Digitale Transformation gelingt nur, wenn alle Dimensionen berücksichtigt werden: Mensch, Technologie und Prozesse. Mit unserem ganzheitlichen Ansatz in der Digital Health Beratung stellen wir sicher, dass Krankenhäuser und MedTech-Unternehmen nicht nur einzelne Healthcare Lösungen einführen, sondern die gesamte Organisation zukunftsfähig aufstellen. Von IT-Security, Cloud und KI über Change Management, Schulungen und Kommunikation bis hin zu Governance, Compliance und Prozessoptimierung – wir decken alle relevanten Bereiche ab. So entstehen nachhaltige Digital-Health-Lösungen, die technisch und organisatorisch gleichermaßen wirksam sind. Wir bieten Ihnen maßgeschneiderte IT-Lösungen für Ihr Krankenhaus!
Eine klare Digitalisierungsstrategie legt fest, wie Technologien gezielt eingesetzt werden, um Abläufe zu optimieren, Mitarbeitende zu entlasten und die Versorgung von Patient:innen zu verbessern. Sie schafft Prioritäten, definiert konkrete Maßnahmen und sorgt dafür, dass digitale Projekte strukturiert, effizient und nachhaltig umgesetzt werden.
Wir unterstützen Krankenhäuser dabei, organisatorisch auf IT-Sicherheitsvorfälle vorbereitet zu sein. Dazu gehören klare Verantwortlichkeiten, durchdachte Abläufe und eine transparente Kommunikation mit den Mitarbeitenden.
Wir unterstützen Krankenhäuser bei der Entwicklung einer praxisnahen KI-Roadmap. Von der Identifikation sinnvoller Anwendungsfelder über die Bewertung von Potenzialen bis zur Integration in bestehende Prozesse schaffen wir klare Orientierung für den erfolgreichen Einsatz von KI.
Wir begleiten Sie bei der langfristigen Umsetzung Ihrer IT-Strategie, übersetzen Ziele in konkrete Maßnahmen und schaffen Strukturen für ein wirksames Umsetzungsmanagement. Damit wird die Strategie erfolgreich realisiert.
Wir analysieren alle systemrelevanten Anwendungen und Infrastrukturen Ihres Krankenhauses hinsichtlich Kontrolle, Unabhängigkeit, Herstellerabhängigkeiten und regulatorischer Anforderungen.
Wir unterstützen Sie bei Ihrem Digital Health Projekt und beantworten Ihre Fragen. Vereinbaren Sie jetzt Ihre kostenlose Erstberatung direkt online.
Digital Health umfasst den Einsatz digitaler Technologien zur Verbesserung der Gesundheitsversorgung, Prävention, Diagnose, Therapie und Verwaltung im Gesundheitswesen. Damit Telemedizin, ePA, Gesundheits-Apps und KI-gestützte Diagnostik richtig eingesetzt werden, benötigt man eine ganzheitliche Digitalisierungsstrategie. So können die Patientenversorgung, Behandlungsqualität und Effizienz verbessert werden, allerdings benötigt es eine Interoperabilität zwischen Systemen und fundierten Datenschutz. Mit Gesetzen wie dem Digitale-Versorgung-Gesetz (DVG) und der verpflichtenden Einführung der E-Patientenakten wird die digitale Transformation im Gesundheitswesen beschleunigt. Digital Health transformiert die Medizin grundlegend und schafft innovative Versorgungsmodelle für bessere Gesundheitsergebnisse.
Digitalisierung im Gesundheitswesen ist entscheidend für eine verbesserte Patientenversorgung und effiziente Prozesse. Sie ermöglicht schnelleren Zugang zu Gesundheitsdaten, bessere Diagnostik durch KI, personalisierte Therapien und Remote-Monitoring chronisch Kranker. Digitale Lösungen reduzieren administrative Aufwände, optimieren Ressourcennutzung und mindern den Fachkräftemangel. Telemedizin wiederum verbessert die Versorgung in ländlichen Regionen. Durch den demografischen Wandel und steigende Gesundheitskosten wird Effizienz umso wichtiger. Regulatorische Vorgaben wie die ePA-Pflicht beschleunigen die Transformation und ebnen den Weg zu einer zukunftsfähigen, qualitativ hochwertigen und finanzierbaren Gesundheitsversorgung.
Einige Beispiele für erfolgreiche Digitalisierung im Gesundheitswesen sind etwa elektronische Patientenakten (ePA) für einen zentralen Datenzugriff, E-Rezepte zur digitalen Medikamentenverschreibung und Telemedizin zur Fernbehandlung. Gesundheits-Apps unterstützen Therapie und Prävention, während Wearables kontinuierlich Vitaldaten erfassen. KI-gestützte Diagnostik analysiert Röntgenbilder und erkennt Krankheiten früher. Remote Patient Monitoring überwacht chronisch Kranke zu Hause, digitale Therapeutika (DTx) bieten evidenzbasierte Therapien. Besonders relevant sind auch Krankenhausinformationssysteme, die Abläufe optimieren sowie Gesundheitsdatenplattformen, die Einrichtungen sicher vernetzen. Diese Technologien verbessern Qualität, Zugänglichkeit und Effizienz im Gesundheitswesen mit messbarem Patientennutzen.
Rewion bietet eine umfassende Digital Health Beratung: Entwicklung von Digitalisierungsstrategien für Gesundheitseinrichtungen, Incident Response Management im Krankenhaus, Microsoft 365 Einführung im Krankenhaus oder auch die Erstellung einer KI-Roadmap. Wir unterstützen bei der Interoperabilität zwischen Systemen, Datenschutz und IT-Sicherheit nach höchsten Standards, Compliance mit medizinischen Regularien und Prozessoptimierung durch Digitalisierung. Als herstellerunabhängiger Partner entwickeln wir maßgeschneiderte Lösungen, die medizinische Anforderungen mit technologischer Innovation verbinden. Von der Strategie bis zur Umsetzung begleiten wir Ihre Digital Health Transformation ganzheitlich.
Rewion zeichnet sich durch eine Kombination aus Expertise im Gesundheitswesen und technologischer Kompetenz aus. Wir verstehen medizinische Prozesse, regulatorische Anforderungen und Patientenbedürfnisse. Als herstellerunabhängiger Berater wählen wir die optimale Technologie für Ihre Anforderungen. Unsere Stärke liegt in der ganzheitlichen Betrachtung von Strategie, Technologie, Prozessen und Change Management. Unsere Expertise besteht in der Entwicklung ganzheitlicher Konzepte, die Fachbereiche wie Datenschutz, IT-Sicherheit oder Microsoft 365 unkompliziert einbinden und explizit auf die Anforderungen von Krankenhäusern zugeschnitten sind. Insbesondere die interdisziplinäre Zusammenarbeit zwischen den einzelnen Bereichen sorgt dafür, dass zukunftsfähige Lösungen entstehen. Datenschutz und IT-Sicherheit haben dabei oberste Priorität. So ermöglichen wir eine digitale Transformation, die Versorgungsqualität steigert, Effizienz verbessert und Patienten konkret nützt.
In unserem Webinar erlernen Sie die Grundlagen zur Erstellung der Cyber Incident Response Planung, speziell ausgerichtet auf die Anforderungen von Krankenhäusern. Wir behandeln essentielle Bestandteile des Plans, darunter Checklisten, Notfallkontakte, Szenarioplanung und die Abstufung der Reaktionsmaßnahmen bei verschiedenen Sicherheitsvorfällen. Ziel ist es, das IT-Personal zu befähigen, auf Cyberangriffe effektiv zu reagieren und die Sicherheit kritischer Systeme und Patientendaten zu gewährleisten. Melden Sie sich an, um Ihr Krankenhaus gegen Cyber-Bedrohungen zu wappnen.
Im Incident-Fall zählt schnelles und strukturiertes Handeln. Wenn viele Entscheidungen parallel getroffen werden müssen, bietet dieses IT-Poster eine klare Orientierung zu Rollen, Kommunikationswegen und nächsten Schritten (hier generisch). Es unterstützt Ihre IT dabei, im Ernstfall koordiniert zu reagieren und Ihr Krankenhaus zügig wieder in den Regelbetrieb zurückzuführen.
Sie möchten wissen, wie Sie Ihr Krankenhaus sicher & compliant in die Cloud bringen?
Erfahren Sie:
Dieses Whitepaper bietet einen Ansatz, ein bestehendes Notfallmanagement um die Besonderheiten des Datenschutzes zu erweitern oder initial ein Notfallmanagement zu initialisieren.
Dieses Whitepaper vermittelt einen Überblick über das Thema Digitalisierung im Krankenhaus. Einige der beleuchteten Aspekte sind:
Manche Krankenhäuser starten mit KI, andere haben schon die ersten Use Cases etabliert. Nicht selten kommt es dabei aber dazu, dass einzelne Use Cases oder Pilotprojekte technisch funktionieren, aber dann nicht dauerhaft in den Regelbetrieb übergehen.
Der entscheidende Faktor liegt dabei in der Art und Weise, wie die Umsetzung organisiert ist. Denn die Einführung von KI bringt unterschiedliche Anforderungen zusammen: strategische Entscheidungen, fachliche Perspektiven, technische Umsetzung, regulatorische Rahmenbedingungen und Veränderungen im Arbeitsalltag.
