Wenn der Klinikaufenthalt endet – und das Risiko beginnt
| Gesundheit & Medizin | Sensorik & Netzwerke | Smart Enterprise Engineering | Osnabrück / Oldenburg
Herzinsuffizienz zählt in Deutschland zu den häufigsten Ursachen für Krankenhausaufenthalte. 2022 entfielen rund 447 vollstationäre Behandlungen pro 100.000 Einwohner auf Herzschwäche – ein deutlicher Hinweis auf die systemische Belastung. Gleichzeitig leben Schätzungen zufolge mehrere Millionen Menschen in Deutschland mit dieser chronischen Erkrankung. Jede Versorgungslücke erhöht das Risiko vermeidbarer Wiedereinweisungen – mit erheblichen gesundheitlichen und ökonomischen Folgen.
Vor diesem Hintergrund stellte das nun Ende Januar 2026 abgeschlossene Verbundprojekt KardioInterakt eine zentrale Frage: Wie lassen sich kritische Zustandsveränderungen frühzeitig erkennen, bevor sie zur akuten Dekompensation führen? Unter maßgeblicher Beteiligung des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz wurde gemeinsam mit Partnern aus Forschung und Praxis ein KI-gestütztes Präventions- und Nachsorgemanagement entwickelt, das den Übergang von stationärer zu ambulanter Versorgung strukturell neu denkt.
Key Facts zum Projekt:
Volumen: 2,90 Mio € (davon 70% Förderanteil durch BMFTR)
Laufzeit: 08/2022 bis 01/2026
Kooperationspartner:
- Universität Osnabrück - Fachbereich „Unternehmensrechnung und Wirtschaftsinformatik“ (Verbundkoordinator)
- Strategion GmbH, Osnabrück
- Universitätsklinikum Münster, Interdisziplinäre Sektion Herzinsuffizienz
- addSensors GmbH, Espelkamp
- Ärztekammer Westfalen-Lippe, Münster
- Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz, Forschungsbereich Smart Enterprise Engineering
Webseite: https://kardiointerakt.de
Eine Versorgungslücke mit Systemcharakter
Die Behandlung chronischer Herzinsuffizienz ist geprägt von hoher Interventionsdichte und häufigen Wechseln zwischen stationärer und ambulanter Versorgung. Genau an diesen Schnittstellen entstehen strukturelle Defizite: Informationen werden verzögert übertragen, Zustandsveränderungen im häuslichen Umfeld bleiben unentdeckt, Reaktionen erfolgen zu spät.
KardioInterakt adressierte diese Bruchstellen nicht isoliert, sondern als soziotechnisches Systemproblem. Ziel war es, klinisch relevante Parameter kontinuierlich im Alltag zu erfassen, Veränderungen datenbasiert zu analysieren und medizinisches Fachpersonal frühzeitig zu informieren. Die Künstliche Intelligenz wurde dabei ausdrücklich als Assistenzsystem konzipiert – nicht als Ersatz für ärztliche Entscheidungen, sondern als Instrument zur Unterstützung präventiver Interventionen.
Damit verschiebt sich die Perspektive: weg von reaktiver Notfallversorgung, hin zu vorausschauendem Versorgungsmanagement.
Vertrauen entscheidet über Implementierung
Technische Leistungsfähigkeit allein garantiert jedoch keine Integration in die Praxis. Gerade im Gesundheitswesen ist Vertrauen ein strategischer Faktor. Ärztinnen, Ärzte und Pflegekräfte müssen nachvollziehen können, wie ein System zu seinen Empfehlungen gelangt.
Deshalb legte das Projekt einen besonderen Schwerpunkt auf erklärbare KI. Modellentscheidungen wurden so aufbereitet, dass sie transparent, grafisch nachvollziehbar und handlungsrelevant sind. Die Rückmeldungen aus der klinischen Praxis zeigen: Erklärbarkeit ist keine akademische Zusatzfunktion, sondern eine Voraussetzung für Akzeptanz.
