Fallstudie | 10 February 2026
Wie ein Gesundheitsunternehmen KI-gestütztes chronisches Krankheitsmanagement nutzte, um die Patientenergebnisse zu verbessern und das Marktvertrauen zurückzugewinnen
Verfasst von : Ipseeta Dash
Überblick:
Chronische Erkrankungen verursachen rund 72 % der weltweiten Gesundheitsausgaben. Angesichts dieser steigenden Fallzahlen hat sich ein 2016 gegründetes deutsches Digital-Health-Unternehmen zum Ziel gesetzt, die Versorgung chronisch Kranker durch Fernüberwachung, mobile Gesundheits-Apps und KI-gestützte Tools für Erkrankungen wie Diabetes, Bluthochdruck und COPD zu revolutionieren. Trotz etablierter Marktpräsenz gelang es dem Unternehmen jedoch nicht, seine Geschäftstätigkeit auszuweiten oder nachhaltiges Interesse von Leistungserbringern zu gewinnen.
Die Geschichte
Von 2018 bis 2020 sanken die Aktien des Unternehmens von 12 Millionen Euro auf 3,5 Millionen Euro. Zu den Hauptgründen für diesen Rückgang zählten fragmentierte digitale Arbeitsabläufe, eine unzureichende Integration von elektronischen Patientenakten (EHR), nicht verwertbare Patientendaten sowie KI-Tools, denen es an Transparenz und Vertrauen bei den Ärzten mangelte. Die Kundenbindung sank, das Nutzerwachstum stagnierte und das Marktvertrauen nahm ab. Angesichts des dringenden Handlungsbedarfs wandte sich das Unternehmen Anfang 2021 an Research Nester, um eine grundlegende Produktneuentwicklung mit Fokus auf datengestützte Entscheidungsfindung und durchgängiger IT-Integration zu realisieren.
Die Herausforderungen
Trotz des Angebots modernster digitaler Werkzeuge wie:
- Fernüberwachungsgeräte zur Bestimmung von Glukose und Blutdruck
- Mobile Anwendungen mit Gesundheitscoaching und Medikamentenverfolgung
- Dashboards für prädiktive Analysen für Fachkräfte im Gesundheitswesen
Das Unternehmen stieß in klinischen Einrichtungen wie Krankenhäusern und Hausarztpraxen auf geringe Akzeptanz. Bis 2020 hatten sich lediglich drei institutionelle Kunden angeschlossen, und nach drei Jahren am Markt zählte das Unternehmen nur 12.000 aktive Nutzer. Die Abwanderungsrate stieg auf 35 %. Ärzte nannten mangelnde Interoperabilität, begrenzte umsetzbare Erkenntnisse und intransparente KI-Algorithmen als Hauptmängel. Die Tools, die eigentlich die Behandlungsteams unterstützen sollten, wurden nicht ausreichend genutzt, missverstanden oder ihnen wurde misstraut. Ohne ein einheitliches, auf die Bedürfnisse der Ärzte ausgerichtetes Ökosystem konnten die Innovationen ihr Versprechen nicht einlösen.
Unsere Lösung:
Um den Abwärtstrend umzukehren, startete Research Nester eine von Grund auf neu entwickelte Diagnosephase und wandte dabei sein proprietäres HealthTech SWOT+-Framework an, eine fortschrittliche Methodik, die die Produkt-Markt-Passung, die KI-Bereitschaft, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und den Reifegrad der digitalen Infrastruktur bewertet.
Wichtigste identifizierte Lücken:
- Keine EHR-Integration: Die digitalen Lösungen waren nicht mit großen Plattformen wie Epic und Cerner kompatibel.
- Nutzung unstrukturierter Daten: Obwohl umfangreiche Patientendaten erhoben wurden, fehlten Echtzeit-Analyse- oder Mustererkennungsfunktionen.
- Generische KI-Algorithmen: Die Modelle wurden mit veralteten und nicht diversen Datensätzen trainiert, was die Genauigkeit und Fairness einschränkt.