Damit diese Aspekte übersichtlich und adressierbar bleiben, braucht es neben einem strukturierten Vorgehen definierte Rollen mit jeweils zugewiesener Verantwortung. Hier geht es nicht darum, zwingend neue Mitarbeiter einstellen zu müssen, sondern darum, Verantwortungsbereiche abzudecken.
Auf oberster Ebene übernimmt ein Steuerungsgremium die Einordnung von KI in den Gesamtkontext des Krankenhauses. Hier wird festgelegt, welche Rolle KI künftig spielen soll und welche Ziele damit verbunden sind.
Das Gremium trifft Entscheidungen zur Priorisierung von Initiativen, bewertet Zielkonflikte und dient als Instanz für Eskalationen. Gleichzeitig stellt es sicher, dass einzelne Projekte in eine übergeordnete strategische Logik eingebettet bleiben. Typischerweise sind Krankenhausleitung bzw. eine strategische Vertretung, IT/Digitalisierung, Vertreter betroffener Fachbereiche sowie Datenschutz, Informationssicherheit und Qualitätsmanagement eingebunden. Je nach Vorhaben können weitere Funktionen wie Medizintechnik, Beschaffung, Recht/Compliance, Mitarbeitendenvertretung oder bei patientennahen Anwendungen auch Patientenvertretungen hinzukommen.
Die zentrale Rolle der KI‑Verantwortlichen beziehungsweise System Owner verbindet die verschiedenen Ebenen miteinander. Diese Rolle begleitet einen Use Case über den gesamten Lebenszyklus hinweg und sorgt dafür, dass strategische Ziele, fachliche Anforderungen und technische Umsetzung aufeinander abgestimmt sind.
Im Mittelpunkt steht die Koordination zwischen den beteiligten Stakeholdern. Anforderungen werden zusammengeführt, Prioritäten abgestimmt und die Umsetzung entlang klarer Zielbilder gesteuert. Auch die Weiterentwicklung und Integration in den Regelbetrieb fallen in diesen Verantwortungsbereich.
Die fachliche Verantwortung liegt im jeweiligen Fachbereich. Hier wird beurteilt, ob eine KI‑Anwendung tatsächlich zur Verbesserung von Versorgung oder Prozessen beiträgt.
Der Fachbereich bringt die notwendigen Anforderungen ein, ordnet die Anwendung in bestehende Abläufe ein und begleitet ihre Nutzung im Alltag. Rückmeldungen aus der Praxis fließen in die Weiterentwicklung ein und sichern die Anschlussfähigkeit der Lösung.
Die IT sorgt für die technische Einbindung und den verlässlichen Betrieb von KI‑Anwendungen. Dazu gehört die Integration in bestehende Systeme, die Sicherstellung von Datenverfügbarkeit und -qualität sowie die kontinuierliche Betreuung im Betrieb.
Auch Aspekte wie Monitoring, Wartung und Weiterentwicklung liegen in diesem Verantwortungsbereich. Die IT schafft damit die Voraussetzung dafür, dass Anwendungen stabil funktionieren und langfristig eingesetzt werden können.
In der Praxis wird die IT häufig sehr früh in Projekte eingebunden, gleichzeitig aber stark auf die technische Umsetzung fokussiert. Eine enge Verzahnung mit fachlichen und strategischen Fragestellungen findet nicht immer in ausreichender Tiefe statt.
Governance‑Funktionen wie Datenschutz, Informationssicherheit oder Qualitätsmanagement übernehmen die Aufgabe, regulatorische Anforderungen in die Umsetzung zu integrieren. Dazu zählen unter anderem Vorgaben aus der DSGVO, Anforderungen aus dem Medizinprodukterecht oder dem EU AI Act.
Neben der inhaltlichen Prüfung gehört auch die Dokumentation zu diesem Verantwortungsbereich. Entscheidungen müssen nachvollziehbar gemacht und Anforderungen systematisch berücksichtigt werden.
Neben internen Governance‑Strukturen kann es sehr hilfreich sein, (externe) regulatorische Expertise hinzuzuziehen. Dies betrifft vor allem Fragestellungen, die spezielles regulatorisches oder normatives Wissen erfordern.
Beispiele dafür sind die Einordnung von Anwendungen im Kontext des Medizinprodukterechts, die Bewertung von Anforderungen aus dem EU AI Act oder die Ausgestaltung von Nachweispflichten. Externe Unterstützung ergänzt die internen Rollen und wird gezielt für spezifische Fragestellungen eingesetzt.
Je nach Organisationsstruktur kann dies intern über die Rechtsabteilung erfolgen oder extern durch spezialisierte Rechtsberatung unterstützt werden.
Die Einführung von KI wirkt sich auf Arbeitsabläufe, Entscheidungsprozesse und etablierte Rollenbilder aus. Change Management begleitet diese Veränderungen und sorgt für eine stabile Nutzung im Alltag.
Zu Beginn geht es darum, ein gemeinsames Verständnis für den Einsatz der Anwendung zu schaffen und die betroffenen Nutzergruppen einzubinden. Darauf aufbauend werden Schulungs- und Unterstützungsangebote entwickelt.
Im operativen Betrieb spielen Change Agents und Superuser eine wichtige Rolle. Sie fungieren als erste Ansprechpersonen im Fachbereich, unterstützen Kolleginnen und Kollegen bei der Anwendung und geben Rückmeldungen an Projekt- oder Systemverantwortliche weiter. Dadurch entsteht eine Verbindung zwischen zentraler Steuerung und tatsächlicher Nutzung im Alltag.
Die Einführung von KI im Krankenhaus umfasst mehrere Verantwortungsbereiche, die zusammenspielen. Jede Rolle bringt eine eigene Perspektive ein und trägt dazu bei, dass die Umsetzung nicht auf einzelne Aspekte reduziert wird.
Fehlende Klarheit in der Rollenverteilung führt in der Praxis zu Abstimmungsproblemen, isolierten Initiativen und fehlender Verankerung im Alltag. Sobald Verantwortung bewusst zugeordnet und übergreifend koordiniert wird, entsteht eine tragfähige Grundlage für die Einführung und Weiterentwicklung von KI-Anwendungen.
Ist auf strategischer Ebene klar geregelt, wer Prioritäten setzt und wie KI in die Gesamtstrategie eines Krankenhauses eingebettet ist? Ist eine übergreifende Verantwortung für KI‑Initiativen vorhanden, die verschiedene Aktivitäten zusammenführt?
Ist die IT über alle Phasen hinweg eingebunden? Werden regulatorische Anforderungen frühzeitig berücksichtigt oder eher nachträglich adressiert?
Sind Personen benannt, die als zentrale Ansprechstellen fungieren und die Anwendung im Fachbereich begleiten?
Diese Fragen sind ein Auszug vieler Aspekte, die Krankenhäuser im Vorfeld einer KI‑Einführung klären sollten.
In der Praxis zeigt sich jedoch, dass genau hier Unsicherheiten bestehen. Verantwortlichkeiten sind nicht eindeutig definiert, Rollen entwickeln sich erst im Projektverlauf oder hängen stark von einzelnen Personen ab. Hier kann es hilfreich sein, die eigene Ausgangssituation realistisch einzuordnen und gezielt zu prüfen, an welchen Stellen Orientierung und Klarheit fehlt.
Neben den typischen Stolpersteinen bei KI-Implementierung im Krankenhaus wie Interoperabilität, Datenqualität oder Unsicherheiten hinsichtlich regulatorischer Anforderungen stellt sich oft die nächste Frage: Wie geht man das Thema sinnvoll und strukturiert an?
Ein Phasenmodell hilft, weil KI-Implementierung im Krankenhaus komplex ist und mehrere Ebenen gleichzeitig berührt: Strategie, Daten/Integration, Compliance, Arbeitsabläufe, Schulung und späterer Betrieb. Ohne eine klare Reihenfolge werden diese Themen oft zu spät adressiert und genau dann wird es teuer, langsam oder frustrierend.
Das 5‑Phasen‑Modell zur KI‑Implementierung im Krankenhaus ist deshalb vor allem eine Orientierungshilfe. Dadurch entsteht ein Überblick, welche Entscheidungen typischerweise zuerst kommen sollten, welche Voraussetzungen man nicht überspringen kann und wie man von ersten Ideen zu Anwendungen kommt, die im Alltag genutzt werden können.
Das 5‑Phasen‑Modell zur KI‑Implementierung im Krankenhaus gliedert den Weg von KI von der strategischen Einordnung über der KI-Readiness eines Krankenhauses und die Auswahl geeigneter Use Cases bis hin zu Implementierung und dem dauerhaften Betrieb, welcher Monitoring und Skalierung einschließt.
Wichtig dabei: Die Phasen sind nicht als fixes Modell gedacht. Rückkopplungen sind normal. Der Kern ist die grundsätzliche Reihenfolge der Aspekte, die geklärt und betrachtet werden müssen.
In der ersten Phase geht es um Klarheit. Hier geht es nicht um konkrete Tools und auch noch nicht um einzelne Use Cases im Detail. Es geht darum, sich zu fragen, warum und wie KI im eigenen Haus überhaupt relevant ist und welche Ziele damit realistisch verfolgt werden.
