Glossar
Glossar: künstliche Intelligenz in der Medizin
Der kleinste Satz an Begriffen, um künstliche Intelligenz in der Medizin verfolgen zu können.
Eine kompakte Ausgabe. Begriffe stehen nur einmal: Schreibvarianten, Abkürzungen und Synonyme sind in einem Eintrag zusammengefasst.
52 · 5 · 2026-08-25
52 von 52 Begriffen angezeigt.
- Artificial IntelligenceAIEtabliert
Künstliche Intelligenz
Rechensysteme, die Aufgaben ausführen, für die sonst menschliche Kognition nötig wäre — Wahrnehmung, Schlussfolgern und Sprachgebrauch.
Computational systems that perform tasks normally requiring human cognition, such as perception, inference and language use.
Der Oberbegriff, der in jedem Rechtstext und jeder klinischen Leitlinie vorkommt; gerade seine Weite ist der Grund, warum die engeren Begriffe unten praktisch mehr wiegen.
- Machine LearningMLEtabliert
Maschinelles Lernen
Verfahren, die ein Modell aus Daten ableiten statt aus ausdrücklich geschriebenen Regeln.
Methods that derive a model from data rather than from explicitly written rules.
Fast die gesamte klinische KI ist maschinelles Lernen; die Abgrenzung zu Regelwerken entscheidet darüber, wie ein System validiert und überwacht werden muss.
- Deep LearningDLEtabliert
Tiefes Lernen
Maschinelles Lernen mit mehrschichtigen neuronalen Netzen, die ihre Merkmalsdarstellungen selbst erlernen.
Machine learning using multi-layer neural networks that learn their own feature representations.
Die Grundlage der medizinischen Bildanalyse und aller heutigen Sprachmodelle im Gesundheitswesen.
- Foundation ModelEtabliert
Basismodell
Ein großes Modell, das auf breiten Daten vortrainiert und für viele nachgelagerte Aufgaben angepasst wird, statt für eine einzige gebaut zu sein.
A large model pre-trained on broad data and adapted to many downstream tasks rather than built for one.
Verlagert die Validierung von einem Modell je Aufgabe auf ein Modell für viele Aufgaben, was Aufsichtsbehörden als eigenes Risikoprofil behandeln.
- Large Language ModelLLMEtabliert
Großes Sprachmodell
Ein Basismodell, das darauf trainiert ist, Text vorherzusagen, und dadurch natürliche Sprache erzeugt und deutet.
A foundation model trained to predict text, producing and interpreting natural language.
Steht hinter Dokumentationsassistenten, Zusammenfassungen und Chats für Patientinnen und Patienten — und ist zugleich die Quelle des Halluzinationsrisikos im klinischen Einsatz.
- Medical Large Language ModelAufkommend
Medizinisches großes Sprachmodell
Ein Sprachmodell, das durch Fachtraining oder Feinabstimmung an klinischen Text, klinische Terminologie und klinische Aufgaben angepasst wurde.
A language model adapted to clinical text, terminology and reasoning tasks through domain training or tuning.
Die Anpassung an die Fachdomäne verbessert den Umgang mit Terminologie, belegt aber für sich genommen keine klinische Sicherheit; die Bewertung bleibt aufgabenbezogen.
- Multimodal AIAufkommend
Multimodale KI
Ein Modell, das mehr als eine Eingabeart — etwa Bilder, Text und Signale — in einem einzigen System verarbeitet.
A model that takes in more than one kind of input — for example images, text and signals — within a single system.
Entspricht dem tatsächlichen klinischen Denken, das Befund, Bild und Messwert zusammen liest statt nur eines davon.
- Software as a Medical DeviceSaMDRegulatorisch
Software als Medizinprodukt
Software mit medizinischer Zweckbestimmung, die diesen Zweck erfüllt, ohne Teil eines Hardware-Medizinprodukts zu sein.
Software intended for a medical purpose that performs that purpose without being part of a hardware medical device.
