KI in der Entwicklung von Medizintechnik

Kann KI in der Medizintechnik die Effizienz radikal steigern?

Anforderungen formulieren, Informationen strukturieren, Unklarheiten abstimmen: In der Entwicklung von Medizingeräten entsteht viel Arbeit, bevor die erste technische Lösung umgesetzt wird. Gerade die Anforderungserstellung verlangt Zeit und Sorgfalt. Aus Produktideen, Anwendungsszenarien und technischen Rahmenbedingungen müssen eindeutige, verständliche und prüfbare Vorgaben entstehen.

KI kann diesen Prozess beschleunigen. Gleichzeitig enthalten die Ausgangsinformationen häufig vertrauliches Wissen. Damit stellt sich eine entscheidende Frage: Wie lässt sich KI in der Medizintechnik produktiv einsetzen, ohne sensible Daten preiszugeben?

Anforderungen als Effizienzhebel

Eine gute Anforderung beschreibt klar, was ein Produkt oder eine Funktion leisten soll. Sie schafft eine gemeinsame Grundlage für Entwicklung und Test. Ihre Formulierung ist allerdings oft aufwendig: Informationen liegen in Besprechungsnotizen, bestehenden Dokumenten oder den Köpfen einzelner Beteiligter. Sie müssen zusammengeführt und in eine konsistente Form gebracht werden.

Hier kann KI unterstützen. Sie kann aus bereitgestellten Informationen Anforderungsentwürfe formulieren und bei deren Strukturierung helfen. Das Entwicklungsteam erhält dadurch schneller eine Grundlage für die fachliche Bearbeitung.

Der Nutzen liegt vor allem darin, wiederkehrende Schreib- und Aufbereitungsarbeit zu reduzieren. Mehr Zeit bleibt für die Fragen, die Erfahrung und Produktverständnis erfordern: Ist die Anforderung richtig? Ist sie vollständig? Und lässt sie sich später eindeutig überprüfen?

Zwei Ingenieure beraten über den Datenschutz beim Einsatz von KI in der Medizintechnik

Vertrauliche Entwicklungsdaten brauchen Schutz

Wer KI in der Medizintechnik für die Anforderungserstellung nutzt, arbeitet möglicherweise mit Informationen, die das Unternehmen nicht verlassen sollen. Dazu gehören beispielsweise technische Produktdetails, kundenspezifische Angaben, vertrauliche Projektinformationen oder auch personenbezogene Daten.

Für den KI-Einsatz muss deshalb klar sein, welche Informationen verarbeitet werden dürfen und welche geschützt werden müssen. Ebenso relevant ist, wohin Daten übertragen werden, wer darauf zugreifen kann und unter welchen Bedingungen sie gespeichert oder weiterverwendet werden.

Datenhoheit bedeutet dabei, den Umgang mit den eigenen Informationen bewusst zu steuern. Diese Kontrolle muss Teil des Arbeitsablaufs sein.

KI-Unterstützung mit Datenfilter

Bei MEDtech Ingenieur nutzen wir KI-Unterstützung, um Anforderungen zu schreiben. Bevor die Informationen an die KI übergeben werden, entfernt ein vorgeschalteter Filter sensible Daten.

Damit wird der Schutz vertraulicher Inhalte bereits vor der KI-Verarbeitung berücksichtigt. Die aufbereiteten Informationen dienen anschließend als Grundlage für die Erstellung von Anforderungsentwürfen. 
So einen Datenfilter haben wir ebenfalls bei Medioora, unserem Requirements-Tool, eingesetzt. 

Vereinfacht ergibt sich folgender Ablauf:  
Informationen bereitstellen → sensible Daten herausfiltern → Anforderungsentwurf mit KI erstellen → fachlich prüfen und freigeben.

Die Herausforderung liegt darin, schützenswerte Inhalte zu entfernen und zugleich genügend fachlichen Kontext für brauchbare Ergebnisse zu erhalten. Deshalb gehören auch die Prüfung der Filterwirkung und ein geregelter Umgang mit unklaren Eingaben zu einem sorgfältig gestalteten Prozess.

Ein Datenfilter ist dabei ein wichtiger Schutzbaustein. Für die Bewertung des gesamten Datenumgangs müssen zusätzlich die eingesetzten Systeme, Zugriffsrechte und Bedingungen des KI-Anbieters betrachtet werden.

Die fachliche Verantwortung bleibt im Entwicklungsteam

Ein sprachlich überzeugender Entwurf ist noch keine belastbare Anforderung. KI kann Informationen falsch interpretieren, Zusammenhänge übersehen oder Inhalte ergänzen, die aus den Ausgangsdaten nicht hervorgehen.

Die fachliche Prüfung bleibt deshalb unverzichtbar. Verantwortliche müssen insbesondere bewerten, ob eine Anforderung eindeutig, sachlich richtig und überprüfbar ist. Auch ihre Konsistenz mit anderen Anforderungen und ihre Bedeutung für die Sicherheit des Geräts müssen berücksichtigt werden.

Änderungen und Freigaben sollten im vorgesehenen Entwicklungsprozess nachvollziehbar bleiben. So wird aus einem KI-generierten Entwurf eine geprüfte Arbeitsgrundlage.

Den tatsächlichen Zeitgewinn betrachten

Wie stark KI in der Medizintechnik die Anforderungserstellung beschleunigt, zeigt sich im vollständigen Ablauf. Ein schnell erstellter Entwurf bringt wenig, wenn anschließend umfangreiche Korrekturen nötig sind.

Für eine sinnvolle Bewertung sollten Teams deshalb die bisherige Bearbeitungszeit mit dem KI-gestützten Vorgehen vergleichen, einschließlich Datenaufbereitung, Prüfung und Nacharbeit. Ebenso zählt, ob die Ergebnisse die benötigte Qualität erreichen.

Ein klar abgegrenzter Anwendungsfall bietet dafür einen guten Einstieg. Anhand geeigneter Beispiele lässt sich prüfen, welche Informationen benötigt werden, wie zuverlässig der Schutz sensibler Daten funktioniert und an welchen Stellen tatsächlich Aufwand entfällt.

Mit diesem Ansatz kann KI die Medizintechnikentwicklung gezielt entlasten. 

Sie möchten Ihre Anforderungserstellung beschleunigen und sensible Entwicklungsdaten schützen? Sprechen Sie mit uns über die Einsatzmöglichkeiten von Medioora in Ihrem Entwicklungsprozess.


Geschrieben von Goran Madzar

MEDtech Ingenieur aus Leidenschaft! Mein Team und ich helfen Medizintechnik-Herstellern mit Engineering-Dienstleistungen dabei, Produkte zu entwickeln und in Verkehr zu bringen! Sprechen sie mich gerne an, ob bei LinkedIn oder per Mail. Ich freue mich Sie kennenzulernen.


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