Gerade im Krankenhaus ist das wichtig, weil KI‑Initiativen sonst schnell als Einzelprojekte entstehen. Dann gibt es „hier mal was in der Radiologie“ und „dort mal was in der Kodierung“, aber kein gemeinsames Zielbild. In Phase 1 wird deshalb festgelegt, welche Nutzenfelder im Vordergrund stehen sollen – etwa Entlastung, Qualitäts- und Patientensicherheitsaspekte oder bessere Steuerungsfähigkeit. Außerdem hilft eine erste Risikoorientierung, früh zu unterscheiden, ob man über eher unterstützende Anwendungen spricht oder über potenziell hochkritische, klinisch entscheidungsnahe Systeme.
Kurz gesagt: Wofür lohnt sich KI und wofür nicht?
Die zweite Phase ist die, die oft übersprungen wird und später dann am meisten Zeit frisst. Denn bevor man in der KI‑Implementierung im Krankenhaus Use Cases priorisiert oder Anbieter auswählt, sollte man wissen, ob das eigene Haus die nötigen Voraussetzungen überhaupt mitbringt.
KI-Readiness heißt dabei nicht „Reifegrad‑Theorie“, sondern ganz praktisch: Sind die Daten erreichbar und nutzbar? Gibt es Integrationsmöglichkeiten? Sind Rollen und Entscheidungswege klar? Ist die Einbindung von Datenschutz, Informationssicherheit und QM planbar? Gibt es realistische Kapazitäten für Einführung und Veränderung?
Diese Phase liefert idealerweise einen priorisierten Maßnahmenplan. Also: Was muss als Nächstes verbessert oder vorbereitet werden.
Erst wenn Ziele und Voraussetzungen einigermaßen klar sind, wird die Betrachtung von Use‑Cases wirklich belastbar. In Phase 3 werden mögliche Anwendungsfälle systematisch gesammelt und in eine vergleichbare Form gebracht.
Entscheidend ist, dass man Use Cases nicht nur nach „klingt gut“ bewertet, sondern nach Kriterien, die im Krankenhaus zählen: Nutzen, Machbarkeit, Risiko, Change‑Impact und späterer Betriebsaufwand. Das schützt davor, dass man sich auf Vorhaben stürzt, die zwar fachlich attraktiv sind, aber unter den aktuellen Rahmenbedingungen nicht gut umsetzbar sind.
Ein zweiter wichtiger Punkt ist die klare Beschreibung des Einsatzzwecks. Wer soll das Ergebnis nutzen? In welchem Prozess? Wie greift es in Entscheidungen ein? Diese Klarheit ist nicht nur für die Umsetzung wichtig, sondern auch für Compliance‑Fragen und Akzeptanz der Use Cases durch Mitarbeiter.
Das Ergebnis der Phase ist eine Sammlung und eine Reihenfolge von Use Cases, die zur eigenen Situation passt und nicht die zehnte generische Use‑Case‑Liste aus dem Internet.
In dieser Phase wird aus einem priorisierten Use Case eine Anwendung, die wirklich für die KI‑Implementierung im Krankenhaus genutzt werden kann. Das klingt selbstverständlich, ist aber genau der Punkt, an dem viele Projekte kippen.
Der Kern ist Integration. Nicht nur technisch, sondern vor allem in den Arbeitsablauf. Wenn KI „nebenher“ läuft, wird sie unter Zeitdruck nicht genutzt. Außerdem gehören in diese Phase Dinge, die gerne zu spät kommen: Schulung, Unterstützung in der Startphase, klare Support‑ und Eskalationswege und eine saubere Abnahme im Nutzungskontext.
Wichtig ist auch, vor dem Go‑live Mindestvoraussetzungen festzulegen. Nicht als Bürokratie, sondern als Schutz vor einem Start, der später mühsam repariert werden muss. Dazu gehören typischerweise geklärte Zuständigkeiten, definierte Fallback‑Regeln, Freigaben und ein kleines, realistisches Set an Kennzahlen, an dem man Nutzung und Nutzen prüfen kann.
Die fünfte Phase wird häufig unterschätzt, obwohl sie darüber entscheidet, ob KI dauerhaft Wert stiftet. Denn nach der Einführung bleibt Arbeit: Monitoring, Support, Umgang mit Änderungen, regelmäßige Reviews und die Frage, ob eine Anwendung stabil bleibt oder angepasst werden muss.
Im Krankenhaus ist das besonders relevant, weil sich Prozesse, Dokumentationspraxis und Daten verändern können. Deshalb braucht es eine Routine, die nicht nur „alles läuft“ überwacht, sondern auch regelmäßig prüft, ob die Anwendung weiterhin sinnvoll, sicher und wirksam ist. Skalierung kann dann realistisch werden, wenn Betrieb und Qualität stabil sind. Erst dann lohnt es sich, Anwendungen auf weitere Bereiche oder Standorte auszuweiten.
Das 5‑Phasen‑Modell zur KI‑Implementierung im Krankenhaus stellt eine Vorgehensweise dar, die typische Umwege reduziert. Es sorgt dafür, dass KI strukturiert in die Routine überführt werden kann und das mit klaren Entscheidungen, geregelten Verantwortlichkeiten, realistischem Blick auf Daten, Integration, Betrieb und Change Management über alle Phasen hinweg.
Wenn Sie mehr über das 5‑Phasen‑Modell zur KI‑Implementierung im Krankenhaus erfahren oder einordnen möchten, wo Ihr Haus aktuell steht, sprechen Sie uns gerne an.
Cyberangriffe kündigen sich nicht an. Wenn Systeme ausfallen, Kommunikationswege wegbrechen und der Druck steigt, entscheidet sich Cyber Incident Response. Und zwar nicht an der Qualität eines Dokuments, sondern daran, ob alle Beteiligten wissen, was jetzt zu tun ist und wer mit wem kommuniziert.
Incident Response Management ist heute ein unverzichtbarer Bestandteil moderner IT-Sicherheitsstrategien – auch in Krankenhäusern. In der Praxis zeigt sich jedoch immer wieder, dass ein dokumentierter Plan allein im Ernstfall nicht ausreicht.
Wenn zentrale Systeme nicht verfügbar sind und Entscheidungen unter hohem Zeitdruck getroffen werden müssen, bleibt keine Zeit, umfangreiche Dokumente zu lesen. Cyber Incident Response entscheidet sich dann nicht im Plan, sondern im Handeln.
Genau hier stellt sich die entscheidende Frage: Wie wird Planung in konkrete Handlungssicherheit übersetzt?
Im Ernstfall läuft in der IT unglaublich viel parallel ab: Analyse, Eindämmung, Wiederherstellung, interne Abstimmung und externe Kommunikation. Gleichzeitig erreichen Anfragen aus Management, Fachbereichen, externen Dienstleistern oder Behörden die IT. Entscheidungen müssen getroffen werden, häufig auf Basis unvollständiger Informationen.
Die IT ist dabei meist ohnehin stark ausgelastet und übernimmt dennoch eine zentrale Koordinationsrolle. Gerade diese Parallelität macht Cyber Incident Response so anspruchsvoll. Wenn im Ernstfall noch geklärt werden muss, wer wofür verantwortlich ist, geht wertvolle Zeit verloren.
Dann geht es nicht mehr um Details, sondern um die zentralen Fragen: Was ist jetzt zu tun? Wer ist zuständig? Und wie wird kommuniziert?
Ein Cyber Incident Response Plan definiert Rollen, Abläufe und Entscheidungswege. Ein Poster für den Bereich IT ist dabei kein eigenständiges Dokument neben dem Cyber Incident Response Plan, sondern dessen operative Verdichtung.
Während der Plan die inhaltliche Grundlage schafft und Dokumentation ermöglicht, übersetzt das Poster diese Inhalte in eine Form, die im Ernstfall schnelle Orientierung möglich macht.
Auf einen Blick wird sichtbar:
Das IT-Poster schafft eine gemeinsame Referenz für alle Beteiligten und reduziert Rückfragen, Parallel- & Doppelabstimmungen und widersprüchliche Aussagen. Gerade unter Zeitdruck ist diese Klarheit entscheidend.
Ein Poster bleibt nur dann hilfreich, wenn es aktuell gehalten wird. Im Ernstfall darf keine Unklarheit darüber bestehen, wer Verantwortung übernimmt, wer Entscheidungen trifft oder wie Eskalationswege aussehen. Veraltete Rollen oder Eskalationswege führen zu Verzögerungen und zusätzlicher Unsicherheit.
Damit das Poster als verbindliche Referenz funktioniert, müssen Inhalte regelmäßig überprüft und an organisatorische oder technische Veränderungen angepasst werden. Aktualität ist keine formale Pflicht, sondern Voraussetzung für Handlungsfähigkeit.
Ein Cyber Incident Response Plan bildet das Fundament für den Umgang mit Sicherheitsvorfällen. Ob er im Ernstfall wirkt, entscheidet sich jedoch daran, ob er handlungsfähig macht.
Das IT-Poster schließt diese Lücke. Es übersetzt Planung in konkrete Orientierung, reduziert Komplexität und unterstützt die IT dabei, auch unter hoher Belastung handlungsfähig zu bleiben. Cyber Incident Response scheitert selten an fehlenden Konzepten. Entscheidend ist, ob diese Konzepte im entscheidenden Moment nutzbar sind.
Nach Jahren des infrastrukturellen Aufbaus zeigt sich 2025 deutlich, dass digitale Anwendungen der Telematikinfrastruktur im Versorgungsalltag angekommen sind. Der E-Health Monitor 2025 belegt, dass die Nutzung zentraler TI-Anwendungen insgesamt zunimmt. Gleichzeitig wird sichtbar, dass sich Nutzungsintensität und Integration aber je nach Anwendung unterscheiden.
