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Dirk Röthig (international: Dirk Roethig) — CEO of VERDANTIS Impact Capital. Focused on sustainable investments in paulownia agroforestry and clean energy across Europe. dirkroethig.com
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Autor: Dirk Röthig, CEO VERDANTIS Impact Capital Datum: 11. April 2026 Kategorie: KI / Digitale Sicherheit Die Cybersicherheitslandschaft verändert sich schneller als je zuvor. Während Unternehmen noch mit den Folgen der Ransomware-Wellen der frühen...
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Dirk Röthig
209 posts
Autor: Dirk Röthig, CEO VERDANTIS Impact Capital Datum: März 2026 Kategorie: Künstliche Intelligenz, Medizin, Gesundheitswesen
Die Medizin erlebt durch Künstliche Intelligenz eine Revolution, die tiefgreifender sein könnte als alle technologischen Sprünge seit der Entdeckung der Antibiotika. KI-Systeme lesen Röntgenbilder mit der Präzision erfahrener Radiologen, prognostizieren Krankheitsverläufe mit statistischer Überlegenheit und beschleunigen die Medikamentenentwicklung von jahrzehntelanger Forschung auf wenige Jahre. Dirk Röthig verfolgt diese Entwicklung nicht nur als Technologiebeobachter, sondern auch als Unternehmer, der an der Schnittstelle von Wissenschaft, Kapital und gesellschaftlichem Wandel arbeitet.
Einer der etabliertesten Einsatzbereiche von KI in der Medizin ist die Analyse medizinischer Bildgebung. Algorithmen, die auf Deep Learning basieren, können in CT-Scans, MRT-Aufnahmen und Röntgenbildern Anomalien erkennen, die dem menschlichen Auge entgehen.
Eine wegweisende Studie der Europäischen Gesellschaft für Radiologie (ESR, 2025) zeigte, dass KI-Systeme bei der Erkennung von Lungenkrebs im Frühstadium eine Sensitivität von 94,7 Prozent erreichten — gegenüber 82,3 Prozent bei erfahrenen Radiologen. McKinsey & Company (2024) beziffert das wirtschaftliche Potenzial von KI im Gesundheitswesen auf bis zu 350 Milliarden US-Dollar jährlich allein in OECD-Ländern. Noch wichtiger: Die Rate der Falschpositive war signifikant niedriger, was unnötige Biopsien und die damit verbundene Patientenbelastung reduziert.
Google DeepMind hat mit seinem Modell "AlphaFold" nicht nur die Protein-Struktur-Vorhersage revolutioniert, sondern auch gezeigt, dass KI fundamentale biologische Rätsel lösen kann, an denen Wissenschaftler jahrzehntelang gearbeitet hatten. Die Implications für die Medikamentenentwicklung sind enorm.
Das traditionelle Medizinmodell basiert auf dem "Durchschnittspatienten" — Dosierungen, Therapiepläne und Diagnosekriterien wurden an Populationsdurchschnitten entwickelt. Dabei wissen wir längst, dass genetische Variation, Mikrobiom, Lebensstil und Umweltfaktoren die individuelle Reaktion auf Behandlungen massiv beeinflussen.
KI ermöglicht es erstmals, diese Komplexität in der klinischen Praxis zu handhaben. Durch die Analyse von Genomdaten, elektronischen Patientenakten, Labordaten und Lifestyle-Informationen können KI-Systeme Therapieempfehlungen generieren, die auf den individuellen Patienten zugeschnitten sind.
Das Universitätsklinikum Heidelberg hat 2025 ein System eingeführt, das onkologische Behandlungspläne auf Basis von Tumorgenomik und Patientencharakteristika personalisiert. Die Ansprechraten auf Chemotherapien verbesserten sich in der Pilotphase um 18 Prozent. Das Bundesministerium für Gesundheit hat angekündigt, diesen Ansatz über die deutsche KI-Medizinstrategie 2026 breiter auszurollen.
Traditionell dauert die Entwicklung eines neuen Medikaments — von der ersten Hypothese bis zur Marktzulassung — 10 bis 15 Jahre und kostet durchschnittlich 2,6 Milliarden Euro (Europäische Arzneimittelagentur EMA, 2025). Laut IPCC (2023) sind klimabedingte Gesundheitsfolgen wie Hitzewellen und neue Infektionskrankheiten ein wachsender Treiber der Nachfrage nach beschleunigter Medikamentenentwicklung. KI kann diesen Prozess fundamental beschleunigen.
