Klinische KI in Europa: Was schon im Einsatz ist und was bald kommt

Dieser Artikel gibt einen Überblick über medizinische KI-Technologien, die in der europäischen klinischen Praxis bereits eingesetzt werden oder kurz davor stehen – kategorisiert nach Implementierungsstand: grün (im Einsatz), gelb (frühe klinische Phase) und rot (Forschung).

Was diese Übersicht verdeutlicht: Die Kluft zwischen Proof-of-Concept und tatsächlicher klinischer Implementierung bleibt erheblich. Von der ersten Validierungsstudie bis zur CE-Zertifizierung nach MDR vergehen oft Jahre – und selbst zertifizierte Tools stehen vor der Herausforderung, in bestehende KIS-Infrastrukturen integriert zu werden. Für Schweizer Kliniken ist dabei die Frage nach Zertifizierungsstatus und Datenspeicherung besonders relevant: Die Schweiz folgt regulatorisch weitgehend den EU-Standards, ohne formal Mitglied zu sein – was Beschaffungsentscheide verkomplizieren kann.

Kardiologie

TAVIPILOT Soft (Caranx Medical) — Frühe klinische Phase

KI-Software, die in Echtzeit anatomische Landmarken während katheterbasierter Aortenklappenersatzoperationen (TAVI/TAVR) identifiziert und Operateuren visuelle Führung zur Klappenpositionierung bietet.

Ultreon™ 2.0 (Abbott) — Bereits im Einsatz

KI-unterstützter OCT-Workflow für die intravaskuläre Bildgebung, der zentrale Merkmale automatisch hervorhebt und Messungen in Echtzeit für PCI-Entscheidungen liefert – mit Reduktion von Variabilität in der klinischen Entscheidungsfindung.

Onkologie

EUCAIM / Cancer Image Europe — Forschungsinfrastruktur

Europäische Plattform, auf der Krankenhäuser onkologische Bilddaten für das Training, Testen und Validieren von KI-Modellen einbringen können – ein zentraler Engpass auf dem Weg zur Generalisierbarkeit von Bildgebungs-KI.

Ultraschall

ALISSE (ESA-Projekt) — Forschung

KI-System, das Anwenderinnen und Anwender in Echtzeit dabei unterstützt, diagnostisch verwertbare Ultraschallbilder zu erzeugen – ursprünglich für Astronauten entwickelt, nun für die Grundversorgung und Fernmedizin adaptiert.

ARTHUR V.2.0 + DIANA — Frühe klinische Phase

Robotergestützter Ultraschall mit KI-Analyse zur automatischen Erkennung und Graduierung von Synovitis bei rheumatoider Arthritis – reduziert Bedienerabhängigkeit und verbessert Reproduzierbarkeit.

Diabetes

CamDiab — Bereits im Einsatz

CE-zertifizierter vollautomatischer Insulinabgabealgorithmus, der die Dosierung kontinuierlich anpasst – ohne Mahlzeiten-Boli oder Kohlenhydratzählung. Verlagert Diabetesmanagement-Entscheidungen an ein automatisiertes System.

Endoskopie

AICE (Horizon Europe) — Forschung

KI-System zur Analyse von Kapselendoskopie-Videoframes und Markierung auffälliger Befunde – reduziert den manuellen Auswertungsaufwand und ermöglicht skalierbarere kolorektale Screeningprogramme.

Fortgeschrittene Medizintechnologie

ETH Zürich Mikroroboter — Forschung

Magnetisch gesteuerte Mikrokapseln zur gezielten Medikamentenabgabe an spezifische anatomische Stellen, die sich anschließend auflösen. Kein KI im engeren Sinne – aber gezielte physische Zustellung als Ergänzung zur algorithmischen Medizin.

Fazit

Diese Entwicklungen zeigen ein gemeinsames Muster: KI verschiebt sich von der retrospektiven Analyse hin zur Echtzeit-Klinischen Führung – und von der Einzelzentrum-Validierung hin zu föderierter Multi-Standort-Infrastruktur. Einige Tools sind bereits kommerziell verfügbar; andere benötigen noch 3–5 Jahre Validierung.

Für Schweizer Kliniker:innen bedeutet das konkret: Tools mit grünem Status – wie Ultreon™ 2.0 oder CamDiab – können heute evaluiert werden, sofern Zertifizierung, Datenverarbeitung und KIS-Integration geklärt sind. Tools in der frühen klinischen Phase verdienen Aufmerksamkeit, aber noch kein Beschaffungsbudget. Die föderierte Infrastruktur wie EUCAIM ist langfristig das Entscheidende: Sie könnte das Generalisierungsproblem lösen, das KI-Modelle im Gesundheitswesen bislang oft auf Einzelzentrum-Ergebnisse beschränkt – und damit erstmals robuste, klinikübertragbare Evidenz ermöglichen.