Das E-Rezept ist die bislang am weitesten verbreitete Anwendung der Telematikinfrastruktur. Laut E-Health Monitor 2025 hat sich das digitale Rezept mit einem Anteil von 90,2 Prozent an allen eingelösten Rezepten innerhalb kurzer Zeit als Standard etabliert. Die Zahl der eingelösten E-Rezepte ist seit der verpflichtenden Einführung stark gestiegen und liegt aktuell bei 1,1 Milliarden eingelösten Rezepten.
Ein zentraler Erfolgsfaktor ist die klare Prozesslogik. Verordnung, Übermittlung und Einlösung folgen einem klar abgegrenzten Ablauf mit unmittelbarem Nutzen für alle Beteiligten. Das spart Zeit und Kosten und der Zugang zu Medikamenten wird erleichtert. Trotz der Vorteile werden weiterhin rund 10 Prozent der Rezepte ausgedruckt. Gründe hierfür sind vor allem technische Probleme innerhalb der Telematikinfrastruktur sowie die eingeschränkte Nutzbarkeit des E-Rezepts in der Haus- und Heimversorgung. Das Beispiel verdeutlicht, dass selbst bei sehr hoher Nutzung technische Stabilität und Prozessabdeckung entscheidend bleiben.
Neben dem E-Rezept verzeichnete auch die elektronische Arbeitsunfähigkeitsbescheinigung im Erhebungszeitraum des E-Health Monitors einen deutlichen Zuwachs. So stieg die Zahl der elektronisch übermittelten Arbeitsunfähigkeitsbescheinigungen von 304 auf 370 Millionen, was einem Anstieg von rund 22 Prozent entspricht. Die eAU gilt als fest etablierte Anwendung, insbesondere im ambulanten Bereich, da sie von mehr als 95% der Arztpraxen genutzt wird.
Die elektronische Patientenakte ist bundesweit im Betrieb und gilt als zentrales Element der TI-Anwendungen. Die Zahl der durch medizinische Einrichtungen geöffneten elektronischen Patientenakten ist laut E-Health Monitor 2025 innerhalb kurzer Zeit von rund 200.000 auf 7,2 Millionen gestiegen.
Gleichzeitig zeigt ein Blick auf die aktive Nutzung ein differenzierteres Bild. Lediglich rund 4 Prozent der Versicherten verfügten im Erhebungszeitraum über eine GesundheitsID. Der Unterschied zwischen angelegten und tatsächlich genutzten Akten ist damit erheblich. In vielen Fällen bleiben die Akten leer oder nur geringfügig befüllt, sodass der erwartete Nutzen der ePA bislang nur eingeschränkt realisiert wird.
Obwohl durch das Opt-out-Verfahren eine Abdeckung von über 80 Prozent erreicht wurde und nur etwa 5 Prozent der Versicherten widersprochen haben, entsteht Mehrwert erst durch tatsächliche Nutzung und Befüllung der Akten. Um das zu fördern, wurden Leistungserbringer zum 1. Oktober 2025 verpflichtet, bestimmte medizinische Informationen in die ePA einzustellen. Bei Nichtbefüllung können Sanktionen greifen. Die ePA zeigt damit besonders deutlich, dass technische Verfügbarkeit allein nicht ausreicht, sondern organisatorische und prozessuale Voraussetzungen entscheidend sind.
Die Ergebnisse des E-Health Monitor 2025 zeigen klar, dass die Nutzung von TI-Anwendungen insgesamt zunimmt, jedoch sehr unterschiedlich ausgeprägt ist. Anwendungen mit klaren, transaktionalen Prozessen wie das E-Rezept erreichen schnell hohe Akzeptanz. Komplexere Anwendungen wie die elektronische Patientenakte benötigen hingegen deutlich mehr Zeit, Integration und organisatorische Anpassung. Besonders spannend bleibt, wie sich die Nutzung der ePA in dem kommenden Jahr entwickelt und ob es gelingt, aus formaler Abdeckung tatsächlichen digitalen Mehrwert zu schaffen.
Die Digitalisierung des deutschen Gesundheitswesens hat 2025 einen Punkt erreicht, an dem Fortschritt und Ernüchterung gleichzeitig sichtbar werden. Mit der verpflichtenden Einführung zentraler Anwendungen wie E-Rezept und elektronischer Patientenakte, einer nahezu flächendeckenden Anbindung an die Telematikinfrastruktur sowie den gesetzlichen Rahmenbedingungen wie dem Digitalgesetz (DigiG), dem Gesundheitsdatennutzungsgesetz (GDNG) und dem Gesundheitsdigitalagenturgesetz (GDAG) sind die Voraussetzungen für digitale Versorgung so umfassend wie nie zuvor. Der E-Health Monitor 2025 zeigt jedoch, dass diese Infrastruktur im Versorgungsalltag bislang nur begrenzt Wirkung entfaltet.
Diese Diskrepanz ist kein kurzfristiges Umsetzungsproblem, sondern Ausdruck eines strukturellen Spannungsfeldes. Die TI wurde über Jahre primär als verpflichtende Infrastruktur etabliert, mit starkem Fokus auf Sicherheit, Regulierung und formaler Anbindung. Die Frage, wie digitale Anwendungen tatsächlich in bestehende Arbeitsabläufe integriert werden können, spielte in der frühen Phase eine untergeordnete Rolle. Entsprechend erleben viele Leistungserbringer die TI weniger als Entlastung, sondern als zusätzliche Ebene, die neben den bestehenden Prozessen betrieben werden muss.
Die Telematikinfrastruktur lässt sich als zentrales Rückgrat für digitale Kommunikation, Authentifizierung und den sicheren Austausch medizinischer Daten im Gesundheitswesen beschreiben. Technisch umfasst sie eine Vielzahl von Komponenten und Diensten von Identitätsmanagement über Kommunikationsdienste wie KIM bis hin zu Anwendungen wie ePA und E-Rezept. Die TI ist hochgradig sicherheitsorientiert und regulatorisch eng geführt. Gleichzeitig erhöht sie die technische und organisatorische Komplexität für die angeschlossenen Einrichtungen erheblich, insbesondere dort, wo neue Anwendungen tief in bestehende Systeme integriert werden müssen.
Ein zentrales Ergebnis aus den ersten Kapiteln des E-Health Monitors ist, dass die digitale Reife im Gesundheitswesen ziemlich unterschiedlich ausfällt. Der häufig pauschal beschriebene „Stand der Digitalisierung“ verdeckt erhebliche Unterschiede zwischen den Leistungserbringern. Während 64 Prozent der Praxen TI-Anwendungen zumindest regelmäßig bis intensiv nutzen, ist die Nutzungsintensität mit nur 13 Prozent der Krankenhäuser deutlich geringer. Zwar sind Krankenhäuser vollständig angebunden, doch der Anteil der Krankenhäuser, die die TI mittel bis intensiv im Alltag einsetzen, liegt deutlich unter dem ambulanten Niveau. Der TI-User-Index der gematik verdeutlicht diese Unterschiede zusätzlich: Während sich bei Arztpraxen 2025 ein deutlicher Anteil mittlerer und starker Nutzung der TI-Anwendungen zeigt, dominiert bei Krankenhäusern weiterhin der Bereich „keine Nutzung“. Selbst im Jahresvergleich 2024 zu 2025 bleibt der Anteil der TI aktiv nutzenden Kliniken gering, während Praxen ihre Nutzungsintensität sichtbar steigern konnten. Ein Befund, der vor allem die höhere strukturelle und organisatorische Komplexität des stationären Bereichs widerspiegelt.
Diese Unterschiede sind strukturell erklärbar. Ambulante Praxen arbeiten häufig mit vergleichsweise homogenen IT-Systemen und klar abgegrenzten Workflows, in die einzelne TI-Anwendungen punktuell integriert werden können. Krankenhäuser hingegen verfügen über hochkomplexe, historisch gewachsene IT-Landschaften mit zahlreichen Subsystemen, Schnittstellen und Abhängigkeiten. Neue digitale Anwendungen greifen hier in bestehende KIS-Strukturen ein, was Implementierungen zeitintensiv macht und stark von Herstellern abhängig ist. Digitale Prozesse lassen sich dadurch deutlich schwerer standardisieren und skalieren.
Hinzu kommt, dass technische Instabilitäten der TI keine Seltenheit sind. Der E-Health Monitor 2025 zeigt, dass technische Probleme bzw. die Fehleranfälligkeit für Kartenterminals und Konnektoren weiterhin ein relevanter Faktor sind.
Während Ausfälle oder Störungen im ambulanten Bereich häufig zu Mehrarbeit und Umgehungslösungen wie dem Faxgerät führen, können dieselben Probleme im stationären Umfeld ganze Prozessketten betreffen – von der Aufnahme über die Dokumentation bis hin zur Entlassung. Die Sensibilität gegenüber Systemstörungen ist entsprechend höher, was die Akzeptanz digitaler Anwendungen zusätzlich beeinflusst. Vor diesem Hintergrund ist die geringere Nutzungsintensität im stationären Bereich weniger als Defizit zu verstehen, sondern als Ausdruck der erheblich komplexeren Ausgangslage, unter der digitale Transformation im Krankenhaus stattfindet.
