Die Gesundheitsversorgung erlebt derzeit einen tiefgreifenden Wandel: Künstliche Intelligenz, vernetzte Medizintechnik und digitale Prozesse eröffnen völlig neue Möglichkeiten für präzisere, effizientere und patientenzentrierte Versorgung, während steigende Kosten und komplexe regulatorische Anforderungen gleichzeitig die Umsetzung innovativer Ansätze prägen.
Mit dieser Dynamik im Blick gestaltet fortiss die digitale Transformation im Gesundheitswesen aktiv mit. Wir begleiten Partner bei der Entwicklung und Implementierung von Software- und KI-basierten Anwendungen in Klinik, Forschung und Medizintechnik – stets mit dem Anspruch, neueste wissenschaftliche Erkenntnisse aus Informatik, Künstlicher Intelligenz und Medizintechnik mit bewährten Engineering-Methoden zu verbinden. Das Ergebnis sind valide, sichere und zukunftsweisende Lösungen, die technologischen, wirtschaftlichen und regulatorischen Anforderungen gleichermaßen gerecht werden.
Von der ersten Idee über Prototyping bis hin zur Validierung in realen Einsatzszenarien unterstützen wir unsere Partner in allen Projektphasen. Dabei sichern wir die Einhaltung regulatorischer Vorgaben wie MDR, ISO 13485 oder DSGVO und arbeiten eng mit Kliniken, MedTech-Unternehmen und Forschungseinrichtungen zusammen. Unsere Expertise in Softwaremethodik, KI-Integration und regulatorischer Compliance ermöglicht es, Projekte erfolgreich umzusetzen, die die Qualität, Effizienz und Sicherheit in der Patientenversorgung nachhaltig steigern.
Forschungskompetenz für die Gesundheitsbranche
Unsere Forschung in der Medizintechnik konzentriert sich auf zentrale Innovationsfelder wie die Entwicklung verlässlicher softwarebasierter Assistenzsysteme und die intelligente Vernetzung medizinischer Geräte und Daten. Darüber hinaus gestalten wir sichere und benutzerfreundliche Mensch-Technik-Schnittstellen für Klinik- und Pflegeumgebungen und treiben die Digitalisierung und Automatisierung medizinischer Prozesse voran. Durch den Einsatz modernster Technologien, Künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernens fördern wir die Entwicklung innovativer und nachhaltiger Lösungen für eine patientenzentrierte und zukunftssichere Gesundheitsversorgung.
KI-gestützte Diagnoseverfahren
KI-gestützte Diagnoseverfahren ermöglichen schnelle und präzise Entscheidungen in der klinischen Praxis. fortiss liefert die methodische Basis für Machine Learning, Deep Learning, NLP-basierte Datenintegration und Explainable-AI-Methoden, die strukturierte und unstrukturierte Patientendaten analysieren, die Diagnosesicherheit erhöhen, die Zeit bis zur Behandlung verkürzen und das medizinische Fachpersonal bei fundierten, nachvollziehbaren Entscheidungen unterstützen.
Softwarearchitekturen nach IEC 62304
Die Entwicklung erfolgt nach dem internationalen Standard für medizinische Software, was Sicherheit, Zuverlässigkeit und regulatorische Konformität im Einsatz in der Medizintechnik gewährleistet.
Validierung von KI-Systemen gemäß MDR
fortiss entwickelt und evaluiert Validierungsmethoden für KI-basierte Diagnosesysteme im Einklang mit regulatorischen Anforderungen der EU-Medizinprodukteverordnung (MDR). Ziel ist es, die Sicherheit, Wirksamkeit und Vertrauenswürdigkeit dieser Systeme in klinischen Anwendungen nachweisbar zu machen.
Ganzheitliche Datenintegration für präzise Diagnosen
KI-Systeme kombinieren strukturierte und unstrukturierte Daten aus elektronischen Gesundheitsakten, Laborwerten, Bildgebung und klinischen Notizen. Dabei kommen auch Methoden der natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) zum Einsatz, um relevante Informationen aus Freitexten wie Arztberichten oder Patientenhistorien zu extrahieren. Das Ergebnis ist ein vollständiges und strukturiertes Patientenprofil, das eine fundierte und individuell angepasste Diagnosestellung ermöglicht.
