Im Rahmen des Projekts Neighborhood Diagnostics zeigt das Fraunhofer ZDD, wie smarte Medizintechnik und vernetzte Datenräumen die Gesundheitsversorgung revolutionieren können. Fraunhofer IZI-BB Praxistauglich, nahtlos integrierbar und mit vertrauenswürdiger KI – diesen Anspruch wollen die Fraunhofer Institute mit ihren Lösungen zur digitalen Gesundheitsversorgung erfüllen. Das Spektrum reicht dabei von KI-gestützter Diagnostik über vernetzte Gesundheitsdatenräume bis hin zu Assistenzrobotik. Einen Einblick in die Gesundheits-IT der Zukunft geben die Institute auf dem Digital Health Event DMEA 2025 in Berlin. Künstliche Intelligenz (KI) wird zunehmend in Diagnostik und Therapie eingesetzt, doch Black-Box-Modelle, die nicht nachvollziehbar sind, stoßen auf Skepsis. Das Fraunhofer-Institut für Kognitive Systeme IKS setzt hier auf vertrauenswürdige KI-Modelle, die aus EKG-Daten oder medizinischen Bildern fundierte Erkenntnisse ableiten. Diese Modelle sorgen nicht nur für mehr Transparenz bei medizinischen Entscheidungen, sondern liefern auch interpretierbare Vorhersagen. KI schreibt Arztbrief Eine Lösung zur Risikobewertung und Entscheidungsunterstützung hat das Fraunhofer-Institut für Digitale Medizin MEVIS entwickelt. Dabei wird KI mit klinischen Daten kombiniert wird, um digitale, bildbasierte Biomarker zu entwickeln und damit die Diagnostik zu verbessern. Um die Arbeit der Ärzte zu entlasten, hat das Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS einen Arztbriefgenerator gebaut. Basierend auf generativen Sprachmodellen, macht die KI die zeitraubende, aber essenzielle medizinische Dokumentation effizienter. So ermöglicht die Lösung die automatisierte Erstellung von Arztbriefen aus strukturierten und unstrukturierten medizinischen Datenquellen. Robotik in der Pflege Roboter könnten künftig eine tragende Rolle in der Gesundheitsversorgung spielen – nicht nur beim Materialtransport, sondern auch bei der Dokumentation und Diagnostik. Das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA hat mit einem multifunktionalen Assistenzroboter eine Lösung entworfen, die verschiedene Aufgaben in der Pflege kombiniert und so eine wirtschaftlich sinnvolle Nutzung ermöglicht. KI-gestützte Assistenzsysteme, wie der sprach- und touch-gesteuerte Pflegeassistent LUKAS oder das sensorbasierte Monitoring von Herzerkrankungen, werden vom Fraunhofer MEVIS entworfen und integriert. Personalisierte Behandlung Eine Grundlage der personalisierten Behandlung von Patienten ist die Kombination verschiedenster Patientendaten für die Entscheidungsfindung sowie die Erstellung und Analyse von Kohorten. Das Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD entwickelt Werkzeuge für die visuell-interaktive Datenanalyse in enger Abstimmung mit klinischen Partnern. Das Analytics-Dashboard Anylytics unterstützt dabei eine Self-Service-Analyse in der medizinischen Forschung und der Pharma-Forschung. Anylytics wird bereits in den Bereichen Rheumatologie, Nephrologie und chronisch-entzündlicher Darmerkrankungen getestet. Datenräume für eine vernetzte Versorgung Gesundheitsdaten sind oft in verschiedenen Systemen isoliert, sodass wichtige Informationen zwischen Krankenhäusern, Arztpraxen und Pflegeeinrichtungen verloren gehen. Dem will das Fraunhofer-Institut für Software- und Systemtechnik ISST mit Health Data Spaces begegnen. Das Konzept sieht föderierte und interoperable Datenräume vor, die ein sicheres und transparentes Teilen medizinischer Daten über Einrichtungsgrenzen hinweg ermöglichen. Auf