Diese Unterschiede spiegeln sich auch in dem TI-Atlas Dashboard der gematik wider. Zwar zeigt der „TI-Readiness-Index“, dass Apotheken, Arztpraxen und Krankenhäuser bis auf maximal 2 Prozent voll an die TI angeschlossen sind, doch der sogenannte TI-User-Index zeigt, dass aktive Nutzung und Integration stark variieren. Der TI-User-Index differenziert dabei zwischen starker, mittlerer, geringer und keiner Nutzung. Besonders auffällig ist, dass selbst bei nahezu vollständiger technischer Anbindung große Teile der Leistungserbringer TI-Anwendungen kaum oder gar nicht im Arbeitsalltag einsetzen.
TI User Index der gematik (Screenshot vom 28.12.25, aufgerufen unter: TI Atlas Dashboard)
Auch in der Nutzung einzelner TI-Anwendungen zeigen sich deutliche Unterschiede. Während E-Rezept und der KIM-Dienst vergleichsweise stark genutzt werden, bleibt die Nutzung der elektronischen Patientenakte weiterhin deutlich hinter den Erwartungen zurück.
Der Stand der Telematikinfrastruktur im Jahr 2025 ist damit weniger eine Frage fehlender Technik als fehlender struktureller Passung. Die TI-Infrastruktur ist vorhanden, doch sie ist noch nicht konsequent auf die Realität unterschiedlicher Versorgungsbereiche ausgerichtet. Digitale Reife entsteht nicht nur durch Anschlussquoten oder gesetzliche Verpflichtungen, sondern durch technische Stabilität der TI, reduzierte Komplexität und eine Integration, die sich an realen Arbeitsabläufen orientiert.
Der E-Health Monitor 2025 macht deutlich, dass sich der Schwerpunkt der Digitalisierung auch noch in eine andere Richtung verschieben muss: weg von der Frage, ob digitale Infrastruktur existiert, hin zu der Frage, wie sie genutzt wird und von wem. Erst wenn digitale Anwendungen in ambulanten und stationären Settings gleichermaßen betriebsstabil und praxistauglich integrierbar sind, kann aus technischer Anbindung, digitale Reife und digitale Versorgung werden.
Der aktuelle „Stand der Digitalisierung“ ist damit weniger als Leistungsbewertung einzelner Akteure zu verstehen, sondern als Ausdruck der Komplexität der Aufgabe insgesamt. Die Unterschiede zwischen ambulantem und stationärem Bereich verdeutlichen, dass digitale Transformation im Gesundheitswesen nur dann gelingen kann, wenn Infrastruktur, Prozesse und organisatorische Realität konsequent zusammengedacht werden. Insbesondere dort, wo komplexe klinische Abläufe, hohe Integrationsanforderungen und kritische Versorgungsprozesse aufeinandertreffen
In den letzten Jahren hat Künstliche Intelligenz (KI) enorme Fortschritte gemacht und findet Eingang in immer mehr Lebensbereiche. Allerdings tritt damit ein zentrales Problem zutage: Viele KI-Systeme agieren als undurchsichtige „Black Boxes“. Das bedeutet, dass sie Entscheidungen treffen oder Ergebnisse liefern, ohne dass Menschen nachvollziehen können, wie diese zustande gekommen sind. Die internen Prozesse, die gerade bei komplexen Deep-Learning-Modellen mit Millionen von Parametern kompliziert sind, bleiben verborgen. Auch immer mehr Krankenhäuser setzen Künstliche Intelligenz für verschiedene Zwecke ein, aber diese Intransparenz kann erhebliche Probleme für Medizin, Management und IT in Krankenhäusern bedeuten. Dieses Black-Box-Problem führt zu mehreren schwerwiegenden Konsequenzen:
Neben den ethischen und praktischen Gründen gibt es auch einen starken regulatorischen Druck hin zu erklärbarer KI. Die Europäische Union hat mit dem EU AI Act an einem weltweit ersten umfassenden KI-Gesetzesrahmen gearbeitet. Dieser klassifiziert KI-Systeme nach Risiko und legt strenge Auflagen für sogenannte Hochrisiko-KI fest. Transparenz und Nachvollziehbarkeit sind dabei Kernforderungen. Viele KI-Systeme müssen künftig erklärbare Ergebnisse liefern, umfangreich dokumentiert sein und kontinuierlich auf Risiken überwacht werden. Eine Black-Box-KI gerät hier unmittelbar in Konflikt mit dem AI Act. Denn ein intransparentes System kann die Transparenzpflicht nicht erfüllen, es kann nicht nachweisen, dass es auf qualitativ hochwertigen, nicht diskriminierenden Daten beruht, und es lässt keine effektive Auditierung oder Überwachung zu. Entwickler, die keine Einsicht in die Funktionsweise ihres Modells geben können, würden außerdem gegen die Dokumentationspflichten verstoßen. Die Konsequenz: Solche Black-Box-Modelle wären nicht konform mit dem Gesetz und dürften in Hochrisiko-Bereichen nicht eingesetzt werden! Ein Krankenhaus etwa, das ein KI-Diagnosesystem verwendet, das seine Entscheidungen nicht erklären kann, würde gegen die Vorgaben verstoßen und müsste mit Konsequenzen rechnen.
Um das Black-Box-Problem zu lösen, rückt Explainable AI (XAI), also erklärbare KI, in den Fokus. Darunter versteht man eine Sammlung von Methoden und Prozessen, die darauf abzielen, die Funktionsweise und Entscheidungslogik von KI-Modellen für Menschen verständlich zu machen. Statt undurchsichtiger Algorithmen erhalten Anwender nachvollziehbare Erklärungen dafür, wie ein Ergebnis zustande kam. Das ist nicht nur ein akademisches Nice-to-have, sondern aus mehreren Gründen von hoher praktischer Relevanz:
Explainable AI soll KI-Systeme transparenter, vertrauenswürdiger und verantwortungsvoller machen. Sie ist der Schlüssel, um die Black-Box-Falle zu vermeiden und KI-Entscheidungen verständlich zu machen.
Die XAI-Forschung hat zahlreiche Methoden hervorgebracht, um Blick in die „Black Box“ zu gewähren. Je nach Modelltyp und Anwendungsfall kommen verschiedene Ansätze zum Einsatz. Einige wichtige Techniken sind:
Lokale Surrogatmodelle (LIME): Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME) ist eine beliebte Technik, um individuelle Vorhersagen zu erklären. LIME erzeugt um die jeweilige Vorhersage herum ein einfaches, interpretierbares Modell (z. B. ein kleines Entscheidungsbaum- oder Linearmodell), das das Verhalten der komplexen KI in diesem lokalen Bereich nachahmt. So kann man vereinfacht sehen, warum das große Modell in genau diesem Fall zu seiner Entscheidung kam.
SHAP-Werte: SHapley Additive exPlanations (SHAP) basieren auf spieltheoretischen Konzepten. Für jedes Merkmal wird ein Beitragswert berechnet, der angibt, wie stark dieses Feature die Vorhersage beeinflusst – positiv oder negativ.
Aufmerksamkeits-Maps: In neuronalen Netzen mit Attention-Mechanismen lässt sich visualisieren, auf welche Eingabeteile das Modell seine Aufmerksamkeit fokussiert hat. Bei Texten können so die Worte hervorgehoben werden, die für die Vorhersage maßgeblich waren. Diese Visualisierungen machen die internen Fokus-Punkte der KI greifbar.
Regel- und Entscheidungsbäume: Einige Methoden versuchen, aus komplexen Modellen Wenn-Dann-Regeln oder Entscheidungsbäume abzuleiten. Entscheidungsbäume sind an sich schon gut interpretierbar. Bei unübersichtlichen Modellen kann man mittels Rule Extraction einen Satz nachvollziehbarer Regeln gewinnen, der das Verhalten des Black-Box-Modells näherungsweise beschreibt.
Kontrafaktische Erklärungen: Ein zunehmend populärer Ansatz sind Counterfactual Explanations. Hierbei wird aufgezeigt, wie eine Entscheidung anders ausfallen würde, wenn bestimmte Eingabedaten geändert würden. Eine kontrafaktische Aussage erklärt, was minimal anders sein müsste, um ein anderes Resultat zu erhalten, was sehr intuitiv verständlich ist.
So vielversprechend Explainable AI ist, in der Praxis gibt es auch Hürden und Zielkonflikte. Die wichtigsten Herausforderungen bei der Entwicklung erklärbarer KI sind:
Genauigkeit vs. Interpretierbarkeit: Häufig besteht ein Trade-off zwischen der Leistungsfähigkeit eines KI-Modells und seiner Erklärbarkeit. Die genauesten Modelle (z. B. tiefe neuronale Netze oder riesige Sprachmodelle) sind oft extrem komplex und schwer zu erklären. Umgekehrt sind einfachere, erklärbare Modelle manchmal weniger präzise.
Komplexität der Erklärungen: Eine Erklärung nützt nur, wenn die Adressatengruppe sie versteht. Technische Details, die für Data Scientists sinnvoll sind, können Endanwender überfordern. XAI muss also die Sprachebene anpassen. Von formalen, mathematischen Erklärungen bis hin zu verständlichen Alltagsmetaphern. Dieses Kommunikationsproblem ist anspruchsvoll, denn die gleiche KI-Ausgabe muss je nach Publikum unterschiedlich erläutert werden, ohne falsch oder trivial zu werden.