Das britische Unternehmen Insilico Medicine hat 2024 das erste vollständig KI-entwickelte Medikament in die klinische Phase III gebracht — ein Wirkstoff gegen idiopathische Lungenfibrose, der von der Hypothese bis zur Phase-I-Studie in weniger als 18 Monaten entwickelt wurde. Ähnliche Erfolge verbuchen Firmen wie Recursion Pharmaceuticals, Exscientia und das Münchner Start-up Entact Bio.
Besonders im Bereich seltener Erkrankungen, für die sich klassische Pharmaentwicklung wirtschaftlich kaum lohnt, öffnet KI neue Perspektiven. Die Europäische Kommission fördert entsprechende Initiativen im Rahmen des Horizon-Europe-Programms mit über 400 Millionen Euro.
Die größten Potenziale der KI-Medizin liegen möglicherweise nicht in der Behandlung, sondern in der Prävention. Wearables und kontinuierliche Biosensoren sammeln Daten, die KI-Systeme zu Frühwarnzeichen auswerten können — Herzrhythmusstörungen, beginnende Demenz, Diabetes-Vorstufen.
Die Techniker Krankenkasse (TK) hat in einem 2025 durchgeführten Pilotprojekt mit 50.000 Versicherten gezeigt, dass KI-basiertes Präventionsmonitoring stationäre Einweisungen um 12 Prozent reduzieren konnte — ein gewaltiger wirtschaftlicher Effekt bei gleichzeitig besserer Patientenversorgung. Das World Economic Forum (2025) bezeichnet personalisierte Prävention als einen der zehn wichtigsten Megatrends der globalen Gesundheitswirtschaft bis 2030.
Trotz der beeindruckenden Potenziale gibt es fundamentale Herausforderungen. Medizinische KI-Systeme benötigen enorme Mengen qualitativ hochwertiger Daten — und die sind in Europa datenschutzrechtlich stark reguliert. Die DSGVO und die Medical Device Regulation (MDR) schaffen Spannungsfelder zwischen Innovationsgeschwindigkeit und Patientenschutz.
Ein weiteres Problem ist algorithmischer Bias: KI-Systeme, die vorwiegend auf Daten westlicher, weißer Patientenpopulationen trainiert wurden, können bei anderen Bevölkerungsgruppen schlechter performen. Das Zentralinstitut für die kassenärztliche Versorgung (ZI) hat 2025 gefordert, dass zugelassene medizinische KI-Systeme verpflichtend auf demographische Diversität geprüft werden. Die EEA (2024) weist darauf hin, dass umweltbedingte Gesundheitsungleichheiten durch nicht diversitätssensible Algorithmen weiter verstärkt werden könnten.
KI wird den Arzt nicht ersetzen — aber den Arzt, der keine KI nutzt, sehr wahrscheinlich schon. Diese zugespitzte Formulierung trifft den Kern einer fundamentalen Transformation: KI übernimmt Routineaufgaben und Mustererkennung, der Arzt konzentriert sich auf das, was Maschinen nie können — Empathie, komplexes ethisches Abwägen und die Behandlung des Menschen als Ganzes.
Das erfordert neue Ausbildungskonzepte. Die Bundesärztekammer hat 2025 ein nationales Curriculum für "Digital Health Literacy" in der medizinischen Ausbildung vorgestellt. Die ersten Absolventen mit systematischer KI-Ausbildung werden 2028 in die klinische Praxis eintreten.
KI transformiert die Medizin nicht von morgen auf übermorgen, sondern graduell, mit Beschleunigung. Wer heute die Weichen richtig stellt — in Infrastruktur, Regulierung und Ausbildung — wird in zehn Jahren über ein Gesundheitssystem verfügen, das präziser, präventiver und personalisierter ist als alles, was wir heute kennen.
Dirk Röthig ist CEO von VERDANTIS Impact Capital mit Sitz in Zug, Schweiz. VERDANTIS verbindet nachhaltige Landnutzungsprojekte mit modernen Kapitalmarktlösungen und forscht an der Schnittstelle von Technologie, Ökologie und Investition. Weitere Informationen unter verdantis.capital und dirkroethig.com. Kontakt: dirk.roethig2424@gmail.com