Die folgenreichste Einstufung in der Gesundheitssoftware überhaupt: Sie bestimmt Konformitätsbewertung, klinische Evidenz und die Pflichten nach dem Inverkehrbringen.
- Intended PurposeRegulatorisch
Zweckbestimmung
Die Verwendung, für die ein Produkt nach den Angaben des Herstellers in Kennzeichnung, Gebrauchsanweisung oder Werbematerial bestimmt ist.
The use for which a product is intended according to the data supplied by the manufacturer in labelling, instructions or promotional material.
Die Einstufung richtet sich nach dem, was der Hersteller angibt — auch auf einer Website; ein Haftungsausschluss hebt eine erklärte medizinische Zweckbestimmung nicht auf.
- AI-enabled Medical DeviceRegulatorisch
Medizinprodukt mit KI
Ein Medizinprodukt, dessen Funktion ganz oder teilweise von einem Modell des maschinellen Lernens abhängt.
A medical device whose function depends wholly or partly on a machine-learning model.
Bringt Pflichten mit sich, die statische Software nicht kennt: Datenverwaltung, Änderungskontrolle und Leistungsüberwachung nach der Freigabe.
- Predetermined Change Control PlanPCCPRegulatorisch
Plan für vorab festgelegte Änderungen
Eine vereinbarte Beschreibung, wie ein Modell nach der Zulassung ohne neue Einreichung geändert werden darf und wie jede Änderung überprüft wird.
An agreed description of how a model may be modified after authorisation without a new submission, and how each change will be verified.
Der Mechanismus, mit dem ein lernendes System rechtmäßig aktualisiert werden darf, statt es auf der zugelassenen Version einzufrieren.
- Post-Market SurveillancePMSRegulatorisch
Überwachung nach dem Inverkehrbringen
Systematische Erhebung und Auswertung der tatsächlichen Leistung eines Produkts, nachdem es auf dem Markt ist.
Systematic collection and review of a device's real-world performance after it is placed on the market.
Bei lernenden Systemen wird hier die Verschlechterung entdeckt: Ein validiertes Modell kann in einer neuen Population still versagen.
- Clinical Decision Support SystemCDSSEtabliert
System zur klinischen Entscheidungsunterstützung
Software, die Behandelnden patientenbezogene Informationen oder Empfehlungen als Grundlage einer Entscheidung liefert.
Software that provides clinicians with patient-specific information or recommendations to inform a decision.
Die Grenze zum regulierten Produkt verläuft dort, wo ein System nicht mehr nur Nachschlagematerial zeigt, sondern mit den Daten einer bestimmten Person arbeitet.
- Ambient Clinical IntelligenceACIAufkommend
Umgebungsbasierte klinische Intelligenz
Systeme, die dem Gespräch in der Sprechstunde zuhören und daraus die Dokumentation erstellen, ohne dass jemand tippen muss.
Systems that listen to a clinical encounter and produce documentation from it without the clinician typing.
Die am schnellsten übernommene Kategorie klinischer KI — und die, in der sich Fragen von Einwilligung, Tonaufnahme und Richtigkeit der Dokumentation bündeln.
- AI Medical ScribeAufkommend
KI-Dokumentationsassistent
Ein Werkzeug, das aus der Tonaufnahme einer Konsultation einen Notizentwurf erstellt, den die behandelnde Person prüft und freigibt.
A tool that drafts a clinical note from the audio of a consultation for the clinician to review and sign.
Das Muster „erst Entwurf, dann Bestätigung“ hält es nach den meisten Lesarten außerhalb der Produkteinstufung; fällt der Prüfschritt weg, ändert sich das.
- Medical Imaging AIEtabliert
KI in der medizinischen Bildgebung
Modelle, die Befunde in radiologischen und anderen medizinischen Bildern klassifizieren, erkennen, segmentieren oder überlagern.
Models that classify, detect, segment or register findings in radiological and other medical images.
Die größte Gruppe zugelassener KI-Medizinprodukte und die Quelle der meisten veröffentlichten Belege zur klinischen Leistung.