Rechenaufwand: Viele Erklärungsverfahren bringen zusätzlichen Overhead mit sich. Beispielsweise erfordert LIME das mehrfache Durchlaufen des Modells mit leicht veränderten Eingaben, SHAP berechnet vielfache Kombinationen von Features. Hier müssen XAI-Methoden noch effizienter werden, um das System nicht auszubremsen.
Angriffe auf Erklärsysteme: Ein oft übersehener Aspekt ist die Sicherheit von XAI-Systemen. Ironischerweise können zusätzliche Informationen, die eine Erklärung liefern, von Angreifern genutzt werden, um das KI-Modell anzugreifen oder zu manipulieren. So wäre es möglich, Erklärungen so zu beeinflussen, dass sie gezielt falsche Sicherheit vermitteln oder die KI zu fehlerhaften Schlussfolgerungen leiten. XAI-Methoden müssen daher selbst robust gegen Manipulation und derartige Eingaben sein.
Explainable AI ist ein entscheidender Schritt, um KI-Systeme vertrauenswürdig, sicher und gesellschaftlich akzeptiert zu gestalten. Erklärbare KI verbindet technologische Innovation mit Transparenz und Verantwortlichkeit. Sie ermöglicht es, dass wir die Vorteile leistungsfähiger KI nutzen können, ohne im Unklaren darüber zu bleiben, wie und warum Entscheidungen getroffen wurden. In Zukunft wird XAI vermutlich noch an Bedeutung gewinnen. Regulierungen wie der EU AI Act machen Erklärbarkeit zur Pflicht für viele Anwendungen. Gleichzeitig erwarten Nutzer und die Gesellschaft zu Recht, dass KI fair und nachvollziehbar handelt. Dadurch erhöhen wir das Vertrauen in Künstliche Intelligenz, erfüllen gesetzliche Auflagen und sorgen dafür, dass KI letztlich dem Menschen rechenschaftspflichtig bleibt. Erklärbare KI ist somit der Schlüssel, um KI vollwertig zu nutzen, ohne dabei die Kontrolle aus der Hand zu geben.
Für Krankenhäuser ist der Weg zur KI neben einer technischen Entscheidung auch ein strategischer Schritt, der weitreichende Konsequenzen für die gesamte Organisation mit sich bringt. Wer heute KI-Systeme einkauft, muss morgen auch deren Entscheidungen vertreten können. Gegenüber Patienten, Mitarbeitenden und Behörden. Mit dem EU AI Act wird deutlich, dass sich Beschaffungsprozesse nicht allein an Funktionen und Preisen orientieren können. Erklärbarkeit, Transparenz und Dokumentation werden zu zentralen Kriterien. Daher ist wichtig, vor der Einführung von KI genau zu prüfen, ob die jeweilige KI-Lösung diese Kriterien erfüllt.
Die Verantwortung endet auch nicht mit der Einführung des Systems. Schulung und Kommunikation werden unabdingbar in der KI-Nutzung. Mitarbeitende müssen nicht nur die Funktionsweise der Systeme verstehen, sondern auch deren Grenzen in der ärztlichen Versorgung, in der Pflege, im Controlling und in der IT kennen. Dabei erhöht eine frühzeitige Einbindung aller beteiligten Berufsgruppen nicht nur die Akzeptanz, sondern schafft auch ein gemeinsames Verständnis für Chancen und Risiken.
Ebenso wichtig ist ein klares Governance-Modell. Kliniken sollten festlegen, wer für die Auswahl, Prüfung, Integration und laufende Überwachung von KI-Systemen zuständig ist.
Letztendlich ist es nicht einfach, KI im Krankenhaus einzuführen und es muss auf einige Aspekte geachtet werden. Wer dabei aber gezielt und strukturiert vorgeht, kann langfristig von den Vorteilen von KI profitieren und seinem Krankenhaus einen deutlichen Mehrwert und Wettbewerbsvorteil verschaffen.
Die Krankenhausreform 2025 markiert einen der größten Umbrüche im deutschen Kliniksektor seit Einführung der DRGs. Sie soll eine „Entökonomisierung“ bewirken und die Qualität der Versorgung erhöhen. Kern des Reformpakets – verankert im Krankenhausversorgungsverbesserungsgesetz (KHVVG) – ist der Übergang weg vom reinen DRG-Fallpauschalensystem hin zu einem hybriden Vergütungssystem mit Vorhaltefinanzierung und Leistungsgruppen. Laut dem Bundesministerium für Gesundheit erhalten notwendige Krankenhäuser künftig eine Art Existenzgrundlage durch Vorhaltepauschalen, sodass auch Kliniken mit weniger Fällen weiterbestehen können. Gleichzeitig werden rund 60–65 Leistungsgruppen (LGs) eingeführt. Das sind klar definierte Bündel medizinischer Leistungen mit bundesweiten Qualitäts- und Strukturkriterien. Bis Ende 2026 müssen die Bundesländer jedem Krankenhaus bestimmte LGs zuteilen, was die zugelassenen Tätigkeitsfelder der Klinik festlegt. Nur Kliniken, die die anspruchsvollen Mindestanforderungen (z.B. Personal, Fallzahlen, Ausstattung) der jeweiligen Leistungsgruppe erfüllen, dürfen diese Leistungen anbieten. Dieses Qualitätsprinzip soll komplexe Behandlungen an spezialisierten Zentren konzentrieren und die Versorgungssicherheit heben, birgt aber die Gefahr, dass kleinere Häuser Leistungen verlieren und sogar schließen müssen, wenn sie Kriterien nicht erfüllen. Insgesamt sollen Qualität und bedarfsgerechte Struktur klar vor Wachstum um jeden Preis stehen. Der ehemalige Gesundheitsminister Lauterbach warnte, ohne Reform müssten sonst bis 2030 ~25% der Kliniken insolvenzbedingt schließen.
Die Reform begreift die digitale Transformation als Herzstück und Motor ihrer Ziele und anders als das KHZG (Krankenhauszukunftsgesetz), das befristete Einzelförderungen für z.B. Patientenportale oder digitale Geräte bot, fordert das KHVVG nun ganzheitliche Digitalisierungskonzepte als Voraussetzung für Fördermittel. Krankenhäuser müssen ihre IT-Infrastruktur modernisieren und interoperabel ausrichten, um Effizienzsteigerung, bessere Vernetzung und Entlastung des Personals zu erreichen. Künftig verlangt die sektorenübergreifende Versorgung einen reibungslosen Datenaustausch zwischen Kliniken und Ambulanten z.B. via elektronischer Patientenakte (ePA), Telemedizin-Plattformen und Cloud-Lösungen. Eine leistungsfähige IT-Infrastruktur ist dafür das Fundament und Insellösungen müssen abgebaut werden. Entsprechend sind umfassende Investitionen in Netzwerke, Hardware und Software unumgänglich. Cloud-Services und SaaS gewinnen an Bedeutung, da sie standortübergreifende Kollaboration erleichtern und skalierbar sowie sicher betrieben werden können.
Außerdem steigen mit der Vernetzung die Anforderungen an die Cybersicherheit erheblich, da Vorgaben aus IT-Sicherheitsgesetz, DSGVO und NIS2 eingehalten werden müssen. Ausfälle durch Cyberangriffe können im schlimmsten Fall sogar lebensbedrohlich für Patienten sein, weshalb IT-Security in Kliniken immer wichtiger wird. Kurz: Die Reform zwingt Kliniken, digitale Schwachstellen proaktiv anzugehen. IT-Leitungen sind gefordert, Resilienz-Checks durchzuführen und Strategien zu entwickeln, wie sie Förderprogramme gezielt nutzen, um Lücken zu schließen. Digitalprojekte müssen in ein holistisches Digitalisierungskonzept eingebettet werden. Das betrifft auch die Personalentwicklung, denn Mitarbeiter brauchen Schulungen im Umgang mit neuen Systemen, damit die Akzeptanz steigt und digitale Tools im Alltag wirklich genutzt werden.
Die ~60 Leistungsgruppen (z.B. Allgemeine Innere Medizin, Geburtshilfe, Herzchirurgie etc.) bringen ein völlig neues Planungsinstrument in die Krankenhauslandschaft. Sie ersetzen die bisherigen Fachabteilungsbegriffe durch bundesweit einheitliche Kategorien mit klaren Qualitätskriterien und Mindestmengen. Ein vom BMG eingesetzter Leistungsgruppen-Ausschuss erarbeitet laufend Empfehlungen zu diesen Kriterien. Die Länder müssen jedem Krankenhaus genau definieren, für welche Leistungsgruppen es autorisiert ist. In der Praxis erfordert das von jedem Haus eine kritische Portfolio-Analyse: Wo erfüllen wir die Voraussetzungen (z.B. genügend Fachpersonal, 24/7-Bereitschaften, Mindestfallzahlen) und wo nicht? Viele Krankenhäuser müssen ihr Leistungsspektrum anpassen, ggf. freiwillig auf bestimmte Leistungen verzichten oder Kooperationen eingehen, um Qualitätsvorgaben zu erfüllen. Solche Entscheidungen zwingen Häuser dazu, entsprechende Abteilungen zu schließen oder Patienten in andere Kliniken zu verweisen.