der DMEA werden Datenraum-Projekte zur Infrastruktur, zur Datennutzung und zu Services sowie Anwendungen präsentiert. Kontrolle über Gesundheitsdaten Die elektronische Patientenakte (ePA) soll den Zugriff auf medizinische Daten erleichtern. Doch viele Patientinnen und Patienten haben Schwierigkeiten, ihre eigenen Gesundheitsdaten zu überblicken und gezielt zu nutzen. Das Fraunhofer IGD arbeitet in Kooperation mit dem Nationalen Forschungszentrum für angewandte Cybersicherheit ATHENE an sicheren, interaktiven Plattformen. Sie sollen einen intuitiven und verständlichen Zugriff auf medizinische Daten ermöglichen. Damit können Patientinnen und Patienten ihre Gesundheitsinformationen visuell aufbereitet einsehen, gezielt freigeben und für Behandelnde nachvollziehbar aufbereiten. Digitale Gesundheitsversorgung im ländlichen Raum Das Fraunhofer-Zentrum für Digitale Diagnostik ZDD hat sich mit der Frage beschäftigt, wie die digitale Gesundheitsversorgung in ländlichen Regionen verbessert werden kann. Mit „Neighborhood Diagnostics“ entstand ein interaktiver Demonstrator, der verschiedene Szenarien von Gesundheitszuständen simuliert. Dabei wird gezeigt, wie Gesundheitsdaten über Smartphones und Wearables erfasst und nach Freigabe an behandelnde Instanzen übertragen werden. Zudem wird veranschaulicht, wie das Ökosystem die aggregierten Gesundheitsdaten nutzt, um den Gesundheitszustand von Patientinnen und Patienten besser einzuschätzen und Ärztinnen und Ärzten bei der Behandlungsentscheidung zu unterstützen. Darüber hinaus zeigt das Projekt SODIAPH, wie Datenbrüche in digitalen Patientenpfaden innerhalb eines Krankenhauses entstehen und wo sinnvoll angesetzt werden kann, um eine direkte Verbesserung der Datendurchgängigkeit zu erzielen. In diesem Zusammenhang gewinnt auch die kontaktlose Erfassung von Vitaldaten in der Telemedizin und im betrieblichen Gesundheitsmanagement an Bedeutung. Das Fraunhofer IGD ermöglicht mit den Technologien CareCam und Guardio eine kontinuierliche und diskrete Gesundheitsüberwachung – sowohl im häuslichen Umfeld als auch in Notfallsituationen. CareCam erfasst Vitalparameter wie Puls, Atmung und Körperhaltung und erkennt Stress anhand subtiler Veränderungen in Mimik und Blinzelverhalten. Guardio verwandelt ein Smartphone in ein mobiles EKG-Messgerät.
Datenräume, Robotik und KI zur Gesundheitsversorgung
Im Rahmen des Projekts Neighborhood Diagnostics zeigt das Fraunhofer ZDD, wie smarte Medizintechnik und vernetzte Datenräumen die Gesundheitsversorgung revolutionieren können. Fraunhofer IZI-BB Praxistauglich, nahtlos integrierbar und mit vertrauenswürdiger KI – diesen Anspruch wollen die Fraunhofer Institute mit ihren Lösungen zur digitalen Gesundheitsversorgung erfüllen. Das Spektrum reicht dabei von KI-gestützter Diagnostik über vernetzte Gesundheitsdatenräume bis hin zu Assistenzrobotik. Einen Einblick in die Gesundheits-IT der Zukunft geben die Institute auf dem Digital Health Event DMEA 2025 in Berlin. Künstliche Intelligenz (KI) wird zunehmend in Diagnostik und Therapie eingesetzt, doch Black-Box-Modelle, die nicht nachvollziehbar sind, stoßen auf Skepsis. Das Fraunhofer-Institut für Kognitive Systeme IKS setzt hier auf vertrauenswürdige KI-Modelle, die aus EKG-Daten oder medizinischen Bildern fundierte Erkenntnisse ableiten. Diese Modelle sorgen nicht nur für mehr Transparenz bei medizinischen Entscheidungen, sondern liefern auch interpretierbare Vorhersagen. KI schreibt Arztbrief Eine Lösung zur Risikobewertung und Entscheidungsunterstützung