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ECR 2026 | GE HealthCare

Offene KI-Plattform für Klarheit statt Komplexität

17. März 2026, 16:15 Uhr | Ute Häußler

So groß ist der Omni-Detektor von GE Healthcare mit 128 Zentimeter FOV: Der Detektor ist das zentrale Element der volldigitalen Omni-PET-CT-Plattform für ultraschnelle Scans bei niedriger Dosis. Integriert sind Precision DL (Deep Learning) und KI-Workflows für Onkologie und Theranostik.

Sieben Neuentwicklungen von Photon-Counting-CT bis KI-Ultraschall, mehr als 5,1 Milliarden US-Dollar F&E-Investitionen seit 2023: GE HealthCare nutzt KI dort, wo sie den größten Hebel hat – um aus wachsender Komplexität klare Entscheidungen zu machen. Das Plus liegt in der Offenheit.

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Wer das Austria Center Vienna betrat, stieß unmittelbar auf GE HealthCare: Der Stand lag direkt hinter der Anmeldung auf Ebene 0 und ließ keine Wahl – ein purpurner Auftritt, bei dem »bold« nicht nur für die Technologie stand, sondern genauso für die Inszenierung. Ganze Detektoren wurden an den ausgestellten MRT- und CT-Geräten gezeigt, der Platz war da – und trotzdem herrschte an jedem Gerät Gedränge. Die Philosophie dahinter formuliert GE HealthCare in Wien so: KI soll kognitive Last reduzieren, Routinearbeit automatisieren und aus Daten klarere Entscheidungen machen. Der amerikanische Medtech-Riese zeigte insgesamt sieben neue Systeme und Softwarelösungen, die KI als Antwort auf konkrete Systemprobleme einsetzen: Fachkräftemangel, mehr Untersuchungen, weniger Zeit zur Befundung.

KI im Ultraschall: Tempo ohne Qualitätsverlust

Den breitesten klinischen Eindruck hinterließ die runderneuerte Logiq-Ultraschallfamilie. Herzstück ist die Auto Abdominal Suite 2.0 mit SmartEdit: Die KI erkennt automatisch relevante Anatomie – etwa Aorta, Gallengang oder Leberparenchym – misst, segmentiert und dokumentiert, während die Ärzte sich stärker auf die Interpretation konzentrieren können. Interne Studien berichten von bis zu 65 Prozent schnelleren Messungen und bis zu 80 Prozent weniger Systeminteraktionen im abdominalen Setting – Effizienz, die sich im Alltag unmittelbar bemerkbar macht.

Besonders klinisch relevant ist die Funktion Ultrasound-Guided Fat Fraction (UGFF), die Leberfett direkt aus dem Ultraschallbild quantifiziert. Sie erlaubt es, die 5-Prozent-Schwelle für frühe MASLD-Diagnostik (metabolisch assoziierte Fettlebererkrankung) nicht-invasiv und ohne MRT zu bestimmen – in einer Situation, in der MASLD weltweit rund ein Drittel der erwachsenen Bevölkerung betrifft. Das Reporting ist in den Logiq-Systemen direkt am Scanner integriert: vom Bild zur strukturierten klinischen Aussage ohne Medienbruch.

Signa One und Photonova Spectra: KI zwischen Rohdaten und Biomarkern

Im MRT bildet die nächste Generation der Signa-Plattform das Rückgrat der ECR-Präsenz. Signa Sprint mit Freelium setzt auf ein hermetisch geschlossenes Magnetsystem mit deutlich reduziertem Heliumbedarf, Signa Bolt adressiert 3‑Tesla-Präzisionsdiagnostik und Forschung. Dazwischen spannt das Signa One als KI-gestütztes Software-Ökosystem den Bogen von der Untersuchungsplanung über die Akquisition bis zur Nachbearbeitung: Workflows werden standardisiert, Untersuchungszeiten verkürzt und die Bildqualität entkoppelt sich von der Erfahrung der Person am Scanner. Alle drei Systeme sind bereits FDA-zertifiziert; die CE-Kennzeichnung für den europäischen Markt wird für Ende 2026 erwartet.

Im CT-Segment zeigte GE HealthCare mit Photonova Spectra einen Ausblick auf die nächste Photon-Counting-Generation – basierend auf der eigenen Deep-Silicon-Detektortechnologie mit 8‑Bin-Energieauflösung. Das System befindet sich noch im Zulassungsverfahren (FDA 510(k) ausstehend, keine CE-Kennzeichnung) und war in Wien als Konzept zu sehen. Das strategische Argument ist trotzdem klar: KI soll spektrale Parameter und quantitative Biomarker direkt aus dem Scan extrahieren – für Neurologie, Onkologie, MSK, Thorax und Kardiologie aus einem einzigen Scan.

Auf Modalitäten- und Abteilungsebene greift die KI-unterstütze Imaging 360-Plattform: Protokolle werden cloudbasiert und zentralisiert verwaltet, Durchsatz und Auslastung werden übergreifend sichtbar und Engpässe sind über alle Systeme hinweg auswertbar – KI als Werkzeug für die Klinik-Organisation jenseits des einzelnen Geräts.

Plattform statt Insel: Kooperation mit DeepHealth

Den vielleicht strategisch wichtigsten Schachzug in Wien machte GE HealthCare nicht alleine: Als enger Kooperationspartner präsentierte DeepHealth, die Digital-Health-Sparte des Radiologieanbieters RadNet, ein umfangreiches Clinical-AI-Portfolio. Ziel der vertieften Zusammenarbeit ist es, GE HealthCares Bildgebung – von der Mammographie bis zum Ultraschall – mit DeepHealths cloud-nativer KI-Infrastruktur zu verbinden und KI-Anwendungen nahtlos in Worklisten, Viewer und Reporting zu integrieren.

Der Fokus liegt zunächst auf Brustkrebsdiagnostik, Schilddrüsenbildgebung und Remote-Scanning: GE-Ultraschallsysteme sollen mit DeepHealths Thyroid Suite und der TechLive-Remote-Scanning-Plattform zusammenspielen, um spezialisierte Expertise standortunabhängig verfügbar zu machen. Perspektivisch zielt die Kooperation darauf, KI nicht als proprietäre Insel zu betreiben, sondern als offenes Ökosystem, in das auch Drittanbieter-Anwendungen integriert werden können.

KI als Ökosystem-Strategie

Was GE HealthCare damit von den Mitbewerbern unterscheidet, ist die konsequente Ökosystem-Perspektive: keine geschlossene KI-Burg, sondern eine Plattform, auf der unterschiedliche Algorithmen und Konfigurationen laufen können – inklusive solcher von Partnern wie DeepHealth. Wo Siemens Healthineers auf die Tiefe der Hardware-Integration setzt und Philips auf KI-Orchestrierung als Designprinzip, wettet GE HealthCare darauf, dass die orchestrierende Plattform langfristig mehr wert ist als jeder einzelne Algorithmus, der auf ihr ausgeführt wird.