- RadiomicsEtabliert
Radiomik
Gewinnung einer großen Zahl quantitativer Merkmale aus medizinischen Bildern zur Verwendung als Modelleingaben.
Extraction of large numbers of quantitative features from medical images for use as model inputs.
Macht aus einem Bild eine Tabelle und damit etwas Auswertbares — und rückt die Reproduzierbarkeit zwischen Geräten ins Zentrum.
- Computational PathologyEtabliert
Computergestützte Pathologie
Analyse digitalisierter Gewebeschnitte durch rechnergestützte Modelle.
Analysis of digitised whole-slide tissue images by computational models.
Die Digitalisierung der Schnitte ist die Voraussetzung; ohne sie hat das Fach keine Eingabe, weshalb die Verbreitung der Scanner-Ausstattung folgt.
- Clinical Natural Language Processingclinical NLPEtabliert
Klinische Sprachverarbeitung
Gewinnung strukturierter Bedeutung aus klinischen Freitexten wie Notizen, Befunden und Entlassbriefen.
Extraction of structured meaning from free-text clinical documents such as notes, reports and discharge summaries.
Der größte Teil einer Akte ist Fließtext; fast jede weitere Auswertung setzt voraus, dass daraus zuerst Codes und Werte werden.
- Digital BiomarkerAufkommend
Digitaler Biomarker
Eine physiologische oder verhaltensbezogene Messgröße, die ein digitales Gerät erhebt und die als Anzeiger eines Gesundheitszustands dient.
A physiological or behavioural measure collected by a digital device and used as an indicator of a health state.
Macht die laufenden Daten von Verbrauchergeräten für Studien nutzbar — vorausgesetzt, das Maß selbst ist validiert.
- Remote Patient MonitoringRPMEtabliert
Telemonitoring
Erhebung von Gesundheitswerten außerhalb einer Einrichtung und deren Auswertung durch ein Behandlungsteam.
Collection of health measurements outside a care setting and their review by a care team.
Erzeugt jenen fortlaufenden Datenstrom, den die meisten Vorhersagemodelle in der chronischen Versorgung als gegeben annehmen.
- Precision MedicineEtabliert
Präzisionsmedizin
Anpassung von Vorbeugung und Behandlung an die individuelle Variabilität von Genen, Umwelt und Lebensweise.
Tailoring prevention and treatment to individual variability in genes, environment and lifestyle.
Das klinische Ziel, mit dem der größte Teil der Vorhersagemodellierung begründet wird, und der Grund, warum genomische Daten in die Modelleingabe gelangen.
- Risk StratificationEtabliert
Risikostratifizierung
Einteilung einer Population in Gruppen nach geschätzter Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses, um Aufmerksamkeit oder Mittel zu lenken.
Sorting a population into groups by estimated probability of an outcome, to direct attention or resources.
Hier richtet algorithmische Verzerrung den unmittelbarsten Schaden an, denn das Ergebnis verteilt Versorgung, statt einen Zustand nur zu beschreiben.
- Clinical Prediction ModelEtabliert
Klinisches Vorhersagemodell
Ein Modell, das für eine einzelne Person die Wahrscheinlichkeit einer vorliegenden Diagnose oder eines eintretenden Ereignisses schätzt.
A model estimating the probability of a diagnosis being present or an outcome occurring for an individual.
Die häufigste Form klinischer KI; Berichtsstandards entstanden gerade deshalb, weil die meisten veröffentlichten Modelle nicht nutzbar waren.
- Electronic Health RecordEHREtabliert
Elektronische Patientenakte
Die fortlaufende Aufzeichnung der Versorgung einer Person, geführt von einer Einrichtung des Gesundheitswesens.
The longitudinal record of a patient's care held by a healthcare provider organisation.
Die Hauptquelle der Trainings- und Inferenzdaten klinischer KI — und der Hauptgrund, warum diese Daten der Einrichtung folgen und nicht der Person.
