Der EU AI Act ist längst beschlossen, doch für die Medizintechnik-Hersteller in Deutschland beginnt jetzt die entscheidende Phase: Hersteller müssen zeigen, wie sie KI so entwickeln, validieren und überwachen, dass aus neuen Möglichkeiten ein verlässlicher klinischer Nutzen entsteht.
Problem: KI-Anforderungen werden in der Produktentwicklung häufig zu spät berücksichtigt.
Kosten: Wiederholte Verifizierung und Validierung können den Marktzugang verzögern.
Hebel: Das Anforderungsmanagement sollte bereits mit der Produktidee integriert werden.
Risiko: Ohne Nachweise für Sicherheit und klinischen Nutzen fällt es Herstellern schwer, Vertrauen aufzubauen.
Künstliche Intelligenz ist in der Medizintechnik kein Zukunftsthema mehr. Sie kann große Datenmengen auswerten, Muster erkennen und Ärztinnen und Ärzte bei Diagnose- oder Therapieentscheidungen unterstützen. Doch je näher KI an die Versorgung rückt, desto höher sind die Anforderungen. Denn anders als in vielen anderen Branchen können fehlerhafte oder verzerrte Ergebnisse direkte Folgen für die Gesundheit von Patientinnen und Patienten haben. Der EU AI Act schafft hierfür zusätzliche Anforderungen an die sichere, transparente und nachvollziehbare Entwicklung und Anwendung von KI-Systemen in der Medizintechnik. Entscheidend wird nun, wie Unternehmen ihn in ihre Entwicklungsarbeit übersetzen.
Medizintechnik: Regulierung ist kein Zusatzmodul
Die regulatorische Arbeit beginnt nicht bei der Zulassung, sondern bereits bei der Produktidee aus der Medizintechnik. „Bei Medizinprodukten müssen Zweckbestimmung, Systemanforderungen, Risikominimierung und bei KI-unterstützten Anwendungen vor allem die Daten-Governance von Anfang an zusammengedacht werden“, erklärt Joachim Schneider,Head of Quality Management und Regulatory Affairs bei dem Heidelberger Medizintechnik-Hersteller Precisis. Der AI Act ist eine weitere horizontale Regulierungsebene neben der Medizinprodukte-Regulierung, und ergänzt bestehende Anforderungen an Produktentwicklung, Risikomanagement, klinische Bewertung, Gebrauchstauglichkeit und der kontinuierlichen Überwachung der Produkte im Markt.
Ob ein KI-System nach dem AI Act als hochriskant eingestuft wird, hängt maßgeblich von seiner Zweckbestimmung und somit seinem Einfluss auf Diagnose und Therapie ab, oder von den durch KI realisierten Sicherheitsfunktionen. Diese Risikoeinstufung entscheidet über den erforderlichen Umfang beziehungsweise Transparenz in der Dokumentation der Qualität von Trainings-, Validierungs- und Testdaten und dem Gebrauchstauglichkeitskonzept zur menschlichen Aufsicht des Systems. Für Medizintechnik-Hersteller bedeutet das: Je früher in der Produktrealisierung die Anforderungen des AI Act (oder auch weiterer Anforderungen aus dem Themenkomplex Digitalisierung und Datenaustausch der EU Regulierung) integriert werden, desto früher wird der Marktzugang gelingen (Vermeidung von Schleifen in Verifizierung und Validierung).
Vertrauen entsteht durch nachvollziehbare Daten
Gerade in der Neurotechnologie können umfangreiche Datenmengen aus diversen Quellen wie klinischer Dokumentation, Bildgebung, EEG-Aufzeichnungen, Wearables oder Patient-Reported Outcomes und mehr zusammenkommen. KI kann helfen, diese Informationen besser einzuordnen und personalisierte Ansätze weiterzuentwickeln. Ihr Mehrwert entsteht jedoch nicht allein durch die Menge der Daten. Entscheidend sind nachvollziehbare Herkunft, belastbare Qualität und ein rechtskonformer Umgang mit den Informationen. Hier setzt auch der European Health Data Space (EHDS) an.
Joachim Schneider ist Head of Quality Management und Regulatory Affairs bei der Precisis GmbH.