Explainable AI (XAI)
Die Integration erklärbarer KI-Modelle ermöglicht nachvollziehbare und transparente Diagnostikentscheidungen. So bleibt die Verantwortung beim medizinischen Fachpersonal, während die Entscheidungsprozesse nachvollziehbar unterstützt werden.
KI-basierte Bildanalyse für die Radiologie
Deep-Learning-Modelle erkennen automatisiert Tumoren, Frakturen und Entzündungen in CT- und MRT-Bilddaten. Die Systeme werden auf umfangreichen medizinischen Datensätzen trainiert und unterstützen Radiolog:innen bei der präzisen Diagnosestellung.
KI-Assistenzsysteme im Operationssaal und auf Station
Die wissenschaftlichen Arbeiten von fortiss bilden die Basis für intelligente Entscheidungsunterstützungssysteme für Chirurg*innen und Pflegepersonal. Sie ermöglichen den Einsatz von Echtzeitdaten und KI-Modellen, die klinisches Personal bei zeitkritischen Entscheidungen unterstützen, die Patientensicherheit erhöhen und den Arbeitsalltag entlasten. Konzepte für die Integration in bestehende Systeme sichern eine effiziente Nutzung im klinischen Alltag.
Entwicklung sicherheitskritischer Software gemäß IEC 62304
Die Softwareentwicklung erfolgt nach internationalen Standards für sicherheitsrelevante Medizintechnik. Dies gewährleistet höchste Anforderungen an Zuverlässigkeit, Funktionalität und regulatorische Konformität in klinischen Umgebungen.
KI in zeitkritischen Systemen (Real-Time AI)
fortiss erforscht den Einsatz von KI in zeitkritischen Anwendungen, etwa in der Überwachung vitaler Parameter oder intraoperativer Entscheidungen. Die Systeme reagieren in Echtzeit und unterstützen so die medizinische Versorgung unter Hochdruckbedingungen.
Human-in-the-Loop-Modelle für klinische Entscheidungsprozesse
Die Kombination von KI-Analyse und menschlicher Expertise steht im Fokus: KI-Systeme liefern datengestützte Empfehlungen, während Ärzt:innen oder Pflegekräfte die finale Entscheidung treffen. Dies sichert Transparenz, Kontrolle und Akzeptanz im klinischen Alltag.
Nahtlose Integration in bestehende Kliniksysteme
Die Assistenzsysteme werden so konzipiert, dass sie sich in vorhandene Krankenhausinformationssysteme (KIS), Patientendatenmanagementsysteme (PDMS) und andere klinische IT-Infrastrukturen integrieren lassen – für eine effiziente und durchgängige Versorgung.
Personalisierte Therapie und Rehabilitation
fortiss entwickelt softwarebasierte Methoden zur Optimierung therapeutischer Prozesse durch präzise Modellierung, adaptive Verfahren und algorithmische Automatisierung. Ein zentraler Fokus liegt auf digitalen Zwillingen, die als virtuelle Patient*innenmodelle eine personalisierte Therapieplanung und ein kontinuierliches, datengetriebenes Monitoring ermöglichen. Diese Modelle integrieren multimodale Echtzeitdaten aus heterogenen Quellen und unterstützen damit eine evidenzbasierte Entscheidungsfindung im klinischen Kontext.
Modellierung komplexer, dynamischer Systeme und Digital Twin Engineering
Entwicklung spezialisierter Software zur Erstellung digitaler Zwillinge, die patientenspezifische Krankheits- und Heilungsverläufe simulieren. Diese Systeme integrieren Sensordaten und Feedbackmechanismen, um Therapieerfolge präzise vorherzusagen und personalisierte Anpassungen zu ermöglichen.
KI-basierte Plattformen für präzise Bestrahlungs- und Therapieplanung
Hochskalierbare Softwarearchitekturen steuern intelligente Algorithmen zur genauen Dosierung, Zielerfassung und zeitlichen Steuerung von Bestrahlungs- und Chemotherapien, um die Behandlung zu optimieren.