- Fast Healthcare Interoperability ResourcesFHIREtabliert
FHIR
Ein HL7-Standard, der Gesundheitsdaten als modulare Ressourcen beschreibt, die über Web-Schnittstellen ausgetauscht werden.
An HL7 standard defining health data as modular resources exchanged over web APIs.
Die praktische Schnittstelle zwischen einem KI-System und echten klinischen Daten; sie zu benennen macht eine Interoperabilitätsaussage überprüfbar.
- International Patient SummaryIPSEtabliert
Internationale Patientenkurzakte
Ein minimaler, fachgebietsunabhängiger Datensatz zur Unterstützung ungeplanter grenzüberschreitender Versorgung.
A minimal, specialty-agnostic set of health data intended to support unplanned cross-border care.
Das konkrete Ziel für mitnehmbare Patientenakten und das Profil, an dem sich die meisten Exportversprechen messen lassen sollten.
- SNOMED CTEtabliert
SNOMED CT
Eine klinische Terminologie mit kodierten Begriffen und deren Beziehungen zur Erfassung klinischer Bedeutung.
A clinical terminology providing coded concepts and their relationships for recording clinical meaning.
Gibt einem Modell etwas Stabiles, woran ein Befund hängen kann; freie Textetiketten überstehen den Wechsel zwischen Systemen nicht.
- Medical OntologyEtabliert
Medizinische Ontologie
Eine formale Struktur von Begriffen und Beziehungen eines medizinischen Bereichs, über die geschlussfolgert werden kann.
A formal structure of concepts and relations in a medical domain, allowing meaning to be reasoned over.
Der Unterschied zwischen dem Abgleich von Zeichenketten und dem Abgleich von Bedeutung; ohne sie scheitert die Behandlung von Synonymen unbemerkt.
- Knowledge GraphKGEtabliert
Wissensgraph
Ein Graph aus Entitäten und typisierten Beziehungen als abfragbare Darstellung eines Fachgebiets.
A graph of entities and typed relationships used as a queryable representation of a domain.
Wird genutzt, um Erzeugtes an festgehaltene Fakten statt an das Modellgedächtnis zu binden — und um nachzuvollziehen, warum eine Ausgabe entstand.
- Health Data InteroperabilityEtabliert
Interoperabilität von Gesundheitsdaten
Die Fähigkeit von Systemen, Gesundheitsdaten auszutauschen und sie unter Erhalt ihrer Bedeutung zu nutzen.
The ability of systems to exchange health data and use it with its meaning preserved.
Austausch ohne gemeinsame Bedeutung liefert Daten, die ankommen, auf die man sich aber nicht verlassen kann; die zweite Hälfte ist die schwierige.
- European Health Data SpaceEHDSRegulatorisch
Europäischer Gesundheitsdatenraum
Ein EU-Rahmen für den Zugang zu elektronischen Gesundheitsdaten und deren Austausch für die Versorgung und für die Sekundärnutzung.
An EU framework governing access to and exchange of electronic health data for care and for secondary use.
Setzt datierte Pflichten für Aktensysteme und führt ein Kennzeichnungsregime ein, das nicht nur Produkte, sondern auch Wellness-Anwendungen erfasst.
- Special Category Health DataRegulatorisch
Gesundheitsdaten besonderer Kategorie
Personenbezogene Daten über die Gesundheit, deren Verarbeitung untersagt ist, sofern keine besondere Bedingung greift.
Personal data concerning health, whose processing is prohibited unless a specific condition applies.
Bestimmt die Rechtsgrundlage jedes Trainingsdatensatzes und ist der Grund, warum Anonymisierung und Einwilligungsgestaltung dem Modellentwurf vorausgehen.
- Federated LearningFLEtabliert
Föderiertes Lernen
Training eines gemeinsamen Modells über Einrichtungen hinweg durch Austausch von Modellaktualisierungen statt der Daten selbst.
Training a shared model across institutions by exchanging model updates instead of moving the data.