- Keine Segmentierung oder Personalisierung: Die Plattform konnte die Nutzererfahrung nicht anhand klinischer Risiken oder demografischer Merkmale differenzieren.
- Mangelnde Einbindung der Ärzte: Die Tools boten keine sinnvollen Schnittstellen für die Gesundheitsdienstleister, was die Akzeptanz bei den Fachkräften verringerte.
Mit einem klaren Verständnis dieser systemischen Probleme entwickelte Research Nester eine zweiphasige Transformationsstrategie, um die Plattform des Unternehmens für die chronische Versorgung in ein skalierbares, intelligentes und auf die Anbieter abgestimmtes Ökosystem umzuwandeln.
Phase I: Aufbau einer einheitlichen digitalen Gesundheitsinfrastruktur
1. Nahtlose Integration der elektronischen Patientenakte : Research Nester koordinierte die Entwicklung sicherer APIs, um die Echtzeit-Synchronisierung von Patientendaten von Wearables und mobilen Apps direkt in die bestehenden elektronischen Patientenakten des Krankenhauses zu ermöglichen. Dies erhöhte die klinische Relevanz erheblich und verbesserte die Entscheidungsfindung auf Basis von Patientendaten aus der Ferne.
2. Zentrales Gesundheitsdatenlager : Ein Cloud-natives Datenlager wurde implementiert, um Daten von verschiedenen Endpunkten, Geräten, elektronischen Patientenakten, Apotheken und Patientenberichten zu konsolidieren. Dank robuster Sicherheits- und DSGVO-konformer Protokolle ermöglichte das System Folgendes:
- Analyse historischer Trends
- Für maschinelles Lernen geeignete Datensätze
- Vereinfachter Zugang für Anbieter und Pflegeteams
3. Überarbeitete Benutzeroberflächen : Die Benutzeroberflächen wurden neu gestaltet, um sowohl Patienten als auch Ärzten optimale Ergebnisse zu liefern. Patienten erhalten personalisierte Dashboards mit Zielverfolgung und Empfehlungen für mehr Wohlbefinden. Ärzte haben Zugriff auf Prognose-Panels, die Hochrisikofälle hervorheben, sowie auf Echtzeit-Feedbackschleifen für die Behandlung.
Phase II: Erschließung KI-gestützter Erkenntnisse in der chronischen Pflege
1. Verbesserte prädiktive Intelligenz : Mithilfe gut strukturierter, interoperabler Daten setzte Research Nester KI-Modelle ein, die im Rahmen öffentlich-privater Partnerschaften in Europa mit anonymisierten Datensätzen von über 100.000 Patienten trainiert wurden. Diese Modelle konnten:
- Potenzielle Krankenhausaufenthalte vorhersagen
- Erkennung von Medikamenten-Nichteinhaltung
- Erreicht eine Genauigkeit von 82 % bei der Vorhersage glykämischer Ereignisse bei Diabetikern.
2. Hochgradig personalisierte digitale Pflegelösung : Jeder Nutzer erhielt einen individuell abgestimmten Pflegeprozess, der in Echtzeit auf Basis von Gesundheitsdaten, Lebensstilentscheidungen und krankheitsspezifischen Risiken angepasst wurde. KI-gestützte Hinweise förderten eine bessere Therapietreue, rechtzeitige Interventionen und Lebensstiländerungen.
3. KI-gestützter Co-Pilot für Ärzte : Um das Vertrauen in die Ärzteschaft wiederherzustellen, hat Research Nester ein Entscheidungsunterstützungssystem, das KI-gestützte Co-Pilot-Tool, eingeführt, das die ärztliche Beurteilung ergänzen und nicht ersetzen soll. Zu den wichtigsten Funktionen gehören:
- Erkennung einer Verschlechterung des Gesundheitszustands 72 Stunden im Voraus
- Visualisierung von Trends in der Therapietreue
- Vorschläge für evidenzbasierte Behandlungsoptimierungen
Dieses Tool setzte auf Transparenz und ermöglichte es Ärzten, die Beweggründe hinter KI-Empfehlungen nachzuvollziehen, was das Vertrauen und die Akzeptanz deutlich steigerte. Vor allem aber etablierte sich die Plattform nicht nur als Überwachungsinstrument, sondern auch als Entscheidungshilfe und Optimierungstool für die Versorgung chronisch Kranker, dem Patienten und Leistungserbringer gleichermaßen vertrauen.