Im Gegenzug sollen spezialisierte Zentren gestärkt werden, indem komplexe Eingriffe dort gebündelt bessere Ergebnisse erzielen. Das erfordert allerdings ein fein abgestimmtes regionales Netzwerk, damit Patienten trotzdem wohnortnah versorgt werden. Die Reform fördert deshalb neue sektorenübergreifende Versorgungszentren (SüV), in denen z.B. ein Grundversorger Krankenhaus zusätzlich ambulante OPs, Kurzzeit- und Übergangspflege anbietet. Solche Umwandlungen entscheiden die Bundesländer. Sie können Kliniken zu Hybridstrukturen weiterentwickeln, um die Basisversorgung vor Ort zu sichern. Dieser Aspekt kommt vor allem ländlichen Regionen zugute, wo viele kleine Häuser existieren.
Mit der Reform steigt der bürokratische Aufwand in puncto Datenlieferungen deutlich, denn Krankenhäuser müssen künftig noch mehr Daten erfassen und melden, oft ohne erkennbaren Nutzen im Klinikalltag, wie der Geschäftsbereichsleiter Digitalisierung & eHealth der DKG kritisiert. So wurde z.B. entschieden, für den neuen Bundes-Klinik-Atlas quartalsweise zusätzliche Leistungs- und Qualitätsdaten jedes Krankenhauses an das InEK zu übermitteln. Dieser “Krankenhausatlas” (online seit Mai 2024) veröffentlicht für Patienten verständlich, welche Klinik welche Leistungen in welcher Qualität anbietet, inklusive Indikatoren wie personelle Ausstattung. Zwar stärkt das die Transparenz für die Öffentlichkeit, bedeutet für die IT-Abteilungen aber, neue Datenströme aufzusetzen und Datensätze aufzubereiten. Viele Infos (z.B. Zuordnung von Personal zu Fachabteilung je Standort, Zuordnung von Personal zu Leistungsgruppen) müssen außerdem Quartalsweise ans InEK übermittelt werden, was Krankenhäuser zum Teil vor erhebliche Herausforderungen stellt. Die Reform hat somit eine paradoxe Doppelwirkung: Einerseits will sie Bürokratie abbauen, andererseits entstehen neue Bürokratiepflichten im Datenmanagement. Markus Holzbrecher-Morys von der DKG bemängelt, es sei versäumt worden zu schauen, wo Digitalisierung wirklich entlasten könnte, statt immer neue Meldewege aufzubauen. Für die Kliniken bedeutet das, dass IT- und Controlling-Teams noch enger zusammenarbeiten müssen, um die wachsenden Reporting-Anforderungen (Qualitätsberichte, Personalnachweise pro LG etc.) fristgerecht und korrekt zu bedienen.
Finanziell wird die Reform durch einen Transformationsfonds von beispiellosem Umfang gestützt. Bund und Länder stellen über 10 Jahre insgesamt 50 Mrd. € bereit. Dieser Fonds fördert Reformprojekte in acht Kategorien (sog. Fördertatbestände). Dazu zählen z.B. die Konzentration akutstationärer Versorgungskapazitäten, Umstrukturierung zu sektorenübergreifenden Gesundheitszentren, Aufbau telemedizinischer Netzwerke und Telechirurgie, Einrichtung spezialisierter Zentren an Unikliniken für komplexe Erkrankungen, oder integrierte Notfallversorgungsstrukturen. Sogar förderfähig ist die dauerhafte Schließung von Krankenhäusern, inkl. Rückbau- und Personalmaßnahmen, wenn dies regional sinnvoll ist. Ebenso der Ausbau von Pflegeschulen zur Fachkräftesicherung. Wichtig hier ist, dass Fördergelder nur für nachhaltige Transformationsprojekte fließen, nicht für laufende Betriebskosten. Kliniken müssen belastbar darlegen, wie ein Projekt die Versorgungsstrukturen im Sinne der Reform verbessert.
Gleichzeitig setzt die Reform mit der Vorhaltefinanzierung ab 2026 auf eine neue Vergütungslogik: 40% der Klinikvergütung sollen als Sockelbetrag für vorgehaltene Kapazitäten fließen, unabhängig von Fallzahlen. Innerhalb eines Korridors von ±20% Fallzahländerung bleibt dieser Anteil konstant, was Planbarkeit schaffen soll. Vorteile des Modells sind geringerer ökonomischer Mengendruck und Förderung von Spezialisierung, Nachteile könnten mehr Verwaltungsaufwand und das Risiko einer Leistungsrationierung (falls Fälle die Korridor-Obergrenze überschreiten und unbezahlte Mehrleistungen erbracht werden) sein. Zusätzlich plant die Reform Hybrid-DRGs auszuweiten, um ambulante Fälle zu fördern: Ab 2026 müssen mindestens 1 Mio. Fälle ambulant abgerechnet werden, steigend auf 2 Mio. bis 2030. Dies soll die Ambulantisierung voranbringen, wird aber für Kliniken eine Umstellung bedeuten. Überdies sind ab 2027 weitere 800 Mio. € jährlich für gezielte Förderungen von bestimmten Einrichtungen, bestimmten Fachbereichen, Notfallstufen-Aufstockung und Anpassungen der Landesbasisfallwerte vorgesehen.
Die Reform wird schrittweise Realität und einige Elemente sind bereits in Kraft: Das KHVVG trat am 1.1.2025 in Kraft, ebenso das Krankenhaustransparenzgesetz und die KHTFV (Förder-Verordnung für den Transformationsfonds). Der Leistungsgruppen-Ausschuss arbeitet seit Januar 2025. Seit 1.7.2025 können Förderanträge für Strukturprojekte gestellt werden. Die entscheidende Phase wird aber ab 2026/27 beginnen: Dann greift die Vorhaltefinanzierung (40% Budgetumstellung), die Bundesländer müssen bis Ende 2026 die LG-Zuweisungen abschließen, und ab 2027 gelten neue Finanzierungs- und Notfallregeln. Die Notfallversorgung selbst wird durch ein geplantes Notfallzentren-Gesetz NotfallG neu geordnet (Einführung Integrierter Notfallzentren an Kliniken).
Für Kliniken bedeutet die Krankenhausreform strategische Planung, Antragstellung, Umbau und ggf. Zusammenschlüsse müssen parallel zum laufenden Betrieb gestemmt werden. Bereits jetzt zeigt sich, dass weitere Anpassungen nötig sind, um Praxisprobleme zu lösen. Die neue Bundesgesundheitsministerin Nina Warken spricht davon, an der Reform nachzusteuern, wo es nötig ist. Trotz allem Zeitdruck ist eine sorgfältige Umsetzung entscheidend. Übereilte Schließungen oder unkoordinierte Veränderungen könnten sonst die Versorgung gefährden.
Für große Maximalversorger und Spezialkliniken bietet die Reform erhebliche Chancen. Sie können ihre Rolle als Zentren ausbauen, von der Konzentration komplexer Fälle profitieren und über den Transformationsfonds großzügige Mittel erhalten. Durch Kooperationen mit umliegenden Häusern können sie zum Anker regionaler Netzwerke werden. Allerdings stehen auch sie vor Herausforderungen: Die neuen Qualitätsvorgaben erfordern mehr Fachpersonal und Investitionen in Prozesse, was in Zeiten des Fachkräftemangels nicht trivial ist. Zudem erhöht die Transparenz (z.B. Vergleichsportale) den Wettbewerb um Patienten und Personal.
Mittelgroße Krankenhäuser müssen strategisch klug navigieren. Viele werden sich spezialisieren oder Leistungsportfolio reduzieren müssen, um die Anforderungen ihrer Kern-LGs zu erfüllen. Sie könnten vermehrt Schwerpunkte bilden (etwa ein Haus fokussiert sich auf Orthopädie, ein anderes Kardiologie in der Region). Kooperationen und Verbünde werden für diese Häuser essenziell – gemeinsam lässt sich etwa ein 24/7-Bereitschaftsdienst eher absichern als allein. Das stellt neue Anforderungen an IT (Verbundsysteme, gemeinsame Telekonsile etc.) und Governance. Ein Risiko ist, dass mittlere Häuser im Übergang Einnahmen verlieren, wenn bestimmte lukrative Leistungen wegfallen.
Kleine Grund- und Regelversorger in ländlichen Gebieten sollen durch die Reform eigentlich geschützt werden (Stichwort flächendeckende Versorgung). Sie erhalten über Vorhaltebudgets eine Grundfinanzierung, auch wenn Fallzahlen sinken. Zudem können sie sich zu Gesundheitszentren wandeln, die etwa Notfallversorgung, interne Medizin und ambulante Angebote bündeln. Doch es bleiben Risiken. Wenn die Vorhaltefinanzierung keine zusätzlichen Gelder bringt, könnten auch kleine Häuser finanziell weiter unter Druck stehen. Müssen sie Leistungen wie Geburtshilfe oder Chirurgie aufgeben, weil sie die Kriterien nicht erfüllen, könnte das Image leiden und Patienten abwandern. Offene Fragen sind, wie die Bevölkerung solche Veränderungen annimmt. Schließt „das kleine Krankenhaus nebenan“, kann das zunächst Widerstand erzeugen. Außerdem muss politisch begleitet werden, dass Notfall- und Grundversorgung überall erreichbar bleiben. Auch steht zur Diskussion, wie Haftung und Verantwortung verteilt werden, wenn mehrere Häuser im Verbund Versorgung leisten. Hier könnten neue Modelle nötig sein.
