Letzte Woche waren Tim und ich auf der DMEA 2026 in Berlin. Wir haben mit vielen Menschen gesprochen und immer wieder ähnliche Gespräche geführt:

"Wir bauen einen TI-Messenger, der besser ist als die anderen." "Wir haben die genaueste Voice-to-Text-Lösung für die Klinik." "Unser Tool erfüllt jetzt auch Standard X."

Alles wichtige Bausteine. Alles richtig.

Was uns seitdem beschäftigt: In vielen dieser Gespräche ging es nicht um das Bauwerk dahinter. Über die Vision für die Patient Experience haben die wenigsten mit uns gesprochen. Über das Gesundheitssystem, das am Ende dabei entstehen soll. Über das, was wir am Ende für die Menschen aufbauen wollen.

Wir kamen immer wieder auf dasselbe Bild zurück: als würden wir alle gemeinsam mit Bauklötzen spielen. Jeder hält sein Teil hoch. Den grünen 4er-Block, den roten 6er-Block, den blauen 8er-Block. Alle suchen nach dem passenden Verbindungsstück. Und die Frage, was wir eigentlich bauen, taucht – wenn überhaupt – erst später im Gespräch auf.

Das eigentliche Problem ist nicht die Technologie

Die Branche hat keinen Mangel an Lösungen. Sie hat exzellente Bausteine. Was oft fehlt, ist der Bauplan.

Auf den Punkt gebracht hat das für uns Prof. Dr. Kristina Sinemus in ihrer Keynote, mit einer Analogie, die uns nicht losgelassen hat: Das elektrische Licht entstand nicht durch die Verbesserung von Kerzen.

Genau das. Wer das Gesundheitssystem transformieren will, braucht mehr als bessere Bausteine. Es braucht den Mut, etwas grundlegend Neues zu denken — mit dem Patienten im Mittelpunkt.

Menschzentrierung ist in diesem Sinn kein Nice-to-have. Sie ist der Bauplan. Ohne ihn baut man am Ende vielleicht etwas, das technisch funktioniert — aber für niemanden gemacht ist.

In zwei konkreten Feldern hat sich das auf der DMEA besonders gezeigt.

Feld 1: Interoperabilität

Systeme reden nicht miteinander. Medizinisches Personal verbringt einen Großteil seiner Zeit mit administrativer Arbeit, die keine Fachkenntnisse erfordert. Doppelerfassungen, manuelle Übertragungen, Suche nach Informationen, die längst irgendwo vorhanden sind. Nur eben nicht dort, wo sie gerade gebraucht werden.

KI kann hier helfen, eine Brücke zu bauen. Sie verbindet Systeme nicht magisch. Aber sie versteht semantischen Kontext. "Herzinfarkt" und "Myokardinfarkt" meinen dasselbe. Für Maschinen war das bisher nicht selbstverständlich. Das ändert sich gerade.

Was uns dabei wirklich beschäftigt: Die Technologie ist gar nicht das größte Hindernis. Es sind eher zwei Haltungsfragen.

Erstens: Verstehen wir wirklich die Menschen, für die wir bauen? Nicht User im Abstrakten. Die Ärztin auf der Intensivstation. Die Pflegerin im Nachtdienst. Den Patienten, der sein System zum dritten Mal erklärt. Jede Rolle hat eine andere Journey, andere Schmerzpunkte, andere Momente, in denen schlechte Software echten Schaden anrichtet.

Zweitens: Wie kollaborativ sind wir wirklich? Wer Moats baut und Daten hortet, gewinnt kurzfristig Wettbewerbsvorteile. Wer Systeme öffnet und Schnittstellen schafft, gewinnt langfristig ein Gesundheitssystem, das funktioniert.

Beides ernst zu nehmen, fällt vielen Akteuren noch schwer.

Feld 2: KI in der Praxis

Das zweite Feld, in dem sich diese Frage entscheidet, ist KI. Hier zeigt sich die Lücke zwischen Theorie und Praxis besonders deutlich.

KI-Systeme erreichen in kontrollierten Umgebungen oft 98 % Genauigkeit. In der Realität fallen diese Werte. Weil Ärztinnen und Ärzte skeptisch bleiben und Empfehlungen oft nicht folgen. Das ist kein Versagen der Technologie. Es ist ein Hinweis darauf, wo wir hinschauen sollten.

Der Mensch ist aktuell der größte Engpass. Auch der klügste Algorithmus nützt wenig, wenn die Person mit dem Stethoskop dem Bildschirm nicht vertraut. Der Schritt von der Black Box zu transparenten, unterstützenden Werkzeugen ist der logische nächste.

Zwei Beobachtungen aus den Gesprächen:

Es lohnt sich, zwischen Anwendungsfeldern zu unterscheiden. Bei administrativen Aufgaben ist KI bereit für den breiten Einsatz. Bei medizinischen Kernentscheidungen ist Vorsicht geboten. Behandlungen sollten nicht allein aus einem LLM abgeleitet werden.

Digital Literacy wird in naher Zukunft im Wesentlichen AI Literacy bedeuten. Medizinisches Personal im Umgang mit KI zu schulen wird zur Grundvoraussetzung.

Was wir mitnehmen

Die Technologie ist bereit. Oder zumindest bereiter als je zuvor. Was sich gerade ändert, ist die Haltung. Wenn auch langsam. Vor dem nächsten Stein einen Moment innezuhalten und zu fragen, was hier eigentlich entstehen soll.

Was uns hoffnungsvoll macht: Die Bereitschaft zum Wandel wächst. Langsam, aber spürbar. Und einige der Gespräche, die wir auf der DMEA hatten, gingen schon genau in diese Richtung.