Ergebnisse
Durch die strategische Integration von IT und den Einsatz von KI erlebte das Gesundheitsunternehmen eine dramatische Wende.
Metrisch | Vorher (2020) | Nach (2023) |
Jahresumsatz | 2,3 Millionen Euro | 18,8 Millionen Euro |
Aktiver Patientenstamm | 11.000 Nutzer | 246.000 Nutzer |
Institutionelle Kunden | 4 | Mehr als 40 Krankenhäuser und Kliniken |
Abwanderungsrate | 36 % | 7,9 % |
Klinische Adoptionsrate | 13% | 74 % |
Bewertung | 3,4 Millionen Euro | 37 Millionen Euro |
Marktanerkennung:
- Auszeichnung : EU HealthTech Excellence in Digital Therapeutics 2023
- Zertifizierung : CE-Kennzeichnung als Medizinprodukt der Klasse IIa
- Partnerschaft mit : Deutscher Krankenkasse (AOK) für ein Pilotprojekt zur Kostenerstattung für chronische Erkrankungen
Was hat diesen Wandel ermöglicht?
Der Aufstieg des Gesundheitsunternehmens von einem stagnierenden zu einem Branchenführer wurde durch eine Kombination aus strategischer Planung, tiefgreifender technologischer Integration und stakeholderorientierter Innovation ermöglicht. Die vier tragenden Säulen dieser erfolgreichen Transformation sind:
1. Etablierung einer datenzentrierten Kultur: Eine der tiefgreifendsten Veränderungen betraf den Umgang des Unternehmens mit Daten. Was einst ein reaktiver, fragmentierter Prozess war, der auf veralteten Gesundheitsberichten basierte, hat sich zu einem proaktiven, erkenntnisreichen Rahmenwerk entwickelt, das auf Echtzeitanalysen beruht. Dank der wertvollen Unterstützung von Research Nester überarbeitete das Unternehmen seine Strategie, um kontinuierliche Datenströme aus elektronischen Patientenakten, Wearables, Umweltsensoren und demografischen Daten zu integrieren. Diese Datenströme wurden in einem zentralen Health Data Lake zusammengeführt, der als analytischer Kern der Plattform dient. Diese Transformation ermöglichte dem Unternehmen Folgendes:
- Frühindikatoren für Risiken für die öffentliche Gesundheit erkennen
- Strategische Interventionen auf der Grundlage von Mustererkennung
- Bieten Sie klinischen Teams und Gesundheitsbehörden datengestützte Entscheidungen in Echtzeit an.
Durch die Integration prädiktiver Intelligenz in jeden Aspekt des Betriebs hat das Unternehmen den Schritt von der Datenerfassung hin zu einem echten Gesundheitsinformationsmanagement geschafft.
2. Angleichung der Prioritäten von Patienten und Anbietern: Ursprünglich erfolgte die Produktentwicklung isoliert und losgelöst von den tatsächlichen Erfahrungen der Plattformnutzer. Dies führte zu einem Ungleichgewicht zwischen dem entwickelten Produkt und den tatsächlichen Bedürfnissen der Nutzer. Die Transformation veränderte diesen Ansatz hin zu einer gemeinsamen Entwicklung und einem inklusiven Design. Das Unternehmen investierte in Feedbackschleifen mit folgenden Beteiligten:
- Ärzte und Kliniker
- Patienten, die mit chronischen Krankheiten leben
- IT-Manager im Gesundheitswesen
- Epidemiologen und Pflegekoordinatoren
Durch diese Kooperationen wurden maßgeschneiderte Schnittstellen und Werkzeuge für jeden Beteiligten entwickelt:
- Kliniker hatten Zugriff auf intelligente Dashboards, die Hochrisikopatienten und klinische Entscheidungen priorisierten.
