Nicht die einzelne Technologie entscheidet, sondern ihr Zusammenspiel

02.11.2026

Künstliche Intelligenz eröffnet neue Möglichkeiten in der medizinischen Diagnostik und Therapie. Schon heute können KI-gestützte Anwendungen medizinische Bilddaten innerhalb kürzester Zeit auswerten, Tumorgewebe automatisch erkennen und Ärztinnen und Ärzte bei der Therapieplanung unterstützen. Auch für eine stärker personalisierte Behandlung gewinnt die Technologie zunehmend an Bedeutung. Wie umfassend sich ihr Potenzial ausschöpfen lässt, hängt allerdings nicht allein von der Leistungsfähigkeit einzelner Anwendungen ab. Eine wesentliche Voraussetzung ist das Zusammenspiel medizinischer Daten, digitaler Technologien und klinischer Prozesse. Gerade hier stehen viele Krankenhäuser vor großen Herausforderungen: Unterschiedliche IT-Systeme, fehlende Schnittstellen und isolierte Datenbestände erschweren den Informationsfluss entlang des gesamten Behandlungsprozesses. Welche Möglichkeiten Künstliche Intelligenz heute schon bietet, warum die Vernetzung bestehender Systeme für ihren erfolgreichen Einsatz entscheidend ist und wie sich die medizinische Versorgung in den kommenden Jahren verändern könnte, erläutert Rainer Birkenbach, CEO von Brainlab, im Gespräch mit Bayern Innovativ. 

Für Leserinnen und Leser, die Brainlab noch nicht kennen: Was sind die Kernkompetenzen von Brainlab und wie unterstützen Sie sowohl Ärztinnen und Ärzte als auch Patientinnen und Patienten? 

Rainer Birkenbach: Wir entwickeln digitale Lösungen, die Ärzt:innen sowie Patient:innen weltweit im Kampf gegen Krebs und andere Erkrankungen unterstützen. Unsere Technologien können zum Beispiel dazu beitragen, die Dauer von Behandlungen zu verkürzen, die Präzision zu erhöhen, sie sicherer oder überhaupt erst möglich zu machen. 

Unser Portfolio umfasst Software-Anwendungen für die OP- und Behandlungsplanung, intraoperative Bildgebung und Navigation ebenso wie chirurgische Robotik und Positionierungs- und Überwachungssysteme für Radiochirurgie und Strahlentherapie. Unsere integrierten OP-Lösungen beinhalten Produkte im Bereich Augmented- und Mixed Reality. 

Die Hauptanwendungsfelder unserer Technologie liegen in der Neuro- und Wirbelsäulenchirurgie sowie in der Strahlentherapie. Wir entwickeln unsere Produkte auf Basis einer einheitlichen Software-Architektur und als Teil eines offenen, herstellerunabhängigen Ökosystems. Damit wollen wir klinische Abläufe von der Diagnose bis zur Therapie digitalisieren, sie standardisieren und effizienter gestalten – mit dem Ziel, die Behandlungsmöglichkeiten und die Lebensqualität von Patient:innen zu verbessern. 

Wie setzt Brainlab Künstliche Intelligenz derzeit in Produkten und medizinischen Lösungen ein? 

Rainer Birkenbach: Wir setzen KI dort ein, wo sie klinische Abläufe sinnvoll ergänzt – etwa indem sie medizinische Daten schneller analysierbar macht, Arbeitsprozesse beschleunigt und Ärzt:innen dabei unterstützt, Entscheidungen auf einer fundierten Datenbasis zu treffen. Dieser Ansatz ist in unser Brainlab Ökosystem eingebettet. Wir wollen KI nutzen, um Informationen entlang des gesamten Behandlungspfads intelligent miteinander zu verknüpfen, von der Diagnose bis zur Therapie. So kann KI zu mehr Präzision, Effizienz und Interoperabilität im klinischen Alltag beitragen. Gleichzeitig bleibt die medizinische Verantwortung beim behandelnden Team. Zugleich wollen wir mit unserer skalierbaren Plattform den Grundstein dafür legen, neue KI-Anwendungen sicher und sinnvoll in die Versorgung zu integrieren. 

Können Sie uns ein konkretes Beispiel nennen, wie eine KI-basierte Anwendung von Brainlab Ärztinnen und Ärzten dabei hilft, sicherer, schneller und/oder genauer zu arbeiten? 

Rainer Birkenbach: Ein gutes Beispiel ist die KI-basierte Tumorsegmentierung. Dabei identifiziert unsere Software automatisch kontrastmittelanreicherndes Tumorgewebe auf Basis von MRT-Aufnahmen. Grundlage dafür ist ein KI-Modell, das auf neuronalen Netzen basiert und anhand von 4.000 Aufnahmen und 11.000 Annotationen von Expert:innen trainiert wurde. Mit diesem Kontextwissen kann die KI tumoröses Gewebe automatisiert erkennen. Zusätzlich lassen sich Metastasen und verschiedene Tumoren im Gehirn, an den Hirnhäuten, an den Schädelnerven sowie an den paraspinalen Nerven semi-automatisch segmentieren. Die Software verarbeitet einen vollständigen MRT-Datensatz in kürzester Zeit. Dadurch kann sie Ärzt:innen bei der Analyse unterstützen und ihnen mehr Zeit für die klinische Beurteilung und die Therapieplanung geben. 

Brainlab bezeichnet sich als Vordenker und Wegbereiter der digitalen Medizintechnik. Sie arbeiten unter anderem mit medizinischen Bilddaten und bieten Software- und Plattformlösungen an, die Ärztinnen und Ärzte vor, während und nach chirurgischen Eingriffen unterstützen. In welchem dieser Bereiche bewirkt KI heute den größten Unterschied? 

Rainer Birkenbach: Um Behandlungsergebnisse signifikant zu verbessern, müssen wir alle Schritte eines medizinischen Workflows in den Blick nehmen. Betrachtet man sie isoliert, bleibt wertvolles Potenzial ungenutzt. Jeder Schritt zählt, und genau das macht den Plattformgedanken aus, an dem wir uns konsequent orientieren: Nur wenn wir an jeder einzelnen Stellschraube eines Behandlungsablaufs ansetzen, erreichen wir das notwendige Level an Präzision, um die Gesamtleistung nachhaltig zu steigern. Daher ist die Bildgebung ebenso wichtig wie konsistente Datenerfassung und exakte Ausführung. 

KI hat das Potenzial, an jedem dieser Punkte zu unterstützen. Zum Beispiel bei der automatischen Bildanalyse, wo sie Tumore, Gewebeveränderungen oder Blutungen schneller und zuverlässiger erkennt als der Mensch. Oder bei der Erstellung fundierter Entscheidungsgrundlagen, indem sie Informationen aus ganz unterschiedlichen klinischen Systemen analysiert, zusammenführt und visualisiert. Darüber hinaus kann KI langfristig individualisierte Therapieansätze unterstützen, indem sie behandelnden Ärzt:innen hilft, umfassende Daten – etwa zu Vorerkrankungen, Lebensstil oder genetischen Profilen – in die Entscheidungsfindung einzubeziehen. 

Den größten Unterschied macht KI aus meiner Sicht dann, wenn sie ganzheitlich und entlang der gesamten medizinischen Versorgungskette eingesetzt wird – nicht als isolierte Einzelanwendung.