Die wichtigste Antwort für Kliniken, die ihre Akten nicht zusammenlegen können — wobei auch die Aktualisierungen selbst Informationen preisgeben können und eigenen Schutz brauchen.
- Privacy-Preserving Machine LearningPPMLAufkommend
Datenschutzwahrendes maschinelles Lernen
Verfahren, die begrenzen, was sich aus einem Modell oder seinem Training über einzelne Personen ableiten lässt.
Techniques that limit what can be inferred about individuals from a model or its training process.
Unterscheidet eine bauliche Garantie von einem Versprechen in einer Richtlinie — und genau danach fragt die Beschaffung.
- De-identificationRegulatorisch
Anonymisierung
Entfernen oder Verändern von Kennzeichen, sodass ein Datensatz ohne zusätzliche Informationen keiner Person mehr zugeordnet werden kann.
Removing or transforming identifiers so that a record can no longer be attributed to a person without additional information.
Pseudonymisierte Daten bleiben im EU-Recht personenbezogen; beides gleichzusetzen ist der häufigste Compliance-Fehler in KI-Vorhaben.
- Synthetic Health DataAufkommend
Synthetische Gesundheitsdaten
Künstlich erzeugte Datensätze, die die statistische Struktur echter Gesundheitsdaten nachbilden, ohne realen Personen zu entsprechen.
Artificially generated records that reproduce the statistical structure of real health data without corresponding to real people.
Nützlich für Entwicklung und Test; das Datenschutzrisiko nehmen sie für sich genommen nicht, denn Generatoren können ihren Trainingsbestand auswendig lernen.
- Retrieval-Augmented GenerationRAGEtabliert
Abrufgestützte Generierung
Quelltexte werden zur Anfragezeit abgerufen, und die Erzeugung stützt sich auf sie statt allein auf das Gedächtnis des Modells.
Retrieving source passages at query time and conditioning generation on them rather than on model memory alone.
Die übliche Gegenmaßnahme gegen Halluzinationen bei medizinischen Fragen und der Mechanismus, der eine Quellenangabe überprüfbar macht.
- GroundingAufkommend
Quellenbindung
Die Bindung einer erzeugten Aussage an eine bestimmte auffindbare Quelle, die sie belegt.
Tying a generated statement to a specific retrievable source that supports it.
Ohne sie sind eine richtige und eine erfundene Antwort für die lesende Person nicht zu unterscheiden — und darin besteht im klinischen Einsatz das ganze Problem.
- HallucinationEtabliert
Halluzination
Eine Antwort, die flüssig und überzeugend klingt, sich aber weder auf die Eingabe noch auf eine reale Quelle stützt.
Output that is fluent and plausible but not supported by the input or by any real source.
In der Medizin ist dieses Versagen unsymmetrisch: Eine erfundene Dosis oder Quellenangabe liest sich genau wie eine richtige.
- Clinical ValidationRegulatorisch
Klinische Validierung
Der Nachweis, dass die Ausgabe eines Systems in der vorgesehenen Population und Umgebung den beabsichtigten klinischen Nutzen erzielt.
Demonstration that a system's output achieves the intended clinical effect in the intended population and setting.
Etwas anderes als technische Genauigkeit: Ein Modell kann auf dem Testdatensatz gut abschneiden und in der Praxis dennoch nichts ändern oder schaden.
- Model CalibrationEtabliert
Kalibrierung
Die Übereinstimmung zwischen vorhergesagten Wahrscheinlichkeiten und den beobachteten Häufigkeiten des Ereignisses.
The agreement between predicted probabilities and observed frequencies of the outcome.
Ein gut trennendes, aber schlecht kalibriertes Modell liefert die richtige Reihenfolge und die falsche Zahl — unsicher, sobald die Zahl die Entscheidung trägt.
- Model DriftEtabliert
Modelldrift
Nachlassende Leistung eines eingesetzten Modells über die Zeit, wenn sich die Bedingungen von den Trainingsbedingungen entfernen.
Degradation of a deployed model's performance over time as conditions move away from those it was trained on.