hat das Fraunhofer-Institut für Digitale Medizin MEVIS entwickelt. Dabei wird KI mit klinischen Daten kombiniert wird, um digitale, bildbasierte Biomarker zu entwickeln und damit die Diagnostik zu verbessern. Um die Arbeit der Ärzte zu entlasten, hat das Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS einen Arztbriefgenerator gebaut. Basierend auf generativen Sprachmodellen, macht die KI die zeitraubende, aber essenzielle medizinische Dokumentation effizienter. So ermöglicht die Lösung die automatisierte Erstellung von Arztbriefen aus strukturierten und unstrukturierten medizinischen Datenquellen. Robotik in der Pflege Roboter könnten künftig eine tragende Rolle in der Gesundheitsversorgung spielen – nicht nur beim Materialtransport, sondern auch bei der Dokumentation und Diagnostik. Das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA hat mit einem multifunktionalen Assistenzroboter eine Lösung entworfen, die verschiedene Aufgaben in der Pflege kombiniert und so eine wirtschaftlich sinnvolle Nutzung ermöglicht. KI-gestützte Assistenzsysteme, wie der sprach- und touch-gesteuerte Pflegeassistent LUKAS oder das sensorbasierte Monitoring von Herzerkrankungen, werden vom Fraunhofer MEVIS entworfen und integriert. Personalisierte Behandlung Eine Grundlage der personalisierten Behandlung von Patienten ist die Kombination verschiedenster Patientendaten für die Entscheidungsfindung sowie die Erstellung und Analyse von Kohorten. Das Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD entwickelt Werkzeuge für die visuell-interaktive Datenanalyse in enger Abstimmung mit klinischen Partnern. Das Analytics-Dashboard Anylytics unterstützt dabei eine Self-Service-Analyse in der medizinischen Forschung und der Pharma-Forschung. Anylytics wird bereits in den Bereichen Rheumatologie, Nephrologie und chronisch-entzündlicher Darmerkrankungen getestet. Datenräume für eine vernetzte Versorgung Gesundheitsdaten sind oft in verschiedenen Systemen isoliert, sodass wichtige Informationen zwischen Krankenhäusern, Arztpraxen und Pflegeeinrichtungen verloren gehen. Dem will das Fraunhofer-Institut für Software- und Systemtechnik ISST mit Health Data Spaces begegnen. Das Konzept sieht föderierte und interoperable Datenräume vor, die ein sicheres und transparentes Teilen medizinischer Daten über Einrichtungsgrenzen hinweg ermöglichen. Auf der DMEA werden Datenraum-Projekte zur Infrastruktur, zur Datennutzung und zu Services sowie Anwendungen präsentiert. Kontrolle über Gesundheitsdaten Die elektronische Patientenakte (ePA) soll den Zugriff auf medizinische Daten erleichtern. Doch viele Patientinnen und Patienten haben Schwierigkeiten, ihre eigenen Gesundheitsdaten zu überblicken und gezielt zu nutzen. Das Fraunhofer IGD arbeitet in Kooperation mit dem Nationalen Forschungszentrum für angewandte Cybersicherheit ATHENE an sicheren, interaktiven Plattformen. Sie sollen einen intuitiven und verständlichen Zugriff auf medizinische Daten ermöglichen. Damit können Patientinnen und Patienten ihre Gesundheitsinformationen visuell aufbereitet einsehen, gezielt freigeben und für Behandelnde nachvollziehbar aufbereiten. Digitale Gesundheitsversorgung im ländlichen Raum Das Fraunhofer-Zentrum für Digitale Diagnostik ZDD hat sich mit der Frage beschäftigt, wie die digitale Gesundheitsversorgung in ländlichen Regionen verbessert werden kann. Mit „Neighborhood Diagnostics“ entstand ein interaktiver Demonstrator, der verschiedene Szenarien von Gesundheitszuständen simuliert. Dabei wird