Entwicklung adaptiver Softwaremodule für therapeutische Geräte
Programmierung und Integration von adaptiven Softwarelösungen, die Therapiegeräte dynamisch an Patientenbedürfnisse anpassen und dadurch eine präzise und personalisierte Therapie unterstützen.
Entwicklung adaptiver VR/AR-Softwarelösungen für Rehabilitation
fortiss entwickelt interaktive Anwendungen für Virtual Reality (VR) und Augmented Reality (AR), die mithilfe intelligenter Algorithmen individuell angepasste, gamifizierte Therapien ermöglichen. Die Software passt sich dynamisch und in Echtzeit an den Fortschritt sowie die Bedürfnisse der Patient:innen an und unterstützt so optimal die neuronale, kognitive und physische Rehabilitation.
Softwaregestützte Überwachung der Medikationstreue
Entwicklung von Analyse- und Reminder-Systeme, die das Patientenverhalten auswerten, Abweichungen erkennen und automatisierte Benachrichtigungen für frühzeitige Interventionen erzeugen.
Entwicklung integrierter Plattformen zur Automatisierung klinischer Arbeitsabläufe
Modulare Softwarelösungen von fortiss koordinieren verschiedene Therapieformen und automatisieren administrative Prozesse wie Therapieplanung, Terminverwaltung und Dokumentation. Dabei sind die Plattformen speziell auf Interoperabilität mit bestehenden klinischen Systemen ausgelegt.
Smart Hospital: Vernetzung medizinischer Geräte im Klinikbetrieb
fortiss entwickelt und implementiert modulare Schnittstellenlösungen zur nahtlosen Vernetzung von Medizingeräten und klinischen Informationssystemen auf Basis von Health Level Seven Fast Healthcare Interoperability Resources (HL7 FHIR) und Integrating the Healthcare Enterprise (IHE)-Profilen. Die Expertise umfasst außerdem das Softwareengineering für Embedded Systems und das Internet of Things (IoT) im Gesundheitswesen, um sichere und zuverlässige vernetzte medizinische Geräte zu realisieren.
Entwicklung und Integration domänenspezifischer Artefaktmodelle und Machine-Learning-basierter Vorhersagealgorithmen
zur Anforderungserhebung und Echtzeit-Überwachung der Zentralen Notaufnahme. Diese KI-Modelle unterstützen die präzise Prognose von Überlastungen und ermöglichen teilautomatisierte Steuerungsmaßnahmen zur Ressourcenplanung.
Aufbau und Integration interoperabler IT-Infrastrukturen
basierend auf internationalen Standards wie Health Level Seven Fast Healthcare Interoperability Resources (HL7 FHIR) und Integrating the Healthcare Enterprise (IHE) Profilen. Fortiss implementiert modulare Schnittstellenlösungen zur nahtlosen Vernetzung von Medizingeräten und klinischen Informationssystemen.
Softwareengineering für Embedded Systems und IoT im Gesundheitswesen
Entwicklung zuverlässiger und sicherheitskritischer Software für vernetzte medizinische Geräte, die im Klinikalltag robust und effizient funktionieren.
Systemintegration und Interoperabilitätsprüfung in realistischen Testumgebungen (Testbeds)
Validierung der Zusammenarbeit verschiedenster Medizingeräte und Systeme durch umfassende Tests zur Sicherstellung der Systemstabilität und Kompatibilität.
Entwicklung robuster Cybersicherheitsarchitekturen
Schutz sensibler Gesundheitsdaten und Klinik-IT durch konzipierte Sicherheitslösungen, die Compliance mit gesetzlichen Vorgaben gewährleisten.
Unterstützung bei regulatorischen Anforderungen (MDR, ISO 13485)
Beratung und Umsetzung von Softwareentwicklungsprozessen zur Einhaltung medizinischer Normen und zur Marktzulassung.
Echtzeit-Datenintegration und Monitoring durch vernetzte Medizingeräte
Intelligente Softwarelösungen zur kontinuierlichen Erfassung und Analyse von Patientendaten, um klinische Entscheidungen zeitnah und datenbasiert zu unterstützen.
