Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGDFraunhofer auf der DMEA 2026
Digitale Technologien für fundierte Entscheidungen in der Medizin
Wie lassen sich medizinische Daten besser auswerten, Dokumentationspro-zesse effizienter gestalten und klinische Entscheidungen fundierter treffen? Auf der DMEA 2026 präsentiert die Fraunhofer-Gesellschaft Technologien, die Gesundheitsdaten analysieren, medizinisches Personal entlasten und neue datenbasierte Anwendungen in Forschung und Versorgung ermöglichen. Auf dem Fraunhofer-Gemeinschaftsstand zeigen mehrere Institute aktuelle Entwicklungen. Sie reichen von KI-gestützter Symptomanalyse über Datenräume für den sicheren Austausch von Gesundheitsdaten bis hin zu Assistenzsystemen für medizinische Dokumentation und datenbasierter Entscheidungsunterstützung sowie Lösungen für Training und Evaluation von KI-Modellen für medizinische Daten.
Die DMEA gilt als Europas führende Veranstaltung für Digital Health. Vom 21. bis 23. April 2026 zeigen Fraunhofer-Forschende ihre Entwicklungen in Halle 2.2, Stand D-109. Besucherinnen und Besucher erhalten Einblicke in Forschungsarbeiten, die große medizinische Datenbestände auswerten, klinische Prozesse unterstützen und neue datenbasierte Anwendungen für Forschung und Versorgung ermöglichen. Eine Auswahl der Exponate:
Daten- und Bildanalyse für fundierte Entscheidungen in der Nierenmedizin
Das Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD zeigt, wie Künstliche Intelligenz und Visual Analytics große medizinische Datenbestände in der Nephrologie nutzbar machen. Im Projekt RenalViz ermöglichen interaktive Visualisierungen die Analyse heterogener Patientendaten wie Laborwerten, Diagnosen und Behandlungsverläufen, um etwa Patientenkohorten zu vergleichen und Einflussfaktoren auf Krankheitsverläufe zu identifizieren. Im Projekt RENALCARE entwickelt das Institut zudem KI-basierte Verfahren zur Analyse medizinischer Bilddaten zur klinischen Entscheidungsunterstützung bei der operativen Behandlung von Nierentumoren. Die Technologien tragen dazu bei, komplexe medizinische Daten verständlich aufzubereiten und neue Erkenntnisse für eine präzisere und personalisierte Versorgung zu gewinnen.
Vertrauenswürdige KI-Modelle für Frauengesundheit und Kardiologie
Die App SympATA (Symptom Analysis and Tracking with AI) des Fraunhofer-Instituts für Kognitive Systeme IKS erleichtert das tägliche Gesundheitstracking für Frauen mit Hilfe von KI-Sprachmodellen. SympATA unterstützt die einfache Erfassung und Überwachung von Symptomen, damit Frauen ihre Gesundheit leichter im Blick behalten können. Gleichzeitig bietet SympATA eine zusätzliche, übersichtliche und für Patientinnen verständliche Datengrundlage für Arztgespräche.
Das Fraunhofer IKS erforscht außerdem, ob eine EKG-Analyse Hinweise auf andere, nicht kardiologische Krankheitsbilder entdecken kann. Das Institut entwickelt dafür erklärbare KI-Modelle, welche die EKG-Analyse erweitern. Der Fokus liegt dabei auf transparenten Vorhersagen, um Fehlschlüsse zu vermeiden.
Validierte KI für die klinische Forschung & Praxis
Das Fraunhofer-Institut für Digitale Medizin MEVIS stellt das technische Backend CuraMate AI Development zur vereinfachten, agilen Entwicklung bildbasierter medizinischer KI-Modelle vor. CuraMate AI Development erlaubt eine nahtlos integrierte, hochgradig anpassbare Kuratierung der Daten. Fachleute werden durch den iterativen Workflow zur Korrektur gezielt auf unsichere Bereiche gelenkt und so die Segmentierungsgenauigkeit erhöht. Der Aufwand für die Annotation wird reduziert. Auf großen Datenmengen vortrainierte KI-Modelle, sog. Foundation-Models, ermöglichen zudem eine effektive Modellentwicklung auch mit kleinen Datensätzen aus der Radiologie und Pathologie. Für einen gelingenden Transfer in die klinische Praxis werden Leistungskriterien wie Robustheit und Fairness der entwickelten KI-Modelle unter anderem mithilfe der statistischen Toolbox meval geprüft.
Souveräne Datenräume für den sicheren Austausch von Gesundheitsdaten
Das Fraunhofer-Institut für Software- und Systemtechnik ISST zeigt Konzepte für Health Data Spaces, die einen sicheren und kontrollierten Austausch von Gesundheitsdaten zwischen unterschiedlichen Akteurinnen und Akteuren ermöglichen. Die Technologien unterstützen eine interoperable und föderierte Dateninfrastruktur und schaffen damit die Grundlage für datengetriebene Innovationen in Forschung und Versorgung. So können medizinische Daten künftig sicherer geteilt, besser genutzt und für neue digitale Gesundheitsanwendungen verfügbar gemacht werden.
Effizientere Dokumentation durch KI-gestützte Systeme
Das Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS zeigt, wie Arztbriefe mithilfe einer bereits im Praxiseinsatz bewährten KI-Lösung deutlich schneller erstellt werden können und so das medizinische Personal spürbar entlasten. Die auf Deutsch trainierten, sicheren Sprachmodelle beschleunigen die Dokumentation, während die fachliche Kontrolle vollständig beim Personal bleibt.
Gleichzeitig entsteht eine umfassende KI-Kliniksuite, die weit über die reine Erstellung von Arztbriefen hinausgeht: Sie integriert automatisierte Informationsextraktion, intelligente Formularbefüllung sowie Unterstützung bei der Abrechnungscodierung und optimiert damit zentrale administrative Prozesse entlang der Versorgungskette. Ergänzt wird das Angebot durch Beratungsleistungen für Krankenhäuser, die bei der Entwicklung und Umsetzung ihrer individuellen KI-Strategie unterstützt werden, um eine nachhaltige digitale Transformation voranzutreiben.
Außerdem präsentiert das Fraunhofer IAIS Agentensysteme, die Versorgungsprozesse intelligent unterstützen, Informationsflüsse strukturieren und insbesondere in der Erstversorgung neue Effizienzpotenziale erschließen.
Interessierte können diese und weitere Anwendungen und Exponate während der DMEA am Fraunhofer-Gemeinschaftsstand in Halle 2.2, Stand D-109 live erleben und mit den Forschenden vor Ort ins Gespräch kommen.