KI-gestützte, robotische und immersive Technologien für personalisierte Gesundheit - Für eine Medizin, die individueller, zugänglicher und wirksamer wird
Veröffentlicht im November 2025
Die personalisierte Gesundheitsversorgung steht an der Schwelle zu einer fundamentalen Transformation. Neue Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI), Robotik sowie immersive Technologien wie Virtual Reality (VR) und Augmented Reality (AR) eröffnen vielversprechende Perspektiven, um medizinische Rehabilitation und Versorgung individueller, effizienter und nachhaltiger zu gestalten. Im Zentrum dieses Trends steht die Verknüpfung von datengestützten Entscheidungsgrundlagen mit Präzisionstechnologien und immersiven Therapieformen. Thüringen kann in diesem Kontext eine Vorreiterrolle übernehmen, indem es seine technologischen und wissenschaftlichen Stärken mit einer patientenzentrierten Innovationskultur verknüpft.
Die Anwendungsmöglichkeiten dieser Technologien sind vielfältig: KI ermöglicht eine automatisierte Analyse von Gesundheitsdaten, wodurch personalisierte Therapiepläne und Ernährungs- und Lebensstilberatungen erstellt werden können. Robotik unterstützt insbesondere in der Rehabilitation, bspw. durch robotergestützte Physiotherapie oder feinmotorische Übungen bei neurologischen Krankheitsbildern. Immersive Technologien wie VR-basierte Exergames steigern nicht nur die Motivation von Patienten, sondern verbessern auch gezielt das Gleichgewicht, die Fitness und das Schmerzmanagement der Nutzer. Zudem eröffnen Tele-Rehabilitation und Telepräsenzrobotik neue Möglichkeiten für eine ortsunabhängige Versorgung und gleichsam eine intensivere Patientenbegleitung.
Neben diesen technischen Chancen gilt es jedoch auch, zentrale Herausforderungen zu adressieren. Die Entwicklung und Implementierung KI-gestützter, robotischer und immersiver Technologien erfordert ein hohes Maß an Zuverlässigkeit, Präzision und fortlaufender Kalibrierung, um Vertrauen in die Technologie und damit einhergehend ein hohes Akzeptanzniveau bei den Zielgruppen (Ärzte und Patienten) zu erreichen. Zentrale Voraussetzung dafür sind umfassende Datenschutz- und Datensicherheitsmaßnahmen, da in diesem Anwendungsfeld sensible Gesundheitsdaten verarbeitet werden.
Für den Trend KI-gestützte, robotische und immersive Technologien für personalisierte Gesundheit lautete in der qualitativen Analyse die Annahme, dass ein privates Technologieunternehmen im Jahr 2026 in Weimar ein Reallabor für KI-basierte Robotik im Gesundheitswesen eröffnet, mit Schwerpunkt auf kollaborativen Robotern zur Unterstützung medizinischen Personals bei Operationen und Pflegeaufgaben. Ein Reallabor ist ein testräumlicher Ansatz, in dem technologische Innovationen unter realen Bedingungen gemeinsam mit Praxisakteuren erprobt und weiterentwickelt werden.
Ergebnisse des Futures Wheels
Im Rahmen des Futures Wheels wurde mit der Annahme eines Reallabor in Weimar gearbeitet (s. o). Ziel war es, auf Basis dieser Annahme den Möglichkeitsraum zukünftiger Entwicklungen systematisch zu erschließen. Dabei wurden drei zentrale Entwicklungspfade identifiziert, die unterschiedliche Potenziale und Herausforderungen für den Standort Thüringen aufzeigen.
Entwicklungspfade, die im Rahmen des Futures Wheels identifiziert wurden:
Ergebnisse der Visual Roadmap
Im Rahmen der qualitativen Weiterentwicklung der im „Futures Wheel“ gewonnenen Erkenntnisse zur Annahme eines verstärkten Einsatzes von Robotik und KI in Thüringen wurden von den Experten drei Geschäftsmodelle identifiziert, mit denen im Jahr 2035 voraussichtlich wirtschaftlicher Erfolg generiert werden kann. Die Visual Roadmap zeigt den Zusammenhang zwischen (i) Anwendungen und Geschäftsmodellen, (ii) erforderlichen Technologien und (iii) gesellschaftlichen Rahmenbedingungen, die zur Erreichung eines für den Innovationsstandort positiven Zielpunkts erforderlich sind. Der Zeithorizont spannt sich von 2025 bis 2035.