gezeigt, wie Gesundheitsdaten über Smartphones und Wearables erfasst und nach Freigabe an behandelnde Instanzen übertragen werden. Zudem wird veranschaulicht, wie das Ökosystem die aggregierten Gesundheitsdaten nutzt, um den Gesundheitszustand von Patientinnen und Patienten besser einzuschätzen und Ärztinnen und Ärzten bei der Behandlungsentscheidung zu unterstützen. Darüber hinaus zeigt das Projekt SODIAPH, wie Datenbrüche in digitalen Patientenpfaden innerhalb eines Krankenhauses entstehen und wo sinnvoll angesetzt werden kann, um eine direkte Verbesserung der Datendurchgängigkeit zu erzielen. In diesem Zusammenhang gewinnt auch die kontaktlose Erfassung von Vitaldaten in der Telemedizin und im betrieblichen Gesundheitsmanagement an Bedeutung. Das Fraunhofer IGD ermöglicht mit den Technologien CareCam und Guardio eine kontinuierliche und diskrete Gesundheitsüberwachung – sowohl im häuslichen Umfeld als auch in Notfallsituationen. CareCam erfasst Vitalparameter wie Puls, Atmung und Körperhaltung und erkennt Stress anhand subtiler Veränderungen in Mimik und Blinzelverhalten. Guardio verwandelt ein Smartphone in ein mobiles EKG-Messgerät.
Datenräume, Robotik und KI zur Gesundheitsversorgung Im Rahmen des Projekts Neighborhood Diagnostics zeigt das Fraunhofer ZDD, wie smarte Medizintechnik und vernetzte Datenräumen die Gesundheitsversorgung revolutionieren können. Fraunhofer IZI-BB Praxistauglich, nahtlos integrierbar und mit vertrauenswürdiger KI – diesen Anspruch wollen die Fraunhofer Institute mit ihren Lösungen zur digitalen Gesundheitsversorgung erfüllen. Das Spektrum reicht dabei von KI-gestützter Diagnostik über vernetzte Gesundheitsdatenräume bis hin zu Assistenzrobotik. Einen Einblick in die Gesundheits-IT der Zukunft geben die Institute auf dem Digital Health Event DMEA 2025 in Berlin. Künstliche Intelligenz (KI) wird zunehmend in Diagnostik und Therapie eingesetzt, doch Black-Box-Modelle, die nicht nachvollziehbar sind, stoßen auf Skepsis. Das Fraunhofer-Institut für Kognitive Systeme IKS setzt hier auf vertrauenswürdige KI-Modelle, die aus EKG-Daten oder medizinischen Bildern fundierte Erkenntnisse ableiten. Diese Modelle sorgen nicht nur für mehr Transparenz bei medizinischen Entscheidungen, sondern liefern auch interpretierbare Vorhersagen. KI schreibt Arztbrief Eine Lösung zur Risikobewertung und Entscheidungsunterstützung hat das Fraunhofer-Institut für Digitale Medizin MEVIS entwickelt. Dabei wird KI mit klinischen Daten kombiniert wird, um digitale, bildbasierte Biomarker zu entwickeln und damit die Diagnostik zu verbessern. Um die Arbeit der Ärzte zu entlasten, hat das Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS einen Arztbriefgenerator gebaut. Basierend auf generativen Sprachmodellen, macht die KI die zeitraubende, aber essenzielle medizinische Dokumentation effizienter. So ermöglicht die Lösung die automatisierte Erstellung von Arztbriefen aus strukturierten und unstrukturierten medizinischen Datenquellen. Robotik in der Pflege Roboter könnten künftig eine tragende Rolle in der Gesundheitsversorgung spielen – nicht nur beim Materialtransport, sondern auch bei der Dokumentation und Diagnostik. Das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA hat mit einem multifunktionalen Assistenzroboter eine Lösung entworfen, die verschiedene Aufgaben in der Pflege kombiniert und so eine wirtschaftlich sinnvolle Nutzung ermöglicht. KI-gestützte Assistenzsysteme, wie der sprach- und touch-gesteuerte Pflegeassistent LUKAS oder das