeld und wir wissen nicht, welche Fragen uns erwarten“, stellt der Institutsleiter fest.
Die Fragen, die sich auf konkrete KI-Projekte beziehen, können technischer, organisatorischer oder juristischer Natur sein. „Wir haben einen hohen regulatorischen Druck durch die Datenschutz-Grundverordnung, die KI-Verordnung und die Medical Device Regulation“, ergänzt er. Um von Anfang an eine kompetente Beratung zu bieten, arbeitet sein Team eng mit dem Geschäftsbereich IT und dem Geschäftsbereich Governance, Compliance und Datenschutz zusammen.
Zeitreihenanalysen haben Potenzial
Der Forschungsschwerpunkt am IKIM der Charité liegt auf der Echtzeit-Risikostratifizierung mittels longitudinaler, multimodaler Zeitreihenanalytik: KI-Systeme analysieren Patientendaten, die beispielsweise im Verlauf eines Aufenthalts auf der Intensivstation gemessen werden, kombinieren diese Information mit den Daten anderer Modalitäten, etwa aus der Bildgebung oder der elektronischen Patientenkurve, und sagen dann in Echtzeit sich entwickelnde Komplikationen voraus. Die Forscher arbeiten dabei mit sehr großen KI-Modellen, die stark generalisieren („Foundation Models“), und mit KI-Systemen, die mit Software-Werkzeugen umgehen und dadurch bis zu einem gewissen Grad eigenständig handeln können („Agentic AI“).
In Deutschland und in Europa wird bereits sehr viel an KI geforscht. Davon kommt aber zu wenig in den Kliniken an.
Auch im Projekt Automotive Health, einer Kooperation mit BMW, steht die longitudinale multimodale Zeitreihenanalytik im Vordergrund. Die Forscher wollen im Auto fortlaufend verschiedenste Gesundheitsparameter erfassen, ohne den Fahrer dabei zu stören oder abzulenken. Ein KI-System analysiert die Messwerte, um Abweichungen zu erkennen, die auf eine Erkrankung im frühesten Stadium hindeuten. Das Ziel: Noch bevor der Patient die drohende Erkrankung wahrnimmt und eine Diagnose gestellt wird, soll eine präventive Intervention erfolgen können.
In einem gemeinsamen Projekt mit BIFOLD und der TU Berlin wird das IKIM der Charité das Stream Processing erforschen. Bei diesem aus der Industrie 4.0 bekannten Verfahren verarbeiten und analysieren KI-Systeme Daten direkt nach ihrer Erzeugung nahezu in Echtzeit. „In Deutschland und in Europa wird bereits sehr viel an KI geforscht“, resümiert Meyer. „Davon kommt aber zu wenig in den Kliniken an.“ Das soll sich mit dem IKIM ändern.
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