Anwendungen und Geschäftsmodelle
| Entwickelte Geschäftsmodelle: | Produkte & Dienstleistungen: |
|---|---|
| Robotersysteme für Pflege und Gesundheit Ein zukunftsweisendes Geschäftsmodell wurde im Bereich intelligenter Robotersysteme für die häusliche Pflege identifiziert. Dazu zählen unter anderem superleichte, bewegungsunterstützende Exoskelette sowie neue Robotersysteme, die pflegerische Aufgaben übernehmen oder ergänzen. Diese Technologien adressieren den demografischen Wandel und die zunehmende Nachfrage nach individueller Betreuung im häuslichen Umfeld. |
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| Schulungs- und Weiterbildungszentren Ein weiteres Geschäftsmodell könnte durch spezialisierte Informations- und Schulungszentren entstehen, die sich auf Robotik- und KI-Anwendungen im Gesundheits- und Logistikbereich konzentrieren. Kliniken und andere Einrichtungen können dort gezielt ihre Mitarbeitenden an neuen Technologien schulen lassen, wodurch nicht nur die Technikakzeptanz, sondern auch deren effiziente Integration in bestehende Abläufe gefördert wird. |
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| Modulares Baukastensystem für Robotik & KI Schließlich könnte ein offenes Baukastensystem, das unterschiedliche Komponenten aus den Bereichen Robotik und Künstliche Intelligenz verschiedener Anbieter integriert, ein mögliches skalierbares und anpassungsfähiges Geschäftsmodell sein. Dies würde die passgenaue Konfiguration technischer Systeme je nach Einsatzgebiet ermöglichen – sei es in der Pflege, der Logistik oder der Produktion – und eröffnet neue Marktpotenziale für Thüringer Unternehmen. |
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Rahmenbedingungen
Für die erfolgreiche Entwicklung und Markteinführung dieser Geschäftsmodelle und dazu erforderlicher Technologien, Produkte und Dienstleistungen sind grundlegende strukturelle und systemische Voraussetzungen erforderlich. Politisch-strategische Steuerung und Koordination: Eine zielgerichtete Entwicklung erfordert klare politische Steuerung und institutionelle Koordination. Landesministerien, die LEG als Wirtschaftsförderung des Landes und fachspezifische Interessensverbände müssen gemeinsam eine strategische Vision verfolgen. Durch eine abgestimmte Schwerpunktsetzung können so Ressourcen gebündelt und zielgerichtete Investitionen sowie Fördermaßnahmen etabliert werden. Hochschulen sind dabei zentrale Partner in Forschung, Ausbildung und Technologietransfer. Bildung, Fachkräfte & Qualifizierung: Der Aufbau eines zukunftsfähigen Ökosystems für Robotik und KI erfordert gut ausgebildete Fachkräfte. Dazu müssen Curricula an Berufsschulen, Hochschulen und in der beruflichen Weiterbildung modernisiert werden. Besonders wichtig sind interdisziplinäre Kompetenzen in den Bereichen Robotik, Softwareentwicklung, Pflege und Medizintechnik. Forschungseinrichtungen sollten thematisch und infrastrukturell auf robotische und KI-Anwendungen ausgerichtet werden. Rechtliche & regulatorische Grundlagen: Für die Marktfähigkeit und Sicherheit robotischer Systeme sind verlässliche rechtliche Rahmenwerke unerlässlich. Dazu zählen europaweit abgestimmte Haftungsregeln, regulatorische Standards für den Einsatz sensibler Technologien sowie einheitliche Zertifizierungsprozesse. Diese Vorgaben schaffen Vertrauen bei Nutzern, Entwicklern und Investoren – und ermöglichen grenzüberschreitende Skalierung. Ökosystem und Netzwerkbildung: Ein leistungsfähiges Innovationsökosystem lebt von funktionierenden Netzwerken. Bestehende Kompetenzzentren, wie im Bereich KI und Medizintechnik, müssen vernetzt, Synergien gezielt gefördert und technologische Offenheit institutionell verankert werden. Cluster- und Netzwerkorganisationen, wie OptoNet e.V. oder medways e.V. spielen hier eine zentrale Rolle als Brückenbauer zwischen Forschung, Industrie und Anwendung.