sensorbasierte Monitoring von Herzerkrankungen, werden vom Fraunhofer MEVIS entworfen und integriert. Personalisierte Behandlung Eine Grundlage der personalisierten Behandlung von Patienten ist die Kombination verschiedenster Patientendaten für die Entscheidungsfindung sowie die Erstellung und Analyse von Kohorten. Das Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD entwickelt Werkzeuge für die visuell-interaktive Datenanalyse in enger Abstimmung mit klinischen Partnern. Das Analytics-Dashboard Anylytics unterstützt dabei eine Self-Service-Analyse in der medizinischen Forschung und der Pharma-Forschung. Anylytics wird bereits in den Bereichen Rheumatologie, Nephrologie und chronisch-entzündlicher Darmerkrankungen getestet. Datenräume für eine vernetzte Versorgung Gesundheitsdaten sind oft in verschiedenen Systemen isoliert, sodass wichtige Informationen zwischen Krankenhäusern, Arztpraxen und Pflegeeinrichtungen verloren gehen. Dem will das Fraunhofer-Institut für Software- und Systemtechnik ISST mit Health Data Spaces begegnen. Das Konzept sieht föderierte und interoperable Datenräume vor, die ein sicheres und transparentes Teilen medizinischer Daten über Einrichtungsgrenzen hinweg ermöglichen. Auf der DMEA werden Datenraum-Projekte zur Infrastruktur, zur Datennutzung und zu Services sowie Anwendungen präsentiert. Kontrolle über Gesundheitsdaten Die elektronische Patientenakte (ePA) soll den Zugriff auf medizinische Daten erleichtern. Doch viele Patientinnen und Patienten haben Schwierigkeiten, ihre eigenen Gesundheitsdaten zu überblicken und gezielt zu nutzen. Das Fraunhofer IGD arbeitet in Kooperation mit dem Nationalen Forschungszentrum für angewandte Cybersicherheit ATHENE an sicheren, interaktiven Plattformen. Sie sollen einen intuitiven und verständlichen Zugriff auf medizinische Daten ermöglichen. Damit können Patientinnen und Patienten ihre Gesundheitsinformationen visuell aufbereitet einsehen, gezielt freigeben und für Behandelnde nachvollziehbar aufbereiten. Digitale Gesundheitsversorgung im ländlichen Raum Das Fraunhofer-Zentrum für Digitale Diagnostik ZDD hat sich mit der Frage beschäftigt, wie die digitale Gesundheitsversorgung in ländlichen Regionen verbessert werden kann. Mit „Neighborhood Diagnostics“ entstand ein interaktiver Demonstrator, der verschiedene Szenarien von Gesundheitszuständen simuliert. Dabei wird gezeigt, wie Gesundheitsdaten über Smartphones und Wearables erfasst und nach Freigabe an behandelnde Instanzen übertragen werden. Zudem wird veranschaulicht, wie das Ökosystem die aggregierten Gesundheitsdaten nutzt, um den Gesundheitszustand von Patientinnen und Patienten besser einzuschätzen und Ärztinnen und Ärzten bei der Behandlungsentscheidung zu unterstützen. Darüber hinaus zeigt das Projekt SODIAPH, wie Datenbrüche in digitalen Patientenpfaden innerhalb eines Krankenhauses entstehen und wo sinnvoll angesetzt werden kann, um eine direkte Verbesserung der Datendurchgängigkeit zu erzielen. In diesem Zusammenhang gewinnt auch die kontaktlose Erfassung von Vitaldaten in der Telemedizin und im betrieblichen Gesundheitsmanagement an Bedeutung. Das Fraunhofer IGD ermöglicht mit den Technologien CareCam und Guardio eine kontinuierliche und diskrete Gesundheitsüberwachung – sowohl im häuslichen Umfeld als auch in Notfallsituationen. CareCam erfasst Vitalparameter wie Puls, Atmung und Körperhaltung und erkennt Stress anhand subtiler Veränderungen in Mimik und Blinzelverhalten. Guardio verwandelt ein Smartphone in ein mobiles EKG-Messgerät.