- Die Gesundheitsbehörden erhielten Geodaten für die Krankheitsüberwachung.
- Die Patienten interagierten mit intuitiven mobilen Apps, die Benachrichtigungen, Zielverfolgung und Gesundheitszusammenfassungen in verständlicher Sprache boten.
Durch diesen partizipativen Ansatz wurde eine nahtlose Dateninteroperabilität zwischen allen Beteiligten geschaffen, was die Nutzungsraten, das Engagement und die klinische Relevanz steigerte.
3. KI praktisch und transparent gestalten: Zuvor beschränkten sich die KI-Fähigkeiten des Unternehmens auf traditionelle Algorithmen, die Ergebnisse ohne Kontextbezug lieferten. Dieser Mangel an Transparenz beeinträchtigte das Vertrauen von Ärzten und die behördliche Zulassung. Um dem entgegenzuwirken, integrierte Research Nester erklärbare KI (XAI) in den Kern des Systems. Die neuen Modelle boten Folgendes:
- Klare Einblicke in die Faktoren, die jede Vorhersage beeinflussen
- Regions- und bevölkerungsbezogene Erklärungen von Risikofaktoren
- Konfidenzwerte mit Sensitivitätseinstellungen für die klinische Zulassung
Dieses Rahmenwerk versetzte Kliniker und Mitarbeiter des öffentlichen Gesundheitswesens in die Lage, KI-generierte Ergebnisse kritisch zu bewerten, zu interpretieren und zu optimieren, anstatt ihnen blind zu folgen. Die Plattform wandelte sich somit von einem Entscheidungsinstrument zu einem Partner im Entscheidungsprozess und gewann das Vertrauen von medizinischem Fachpersonal aller Fachrichtungen.
4. Zukunftsfähige digitale Unterstützung: Eine Entwicklung dieser Größenordnung erforderte mehr als Analysen und Design; sie benötigte eine moderne, sichere und konforme digitale Infrastruktur. Die bestehende IT-Infrastruktur wurde zugunsten einer modularen, Cloud-nativen Architektur abgebaut, um das Unternehmen für exponentielles Wachstum zu rüsten. Zu den wichtigsten Aktualisierungen gehörten:
- Migration zu Microservices zur Förderung agiler Entwicklung
- API-Integration mit führenden EHR-Systemen über die FHIR- und HL7-Standards
- Implementierung einer unternehmensweiten Daten-Governance, die mit der DSGVO, dem NHS und ISO 27001 übereinstimmt
- Automatisierungspipelines für Continuous Delivery ermöglichen schnelle Iterationen und Systemverbesserungen
Die Ergebnisse waren unmittelbar und spürbar:
- Erweiterung von 2 Gesundheitsbezirken auf über 40 in nur einem Jahr
- Die Verfügbarkeit wurde auf 99,5 % verbessert.
- 38 % Senkung der IT-Betriebskosten
Fazit: Der neue Maßstab für die digitale Versorgung chronisch Kranker
Dieser Fall ist mehr als nur eine Geschichte technischer Verbesserungen; er ist ein Entwurf für die Zukunft des Gesundheitswesens. Es ging darum, ein zukunftssicheres Modell zu entwickeln, das verschiedenen Gesundheitssystemen hilft, sich an die sich wandelnden Krankheiten anzupassen und sowohl Leistungserbringer als auch Patienten in großem Umfang zu stärken. Da die Versorgung immer personalisierter, kontinuierlicher und datenreicher wird, müssen Organisationen integrierte Systeme einführen, die die Lebensrealität jedes einzelnen Nutzers widerspiegeln. Dank der Partnerschaft mit Research Nester konnte sich dieses einst schwächelnde Startup nicht nur erholen, sondern als erweiterbarer, interoperabler Marktführer im chronischen Krankheitsmanagement neu erfinden. Der Erfolg des Startups beweist, dass es mit der richtigen Datenverwaltung, nutzerzentriertem Design und transparenter Intelligenz möglich ist, Vertrauen wiederherzustellen, die Marktposition zurückzugewinnen und eine intelligentere und mitfühlendere Versorgung zu gewährleisten.
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