Technologien
Für die erfolgreiche Entwicklung und Markteinführung der antizipierten Geschäftsmodelle und dazu gehöriger Produkte und Dienstleistungen sind folgende technologische Voraussetzungen erforderlich:
| Technologische Voraussetzung | Herausforderungen |
|---|---|
| Sensorik und Körpersignalverarbeitung Ziel ist die hochpräzise Erfassung physiologischer Zustände des menschlichen Körpers im Alltag, in der Pflege oder im OP. Zum Einsatz kommen verschiedenartige Sensoren (z.?B. optisch, bioelektrisch, mechanisch), die Körpersignale und Vitalparameter in Echtzeit erfassen. | Zuverlässigkeit unter realen Bedingungen (z.?B. Feuchtigkeit, Bewegung), Miniaturisierung, energieeffiziente Datenübertragung, hohe Datenrate bei begrenzter Bandbreite. |
| Motoriksysteme und Aktorik für Medizinrobotik Mechanische Präzision, adaptive Bewegungsführung und biomechanische Kompatibilität stehen im Zentrum dieser Schlüsseltechnologie. Sie ermüglicht OP-Assistenzsysteme, Exoskelette oder robotergestützte Pflegehilfen. | Dynamikanpassung an menschliche Bewegungsmuster, Materialermüdung, Zertifizierung von sicherheitskritischen Antriebssystemen. |
| Rechenleistung & Embedded Hardware für Edge-KI für KI-gestützte medizinische Systeme braucht es leistungsfähige, miniaturisierte Hardware (z.?B. spezialisierte Chips für Bildverarbeitung, Sensorfusion, ML-Algorithmen). Diese leistungsfähige Hardware bildet das Rückgrat für Echtzeitfähigkeit medizinischer Assistenzsysteme. Dabei sind spezialisierte Chips (z.?B. ASICs, RISC-V) entscheidend | Thermische Effizienz, Zuverlässigkeit im Dauerbetrieb, Sicherheitsanforderungen bei körpernahen Systemen. |
| Methodik & Softwareentwicklung für medizinische Geräte Medizinsoftware erfordert hohe Standards in Bezug auf Zuverlässigkeit, Nachvollziehbarkeit und Regulierung. Neben Applikationsentwicklung sind generische Methoden entscheidend, bspw. algorithmische Validierung, Explainable AI, semantische Datenannotation. Ziel ist insofern die Entwicklung insbesonderer KI-basierter Software mit hoher Verlässlichkeit. | Zulassungsverfahren nach MDR/IVDR, Modellrobustheit unter Bias-Bedingungen, Black-Box-Verhalten bei Deep Learning. |
| KI-basierte Robotersysteme für medizinische Operationen Hier verbinden sich KI, Sensorik, Motorik, Bildverarbeitung und Steuerungstechnik zu autonomen oder teilautonomen robotischen Systemen. KI-Algorithmen analysieren Bild- und Sensordaten in Echtzeit und unterstützen die Entscheidungsfindung. | Sicherheitszertifizierung, Haftungsfragen, Grenzbereich zwischen Assistenz und Autonomie sowie Zulassungsfragestellungen für hochautomatisierte Systeme, ethische und rechtliche Abgrenzung von Assistenz und Autonomie. |
| AR/VR/XR für Schulung und Interaktion XR-Technologien erweitern die Interaktion mit medizinischen Systemen. Sie kommen in der Schulung von Klinikpersonal, der Patientenaufklärung sowie der Fernassistenz zum Einsatz, z.?B. durch virtuelle Schulungen, interaktive Assistenz oder Fernberatung. Im Fokus steht dabei auch die Weiterentwicklung immersiver, intuitiv nutzbarer Schnittstellen. | Ergonomie, Akzeptanz und Usability in medizinischen Kontexten, Echtzeitfähigkeit bei hoher Datenkomplexität, Integration mit klinischen Routinen. |
| Lizenzierung & Patentierung im MedTech-Bereich Um wirtschaftliche Verwertung sicherzustellen, sind Schutzrechte und rechtssichere Lizenzmodelle erforderlich. Besonders wichtig ist dies für KI-Methoden, da hier häufig keine materielle Komponente vorliegt. | Schnelligkeit und Internationalität von Patentverfahren, Schutz nicht materieller Innovationen (Software, Algorithmen). |
Wege in die Zukunft: KI-basierte Gesundheitsrobotik für mehr Innovationen
Ausgehend von diesem Möglichkeitsraum könnte Thüringen im Jahr 2035 entweder durch ein modulares Baukastensystem für Robotik- und KI-Produkte oder durch ein international ausgerichtetes Schulungszentrum im Bereich KI-gestützter Robotik wirtschaftliche Wertschöpfung generieren. Um dieses Ziel zu erreichen, ist Folgendes von zentraler Bedeutung: aus den Fehlern der Vergangenheit lernen und die bestehenden Unternehmen im Sinne einer aktiven Industriepolitik bedarfsorientiert unterstützen, Datenräume und Schnittstelleninfrastruktur schaffen sowie den Instituten und Unternehmen die erforderlichen Rahmenbedingungen zur Verfügung stellen. Die Visual Roadmap zur Zukunft von KI-gestützten, robotischen und immersiven Technologien für personalisierte Gesundheit skizziert den Weg Thüringens hin zu einem hochvernetzten Versorgungs- und Technologiestandort. Zentrale Rolle spielen dabei robotische Systeme für die medizinische Versorgung, die Pflege und Logistik sowie immersive Technologien wie AR, VR oder XR, die neue Möglichkeiten für Schulung, Fernunterstützung und Entscheidungsassistenz eröffnen. Die Weiterentwicklung von Sensorschnittstellen, Softwareintegration, Navigationstechnologien und aktiven Systemen bildet die Grundlage für zukunftsfähige Anwendungen in Echtzeitumgebungen.