Für Industrie und Politik ergibt sich daraus eine klare Lehre: Wer KI in regulierte Umgebungen bringen will, muss Transparenz, Nachvollziehbarkeit und regulatorische Anschlussfähigkeit von Beginn an integrieren.
© Strategion GmbH / DFKITechnischer und regulatorischer Hintergrund
Im Projekt KardioInterakt wurde zunächst eine systematische Anforderungsanalyse durchgeführt, in der technische, organisatorische und rechtliche Rahmenbedingungen sowie die Erwartungen medizinischer Akteursgruppen erhoben wurden. Auf Basis etablierter Versorgungsleitlinien identifizierte das Forschungsteam klinisch relevante Parameter – darunter Körpergewicht, NT-proBNP-Werte und patientenberichtete Symptome –, die für die Vorhersage einer drohenden Dekompensation maßgeblich sind.
Diese Daten werden über digitale Sensorik und telemetrische Interaktionssysteme im häuslichen Umfeld erfasst und in ein multimodales Datenverarbeitungssystem integriert. Darauf aufbauend entwickelte das Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz KI-gestützte Vorhersagemodelle zur frühzeitigen Identifikation kritischer Zustandsveränderungen. Die Modelle generieren Warnhinweise, ohne die ärztliche Entscheidungsverantwortung zu ersetzen.
Zur Erhöhung der Transparenz wurden verschiedene Methoden der erklärbaren KI evaluiert, darunter SHapley Additive exPlanations (SHAP) sowie kontrafaktische Erklärungen. In qualitativen Interviews wurden insbesondere SHAP-basierte Visualisierungen als besonders geeignet bzw. nützlich für den hektischen klinischen Alltag bewertet.
Parallel dazu wurden ethische, rechtliche und soziale Implikationen systematisch berücksichtigt. Es wurden Onnboarding-Formate gestaltet und mit Ärztinnen und Ärzten evaluiert. Sensible Gesundheitsdaten sind durch verschlüsselte Speicherung, Zugriffsbeschränkungen und klare Zweckbindung abgesichert. Zudem wurden Anforderungen des Medizinprodukterechts sowie der europäischen KI-Verordnung bereits in die Konzeptionsphase integriert.
Die entwickelte KI-Pipeline ist modular aufgebaut und grundsätzlich auf andere chronische Erkrankungen oder zeitreihenbasierte Anwendungsfelder übertragbar.
Mehr als ein Forschungsprojekt
KardioInterakt hat kein marktreifes Produkt hinterlassen, sondern ein strukturelles Fundament: methodische Konzepte, regulatorisch eingebettete Architektur, validierte Erklärbarkeitsansätze und ein übertragbares Systemdesign.
Für die Industrie eröffnet dies Potenziale im wachsenden eHealth-Markt – insbesondere dort, wo vertrauenswürdige KI in regulierten Kontexten implementiert werden muss. Für die Politik liefert das Projekt konkrete Anhaltspunkte dafür, wie digitale Innovation sektorübergreifend gestaltet werden kann: nicht als isolierte Insellösung, sondern als integrierter Bestandteil eines vernetzten Versorgungssystems.
Die eigentliche Innovation von KardioInterakt liegt daher nicht allein im Algorithmus. Sie liegt im Nachweis, dass Künstliche Intelligenz unter realen regulatorischen Bedingungen so entwickelt werden kann, dass sie Vertrauen schafft, anschlussfähig bleibt und systemische Effekte entfaltet.
Wenn digitale Gesundheitsstrategien künftig Wirkung zeigen sollen, dann nicht durch Technologie allein – sondern durch das Zusammenspiel von Forschung, Regulierung, Versorgungspraxis und industrieller Umsetzung. KardioInterakt liefert dafür einen belastbaren Ausgangspunkt.
KardioInterakt Projekt-Webseite
Contact:
Sophie Haas, M.Sc.
Smart Enterprise Engineering, DFKI
- Sophie.Haas@dfki.de
- Phone: +49 541 386050 4857