Die Krankenhausreform 2025 bringt für Klinik-Entscheider eine Fülle strategischer Implikationen. Sie erzwingt Modernisierung insbesondere in Digitalisierung und IT, die als Enabler für Vernetzung, Qualitätstransparenz und Effizienz dienen. Sie eröffnet Chancen auf Fördermittel in nie dagewesener Höhe, verlangt aber vorausschauende Planung und Kooperation. Gerade hier muss identifiziert werden, wo aktuelle Schwachstellen liegen und wie der Fonds für das eigene Haus genutzt werden kann. Gleichzeitig erhöht sie den Regulierungsdruck, denn starre Qualitätsvorgaben und Meldepflichten fordern den Einrichtungen organisatorisch viel ab. Große Häuser können gestärkt hervorgehen, während kleinere kreativ ihre Rolle neu definieren müssen, um im neuen System zu bestehen. Erfolgreich wird die Reform aus Sicht der Krankenhäuser nur sein, wenn neben Struktur und Qualität auch die Finanzierung nachhaltig gesichert wird und digitale Innovation tatsächlich Bürokratie abbaut statt erzeugt.
Die Krankenhausreform 2025 soll die Krankenhausversorgung stärker an Qualität und Bedarf ausrichten. Dafür wird das bisherige DRG-System um eine Vorhaltefinanzierung ergänzt, sodass Krankenhäuser weniger wirtschaftlichen Druck durch hohe Fallzahlen haben und gleichzeitig spezialisierte Leistungen gezielt gebündelt werden.
Leistungsgruppen definieren, welche medizinischen Leistungen ein Krankenhaus anbieten darf. Jede Gruppe ist mit klaren Qualitäts- und Strukturvorgaben verbunden, z. B. zu Personal, Ausstattung oder Mindestfallzahlen. Krankenhäuser müssen ihr Leistungsportfolio daher strategisch überprüfen und ggf. neu ausrichten.
Digitalisierung ist ein zentraler Bestandteil der Reform. Krankenhäuser müssen interoperable IT-Strukturen schaffen, Daten sicher austauschen und ganzheitliche Digitalisierungskonzepte entwickeln. Ohne moderne IT-Infrastruktur sind viele Förderprogramme und zukünftige Versorgungsmodelle kaum umsetzbar.
Mit der Vorhaltefinanzierung sollen künftig rund 40 % der Klinikvergütung unabhängig von Fallzahlen gezahlt werden. Zusätzlich steht ein Transformationsfonds mit umfangreichen Fördermitteln bereit, der strukturelle Anpassungen, Digitalisierung und neue Versorgungsmodelle finanziell unterstützen soll.
Krankenhäuser müssen sich auf neue Qualitätsvorgaben, mehr Datenmeldungen und strategische Entscheidungen zur Leistungsstruktur einstellen. Besonders wichtig werden Kooperationen, IT-Modernisierung sowie klare organisatorische Prozesse, um die neuen Anforderungen rechtzeitig und nachhaltig umzusetzen.
Wenn in Krankenhäusern über Künstliche Intelligenz (KI) gesprochen wird, denken viele zuerst an technische Fragen: Welches System eignet sich? Welche Daten braucht es? Wie funktioniert die Integration in bestehende IT-Systeme? Aber ebenso wichtig ist es, KI im Krankenhaus zu organisieren. Technische Fragen sind zweifellos zentrale Themen, aber sie greifen zu kurz. Denn jedes KI-Projekt ist immer auch ein Organisationsprojekt.
Ein KI-System kann noch so leistungsfähig sein, aber wenn niemand festgelegt hat, wer es betreut, wer die Ergebnisse prüft oder wie es in die täglichen Abläufe eingebunden wird, bleibt der Nutzen gering. Mit einem vielversprechenden Tool zu starten, nur um dann festzustellen, dass es nicht konsequent genutzt wird oder dass Unklarheit darüber herrscht, wie mit den Ergebnissen umzugehen ist, ist ineffizient.
Beispiel: Eine KI, die Rechnungen automatisch prüft, entlastet nur dann, wenn klar geregelt ist, wer bei Abweichungen entscheidet und wie die Ergebnisse dokumentiert werden. Fehlt diese Abstimmung, kommt es schnell zu Doppelarbeit oder die KI bleibt ungenutzt.
Eine weitere zentrale Frage lautet: Wer trägt Verantwortung? In Krankenhäusern sind oft verschiedene Akteure beteiligt, von der IT, Verwaltung, Datenschutz, bis zu Fachabteilungen. Ohne klare Zuweisung von Zuständigkeiten entstehen Reibungsverluste, deshalb ist Transparenz hier entscheidend. Ein möglicher Ansatz sind KI-Gremien oder Steuerkreise, die regelmäßig über Projekte beraten, Entscheidungen bündeln und für Verbindlichkeit sorgen.
Das macht nicht nur Abläufe klarer, sondern gibt auch den Mitarbeitenden Sicherheit. Denn wenn nachvollziehbar ist, wer entscheidet und welche Prozesse gelten, steigt die Akzeptanz und gerade in sensiblen Bereichen schafft das Vertrauen.
Die Einführung einer KI-Lösung bedeutet: Routinen werden automatisiert, Aufgaben verschieben sich, Rollen werden neu verteilt. Das sorgt zwar für Effizienz, kann aber auch Unsicherheiten auslösen, da sich der Arbeitsalltag verändert. „Macht die KI meinen Job überflüssig?“ oder „Verändert sich meine tägliche Arbeit?“ sind Fragen, die immer wieder auftauchen.
Hier ist Changemanagement gefragt. Mitarbeitende müssen verstehen, warum KI eingeführt wird, welchen Nutzen sie bringt und wie sich ihre Arbeit dadurch verändert. Dabei können Schulungen, Workshops und offene Kommunikation unterstützen. Denn nur wenn Akzeptanz entsteht, lässt sich die Technologie nachhaltig nutzen.
KI-Projekte sind komplex, aber sie lassen sich vereinfachen, wenn einheitliche Vorgehensweisen etabliert werden. Das beginnt bei Vorlagen für Projektpläne, reicht über klare Dokumentationspflichten bis hin zu standardisierten Prüfprozessen für Ergebnisse.
Gerade in großen Häusern laufen oft mehrere Digitalisierungsprojekte parallel. Wenn jedes Team eigene Wege geht, entstehen Ineffizienzen und Doppelarbeit. Standardisierte Strukturen dagegen ermöglichen Synergien, machen Erfolge vergleichbar und sichern Qualität.
Neben der Organisation müssen auch Abläufe im Veränderungsprozess berücksichtigt werden. Bestehende Prozesse müssen analysiert und, wenn nötig, verändert werden. Ein klassisches Beispiel: Eine KI-Lösung zur Dienstplanerstellung bringt wenig, wenn die dafür notwendigen Daten zu Personalverfügbarkeiten oder Qualifikationen gar nicht digital vorliegen oder an verschiedenen Stellen erfasst werden.
Das bedeutet: Schnittstellen zu Systemen und Daten sind ebenso wichtig wie klare Regeln für die Zusammenarbeit. Fehlen sie, entstehen Insellösungen und die Wirkung von KI bleibt begrenzt.
Unter organisatorische Hürden fallen beispielsweise Ressourcenknappheit, unklare Verantwortlichkeiten oder Unsicherheit bei der Bewertung von Ergebnissen. Sensibilisierung und transparente Kommunikation helfen, potenzielle Stolpersteine zu erkennen, bevor sie zum Problem werden.
Hier könnte eine frühzeitige Analyse unterstützen, die nicht nur technische Voraussetzungen, sondern auch organisatorische Rahmenbedingungen prüft. Dabei wird klar: Wo stehen wir? Welche Rollen sind schon definiert? Wo braucht es zusätzliche Abstimmungen?
KI im Krankenhaus einzuführen, ist kein Thema, das nur die IT betrifft. Es ist ein Organisationsprojekt, das klare Strukturen, Verantwortlichkeiten und Kommunikation erfordert. Technik liefert zwar die Basis, aber erst die organisatorische Verankerung entscheidet über den Erfolg und den langfristigen Nutzen.
Oder anders gesagt: Wer KI einführt, ohne die Organisation und Veränderung von Beginn an zu berücksichtigen, riskiert Fehlinvestitionen und die Vorteile, die KI mit sich bringen soll, bleiben aus. Wer dagegen Strukturen schafft und Mitarbeitende einbindet, legt die Grundlage dafür, dass KI nicht nur Pilot bleibt, sondern fester Bestandteil des Klinikalltags wird.
Für den erfolgreichen Einsatz von Strategien, Technologien und Konzepten in Ihrem Unternehmen.
Willkommen bei unserem exklusiven Support für Bestandskunden. Hier finden Sie alle nötigen Informationen, um schnell und unkompliziert Hilfe bei technischen Anfragen zu erhalten.
Für eine direkte Unterstützung per Fernwartung, laden Sie bitte unser TeamViewer-Modul herunter:
Bitte beachten Sie: Dieser Kanal ist speziell für technische Anfragen unserer Bestandskunden vorgesehen. Für allgemeine Anfragen, Informationen zu unseren Dienstleistungen oder eine Erstberatung nutzen Sie bitte unser Kontaktformular oder schreiben Sie eine E-Mail an [email protected].