(Bild: Precisis)
Der neue europäische Rahmen soll die Möglichkeiten der kontrollierten Nutzung und Weiterverwendung elektronischer Gesundheitsdaten erweitern. Für die Medizintechnik eröffnet das langfristig die Chance, eine breitere Basis klinischer Daten für Forschung und Produktverbesserung zu nutzen. Joachim Schneider sieht darin vor allem eine praktische Aufgabe: „die Entwicklungsprozesse bezüglich der Nutzung dieser zusätzlichen klinischen Daten zu erweitern, um nachvollziehbar zu machen, woher die verwendeten Daten stammen, ob sie für den vorgesehenen Einsatzzweck verwendet werden dürfen sowie geeignet und ausreichend repräsentativ sind und, gerade für KI-Systeme, wie mögliche Verzerrungen erkannt und beherrscht werden.”
Medizintechnik: Compliance wird zum Investitionsthema
Für Investoren, klinische Partner und zuständige Stellen ist sehr wichtig, wie belastbar ein KI-basierter Ansatz tatsächlich ist. Aber nicht allein die technische Leistungsfähigkeit bestimmen den langfristigen Wert einer Lösung, sondern entscheidend ist auch die Fähigkeit eines Unternehmens, Risiken zu beherrschen, klinische Evidenz aufzubauen und die Technologie über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg zu überwachen. Wer die dafür notwendigen Prozesse früh etabliert, erhöht die Planungssicherheit und kann regulatorische Kompetenz in einen Wettbewerbsvorteil übersetzen.
Stand: 16.12.2025
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Hohe Anforderungen an Sicherheit und Transparenz gelten dabei mitunter als Innovationshemmnis. Schneider sieht darin jedoch auch einen Vorteil: Klare regulatorische Leitplanken können Interpretationsspielräume reduzieren und die Abstimmung mit Behörden, klinischen Partnern und weiteren Beteiligten erleichtern. Regulatorische Sandboxes bieten insbesondere kleinen und mittleren Unternehmen die Möglichkeit, neue KI-Lösungen frühzeitig unter fachlicher Begleitung zu erproben, Risiken zu identifizieren und ihre Produkte entsprechend anzupassen.
Entscheidend ist deshalb nicht, ob ein Unternehmen KI einsetzt, sondern ob es deren Nutzen und Sicherheit nachvollziehbar belegen kann.
Joachim Schneider, Precisis
Das Fazit von Joachim Schneider lautet: „Entscheidend ist deshalb nicht, ob ein Unternehmen KI einsetzt, sondern ob es deren Nutzen und Sicherheit nachvollziehbar belegen kann. Wer die entsprechenden regulatorische Anforderungen von Beginn an in die Entwicklung integriert, schafft die Grundlage für Vertrauen, einen planbaren Marktzugang und nachhaltigen klinischen Nutzen.“
Die Precisis GmbH mit Sitz in Heidelberg entwickelt bioelektronische Therapien für Menschen mit neurologischen Erkrankungen. Mit Easee bietet der Hersteller eine minimalinvasive Neurostimulationsoption für Erwachsene mit medikamentenresistenter fokaler Epilepsie. Precisis verfolgt das Ziel, evidenzbasierte Therapieansätze weiterzuentwickeln und den Zugang zu innovativen neurotechnologischen Lösungen auszubauen.
FAQ: KI in der Medizintechnik
Was bedeutet der AI Act für Medizintechnikhersteller? Er fügt den bestehenden Anforderungen an Medizinprodukte eine weitere regulatorische Ebene hinzu. Hersteller müssen ihn während der gesamten Entwicklung berücksichtigen, einschließlich Risikomanagement, Daten-Governance, klinischer Bewertung und Überwachung nach dem Inverkehrbringen. Warum sollte das Anforderungsmanagement bereits bei der Produktidee beginnen? Die frühzeitige Festlegung der Zweckbestimmung, der Systemanforderungen und der Maßnahmen zur Risikokontrolle hilft Herstellern, wiederholte Verifizierungs- und Validierungsarbeiten im späteren Entwicklungsverlauf zu vermeiden. Worauf kommt es an, wenn Daten zur Entwicklung medizinischer KI genutzt werden? Hersteller müssen dokumentieren, woher die Daten stammen, ob sie für den vorgesehenen Zweck verwendet werden dürfen, ob sie geeignet und ausreichend repräsentativ sind und wie potenzielle Verzerrungen erkannt und gehandhabt werden. Welche Rolle könnte der Europäische Gesundheitsdatenraum spielen? Langfristig könnte er durch die kontrollierte Weiterverwendung elektronischer Gesundheitsdaten eine breitere Basis klinischer Daten für die Forschung und Produktverbesserung bereitstellen.