Krankenhäuser sind hochkomplexe Systeme – sie leben von verlässlichen Daten, funktionierender Technik und gut integrierten Schnittstellen. Die Medizintechnik ist dabei ein entscheidender Motor für Innovation: Sie schafft die technischen Voraussetzungen, um moderne Verfahren sicher und effizient umzusetzen.

Doch gerade im Gesundheitswesen gilt: Daten müssen nicht nur verfügbar, sondern auch hochwertig und sicher sein. Das stellt uns – besonders beim Einsatz von Verfahren des Maschinellen Lernens – vor besondere Herausforderungen: Wie lassen sich innovative Ansätze in einem Umfeld umsetzen, das zu Recht hohe Anforderungen an Datenschutz, Qualität und Verlässlichkeit stellt?

Cyber-physische Systeme (CPS) spielen eine zunehmend zentrale Rolle in der Medizintechnik und im Gesundheitswesen. Sie verbinden medizinische Geräte, Sensorik und Aktorik mit intelligenter Datenverarbeitung und digitaler Kommunikation. Solche Systeme ermöglichen eine kontinuierliche Überwachung von Patientenzuständen, automatisierte Therapien oder die Fernübertragung medizinischer Daten – in Echtzeit und oft lebenswichtig.

Im Gesundheitswesen und in der Medizintechnik gewinnt die Entwicklung neuer Gesundheitsprodukte in alternden Gesellschaften zunehmend an Bedeutung. Moderne Sensoren ermöglichen eine schnellere und genauere Diagnose, während Data Analytics (z. B. basierend auf Machine Learning) Risiken frühzeitig aufdeckt und Heilungschancen verbessert. KI-gestützte Verfahren ermöglichen personalisierte Medikamente und Therapien, und innovative Geräte unterstützen Menschen mit Behinderung oder erleichtern chirurgische Eingriffe. Eingebettete Systeme sorgen zudem für eine lückenlose Ergebnisüberwachung – vor Ort und auch bei Patienten an entfernten Standorten.

Die Grundlage solcher Systeme bildet die Mikrocomputertechnik. Sie ermöglicht die Auswahl und Ansteuerung geeigneter Mikrocontroller sowie die Integration medizinischer Sensoren und Schnittstellen. Typische Anwendungen sind z. B. Blutzuckermessgeräte, Infusionspumpen oder intelligente Prothesen. Die Mikrocomputertechnik sorgt dafür, dass diese Geräte zuverlässig und sicher im medizinischen Kontext funktionieren.
Embedded Systems erweitern diese Basis um komplexere Steuerungslogik. Beispiele sind die Echtzeitverarbeitung von EKG-Signalen oder die präzise Dosierung in Medikamentenpumpen. Sie sind speziell auf sicherheitskritische und normierte Anwendungen im Gesundheitswesen zugeschnitten. Oft werden Redundanz- und Sicherheitsmechanismen eingesetzt.

Die durch CPS generierten Gesundheitsdaten können mit Data Analytics ausgewertet werden. Anwendungen sind die Erkennung von Trends im Krankheitsverlauf, die Alarmierung bei Grenzwertüberschreitungen oder die Bewertung von Therapieeffizienz. Klinische Entscheidungsunterstützungssysteme nutzen solche Analysen, um Ärzt:innen schnell und datenbasiert zu informieren. Data Science geht einen Schritt weiter. Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen können Modelle entwickelt werden, die z. B. einen drohenden Herzinfarkt vorhersagen. Auch personalisierte Therapiepläne oder automatisierte Risikoeinstufungen für Patient:innen sind möglich. Diese Verfahren sind besonders im Bereich der Prävention, der bildbasierten Diagnostik (z. B. CT/MRT) und der chronischen Krankheitsüberwachung von großer Bedeutung.

Cyber-physische Systeme (CPS) sind vernetzte technische Systeme, die physikalische Prozesse über Sensoren erfassen, diese mithilfe eingebetteter Computer verarbeiten und durch Aktoren in die reale Welt eingreifen. Damit vereinen CPS die physische Welt mit der digitalen Informationsverarbeitung. Die Entwicklung und der Betrieb solcher Systeme erfordern Kenntnisse aus mehreren technischen Disziplinen, die eng miteinander verknüpft sind:

• Mikrocomputertechnik bildet die Hardware-Grundlage für CPS. Sie befasst sich mit Mikrocontrollern, digitalen Schaltungen und der hardwarenahen Programmierung. Ohne diese Komponenten wäre die direkte Interaktion mit Sensoren und Aktoren nicht möglich.
• Embedded Systems nutzen die Mikrocomputertechnik, um spezialisierte Software auf ressourcenbeschränkter Hardware auszuführen. Sie sind das “Gehirn” vieler CPS – etwa in Medizingeräten, autonomen Robotern oder industriellen Steuerungen. Echtzeitfähigkeit, Robustheit und Energieeffizienz spielen dabei eine zentrale Rolle.
• Data Analytics kommt ins Spiel, wenn CPS kontinuierlich Daten generieren, z. B. Sensordaten, Nutzungsdaten oder Zustandsinformationen. Durch die Analyse dieser Daten lassen sich Muster erkennen, Systeme überwachen und fundierte Entscheidungen treffen – etwa zur Prozessoptimierung oder Fehlerdiagnose.
• Data Science geht noch einen Schritt weiter: Sie nutzt Methoden des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz, um Vorhersagemodelle oder adaptive Steuerungen zu entwickeln. Damit werden CPS nicht nur reaktiv, sondern zunehmend vorausschauend und autonom.

Zusammen ermöglichen diese Disziplinen die Entwicklung intelligenter, vernetzter Systeme, die in Echtzeit auf ihre Umwelt reagieren, aus Daten lernen und sich an wechselnde Bedingungen anpassen können – zentrale Eigenschaften moderner cyber-physischer Systeme.