Modular aufgebaute, skalierbare Softwareplattformen für Telehealth, E-Prescribing und klinische Workflow-Automatisierung
Flexible Plattformarchitekturen ermöglichen die Automatisierung und Integration diverser klinischer Anwendungen zur Steigerung der Effizienz und Qualität der Patientenversorgung.
Mobile Health Apps für eine vernetzte, patientenzentrierte Versorgung
fortiss erforscht die Potenziale mobiler Gesundheitsanwendungen für chronisch kranke Patient*innen, etwa bei Diabetes oder Herzinsuffizienz, mit dem Ziel, Selbstüberwachung, Therapieadhärenz und Versorgungskontinuität zu verbessern. Im Fokus stehen menschenzentrierte Softwareentwicklung, nutzerorientiertes Design, KI-gestützte Datenanalyse sowie die Integration von IoT- und klinischen Systemen zur Gestaltung zukunftsfähiger, patientenzentrierter Versorgung.
Nutzerzentriertes Softwareengineering und UX-Design gemäß ISO 9241
Entwicklung intuitiver, barrierefreier Gesundheitsanwendungen auf Basis systematischer Nutzeranforderungsanalysen im eigenen User-Centered-Design-Studio.
Datengetriebene Backend-Analyse mit Edge-KI und Cloud-Anbindung
Integration von Sensor- und Wearable-Daten (z. B. Blutzucker, Blutdruck) in skalierbare Plattformen. Analyse erfolgt teils lokal (Edge-Computing) zur schnellen Rückmeldung, teils in der Cloud zur Trendanalyse und Therapieanpassung.
Interoperabilität und Anbindung an klinische Systeme
Anbindung der mobilen Apps an Krankenhaus-IT über HL7 FHIR-Schnittstellen zur Unterstützung eines kontinuierlichen Informationsflusses zwischen Patient:innen, Hausarztpraxen und Kliniken.
Datenschutzkonforme Systemarchitekturen gemäß DSGVO und ISO 27001
Sicherstellung von Datensicherheit und Compliance durch Ende-zu-Ende-verschlüsselte Datenübertragung, rollenbasiertes Berechtigungsmanagement und Privacy-by-Design-Prinzipien.
Forschung und Prototyping im Bereich Mobile Health Engineering
Entwicklung agiler Prototypen und forschungsbasierter Konzepte für mHealth-Anwendungen im Zusammenspiel mit IoT-Infrastruktur, Machine Learning und domänenspezifischen Anforderungen aus Klinik und Pflege.
Referenzprojekte
GraphRAG-basiertes Trainings- und Ausbildungssystem für robotergestützte medizinische Verfahren
Testfallgenerierung für robuste sicherheitskritische Systeme
Diabeteserkennung auf der Netzhaut durch KI
Energieeffizienter Mensch-Maschine-Interaktionssensor über Edge-KI für lernfähige AR/VR
Industrieroboter sehen mit neuromorphen Augen
Intuitive Roboterprogrammierung und Integration standardisierter Steuerungsschnittstellen
KI-basierte Assistenzsysteme zur optimierten Steuerung der zentralen Notaufnahme
Unterstützung des Safety-Engineering neuronaler Netze
Kontinuierliches Engineering vertrauenswürdiger autonomer Systeme
Plattform für kontinuierliche Analyse von Modellqualität im Systems Engineering
Erklärbarkeit in der KI-gestützten Entscheidungsfindung
Aktuelles
Ein KI-basiertes Assistenzsystem für die digitale Notaufnahme von morgen
Die Gesundheitsversorgung der Zukunft wird zunehmend digital, wobei das fortiss-Projekt ZNAflow mit einem KI-basierten Assistenzsystem in der Zentralen Notaufnahme zur Qualitätssicherung und Entlastung des Personals beiträgt.
fortiss und DKE entwickeln ersten Sicherheitsstandard für KI-Systeme
fortiss und die DKE haben mit der Norm VDE-AR-E 2842-61 den weltweit ersten Sicherheitsstandard für KI-Systeme entwickelt, der als verlässlicher Rahmen für die sichere Anwendung von KI – auch in der Medizin – dient. fortiss.org+8
Whitepaper
KI in der Radiologie – Chancen und Grenzen
Digitaler Zwilling für postoperative Reha