Der Grund, warum eine einmalige Zulassung nicht genügt und Überwachung eine rechtliche Pflicht ist und nicht bloß gute Praxis.
- Dataset ShiftEtabliert
Verteilungsverschiebung
Ein Unterschied zwischen der Datenverteilung, auf der ein Modell trainiert wurde, und jener, auf die es angewendet wird.
A change between the data distribution a model was trained on and the one it is applied to.
Erklärt, warum ein in einem Krankenhaus validiertes Modell im nächsten versagt: andere Geräte, andere Kodiergewohnheiten, anderer Fallmix.
- Algorithmic BiasEtabliert
Algorithmische Verzerrung
Systematischer Unterschied in Leistung oder Wirkung eines Modells zwischen Gruppen, entstanden aus Daten, Entwurf oder Einsatz.
Systematic difference in a model's performance or effect across groups, arising from data, design or deployment.
Im Gesundheitswesen summiert sich der Schaden: Eine in den Daten unterrepräsentierte Gruppe erhält ungenauere Ergebnisse und daraufhin weniger Versorgung.
- FairnessEtabliert
Fairness
Ein ausdrücklich benanntes Kriterium dafür, wie Fehler oder Nutzen eines Modells über Gruppen verteilt sein sollen.
A stated criterion for how a model's errors or benefits should be distributed across groups.
Fairnesskriterien widersprechen einander mathematisch; sich für eines zu entscheiden ist eine klinische und ethische Entscheidung, keine technische Voreinstellung.
- Explainable AIXAIEtabliert
Erklärbare KI
Verfahren, die das Verhalten eines Modells oder eine einzelne Ausgabe für einen Menschen nachvollziehbar machen.
Methods that make a model's behaviour or a specific output understandable to a person.
Eine Erklärung, die plausibel klingt, dem Modell aber nicht entspricht, kann falsches Vertrauen eher stärken als abbauen.
- Uncertainty EstimationAufkommend
Unsicherheitsschätzung
Die Quantifizierung dessen, wie viel Vertrauen eine einzelne Vorhersage eines Modells rechtfertigt.
Quantifying how much confidence a model's individual prediction warrants.
Ermöglicht das sicherste Verhalten, das klinische KI kennt — die Antwort zu verweigern; ein System ohne sie kann das nicht.
- Human OversightRegulatorisch
Menschliche Aufsicht
Die Anforderung, dass ein Mensch den Betrieb eines KI-Systems verstehen, überwachen und übersteuern kann.
A requirement that a person can understand, monitor and override an AI system's operation.
Eine Rechtspflicht für Hochrisikosysteme und der Mechanismus, der einen Ablauf aus Entwurf und Bestätigung rechtmäßig hält.
- Automation BiasEtabliert
Automatisierungsverzerrung
Die Neigung, eine automatisierte Empfehlung anzunehmen und widersprechende Hinweise zu gering zu gewichten.
The tendency to accept an automated recommendation and to under-weigh contradicting evidence.
Der Grund, warum menschliche Aufsicht gestaltet und nicht vorausgesetzt werden muss: Ein Prüfschritt, den Menschen blind abzeichnen, ist keine Aufsicht.
- TRIPOD+AIEtabliert
TRIPOD+AI
Eine Berichtsleitlinie für Studien, die klinische Vorhersagemodelle entwickeln oder bewerten, einschließlich solcher mit maschinellem Lernen.
A reporting guideline for studies developing or evaluating clinical prediction models, including those using machine learning.
Liefert eine konkrete Prüfliste, an der sich beurteilen lässt, ob eine veröffentlichte Modellaussage überhaupt bewertbar ist.
- DICOMEtabliert
DICOM
Der Standard zur Speicherung und Übertragung medizinischer Bilder samt ihrer Aufnahme-Metadaten.
The standard for storing and transmitting medical images together with their acquisition metadata.
Die Metadaten machen ein Bild auswertbar und zugleich identifizierend; für KI-Verarbeitungsketten zählt beides.