Die Anwendungsmöglichkeiten reichen von robotischer Assistenz im OP-Saal und der Pflege über simulationsgestützte Trainingsformate bis hin zu neuartigen Dienstleistungsangeboten im Gesundheitsbereich. KI-basierte Dienstleistungen, modulare Baukastensysteme für medizinische Robotik und neue Geschäftsmodelle zur Kombination von Technologie und personalisierter Versorgung gewinnen zunehmend an Bedeutung. Dabei eröffnen sich auch neue Rollen für potenzielle Versicherungsanbieter, die KI-gestützte Risiken absichern könnten.
Die Roadmap macht deutlich, dass für eine nachhaltige Einführung dieser Technologien geeignete regulatorische, technologische und organisatorische Rahmenbedingungen erforderlich sind. Standards müssen weiterentwickelt, Weiterbildungssysteme angepasst und digitale Infrastrukturen ausgebaut werden. Es ist daher sinnvoll, durch eine gezielte Abfrage im Netzwerk von Innovativ Thüringen zu prüfen, welche Akteure aus Wissenschaft und Industrie sich bereits in relevanten Standardisierungsgremien auf nationaler und europäische Ebene einbringen. Es ist aus anderen Bundesländern bekannt, dass Unternehmen und Forschungseinrichtungen häufig nicht über die erforderlichen Ressourcen verfügen, um sich mit ihrem Know-how und zum Wohle der heimischen Innovationslandschaft stark in Normungs- und Standardisierungsprozessen einzubringen. Daher könnte es sinnvoll sein, gezielt relevante thüringische Stakeholder zu identifizieren, die vonseiten der Landesregierung eine Förderung erhalten, um hier Personalressourcen bereitzustellen. Um eine hohe Kohärenz der Aktivitäten thüringischer Akteure zu erzielen und Partikularinteressen auszugleichen, kann es darüber hinaus sinnvoll sein, einen ständigen Fachdialog zum Thema „Standards made in Thüringen“ zu etablieren, in dem sich die in Standardisierungsgremien mitwirkenden Akteure aus dem Freistaat gemeinsam mit der Landesregierung kontinuierlich austauschen und gemeinsame Zielstellungen diskutieren. Die Zusammenarbeit zwischen Ministerien, Universitäten, Wirtschaftsförderern wie LEG sowie Forschungsplattformen wie OptoNet e.V. oder medways e.V. wird als zentraler Hebel gesehen, um gemeinsame Ziele umzusetzen. Gleichzeitig braucht es transparente Prozesse für Bürgerbeteiligung und gesellschaftliche Akzeptanz.
Fachkräfte sind ein kritischer Erfolgsfaktor. Es bedarf neuer Qualifikationsprofile, insbesondere an den Schnittstellen zwischen Technik, Pflege, Softwareentwicklung und Medizin. Schulungszentren, Reallabore und Plattformen zur Aus- und Weiterbildung müssen daher systematisch mitgedacht und institutionell verankert werden. Auch die Frage nach lokalem Training von Robotern, digitaler Unterstützung im Alltag und Inklusion verschiedener Nutzergruppen wird immer relevanter. Bezogen auf eine vorausschauende Veränderung von Jobprofilen könnte es sinnvoll sein, mittels vorausschauender Analyse künftiger Kompetenzanforderungen an der oben beschriebenen Schnittstelle gezielt abzuschätzen, welche Berufsbilder sich in den kommenden fünf bis zehn Jahren entwickeln könnten. Dies würde es der Landesregierung und der Weiterbildungslandschaft im Freistaat erleichtern, frühzeitig erforderliche curriculare, didaktische und kapazitive Veränderungen voranzutreiben.
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