08.01.2026

Roche-Diagnostics-Chefin: „Datenschutz-Skepsis ist in Österreich sehr emotional besetzt“

Interview. Österreich wird älter – aber nicht gesünder: Uta-Maria Ohndorf, Geschäftsführerin von Roche Diagnostics Österreich, erklärt, warum Diagnostik, KI und Prävention entscheidend für die Zukunft des Gesundheitssystems sind.
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Uta-Maria Ohndorf, Geschäftsführerin Roche Diagnostics Österreich | (c) Roche Diagnostics

Diagnostik steht an einem Wendepunkt: Während chronische Erkrankungen zunehmen und die Bevölkerung altert, bleibt das Gesundheitssystem stark auf Behandlung statt auf Prävention ausgerichtet. Gleichzeitig eröffnen neue Technologien – von KI-gestützter Mustererkennung bis zu kontinuierlichen Messsystemen – völlig neue Möglichkeiten für Früherkennung und personalisierte Versorgung. Im Interview spricht Uta-Maria Ohndorf, Geschäftsführerin von Roche Diagnostics Österreich über strukturelle Defizite im österreichischen Gesundheitssystem, die Rolle von Diagnostik als Schlüssel zur Prävention, regulatorische Hürden für digitale Innovationen.


brutkasten: Frau Ohndorf, welche großen Linien prägen aus Ihrer Sicht eine Innovationsagenda für Diagnostik?

Uta-Maria Ohndorf: In Österreich sehen wir ähnliche Trends wie andere Industrieländer. In den nächsten zehn Jahren werden fast 50 Prozent der Krankheiten kardiovaskuläre Krankheiten ausmachen, dazu kommen neurologische und onkologische Krankheiten. Das sind die drei großen Felder, die uns als Patienten betreffen und die wir für die Innovationsagenda heranziehen.

Dazu kommt die Demografie: Wir werden älter, in Österreich allerdings „alt, aber krank“. Die Lebenserwartung liegt bei 84 Jahren. Gesund leben wir davon im Schnitt 64 Jahre – statistisch also 20 Jahre Krankheit. Für ein so gut finanziertes, industrialisiertes Land ist das eher Mittelfeld; viele Länder haben rund zehn gesunde Lebensjahre mehr. Das zeigt: Unser System ist stärker auf Behandeln als auf Verhindern, Vorsorge und frühes Erkennen ausgerichtet.

Technologisch passiert gleichzeitig sehr viel: Wir können immer schneller diagnostizieren, perspektivisch stärker auch auf genetischer Ebene durch Sequenzieren. Ein großer Hebel ist künstliche Intelligenz, die in der Diagnostik heute und künftig weitere, teils noch nicht geahnte Möglichkeiten eröffnet.

Warum hinkt Österreich bei Prävention und Früherkennung hinterher?

Das System ist nicht darauf ausgelegt. Viele gehen als Erstes ins Krankenhaus, anstatt Vorsorge oder Früherkennungsuntersuchungen zu nutzen. Programme werden – wenn man sich die Statistiken ansieht – schlecht genutzt. Im Vergleich zu anderen Ländern ist der Fokus auf Vorsorge geringer, und es fehlt oft der Mindset, frühzeitig Dinge zu erkennen und damit etwas zu verändern. Viele warten auf den Arztbesuch und gehen erst hin, wenn es ihnen schon schlecht geht.

Welche Rolle kann Diagnostik dabei spielen?

Diagnostik ist ein gewaltiger Hebel für Früherkennung, Prävention und Risikostratifizierung. Und weil im Alter oft mehrere Erkrankungen zusammenkommen, sollte man idealerweise “viel auf einmal” erkennen können.

Wichtig ist auch der niederschwellige Zugang. Das Gesundheitssystem hat sich vorgenommen: digital vor ambulant, vor stationär. Ein Patient sollte idealerweise zuerst digital Hilfe bekommen – etwa über die Gesundheitsberatung 1450 – und früh klären, wohin er muss und was das Thema ist. Der erste Weg ins Krankenhaus ist die teuerste Option; das ist schon jetzt, und mittelfristig erst recht, nicht finanzierbar. Daher ist die Frage: Wie bringen wir Diagnostik näher an den Patienten, in einer Qualität wie im Labor?

Welche neuen Möglichkeiten schafft KI in der Diagnostik? 

KI in der Diagnostik ist nicht neu. In der bildgebenden Diagnostik, also in der Pathologie, macht man das seit mindestens zehn Jahren. Eine KI kann in einem Bild einen Tumor sehr viel sicherer und fehlerfreier erkennen als das menschliche Auge. Sie dient als Entscheidungsunterstützung: Die KI entscheidet nicht, sondern sie sagt: „Schau da mal hin. Das ist aus meiner Sicht ein Tumor.“ Die Entscheidung bleibt beim Arzt oder Diagnostiker.

Neuer ist Mustererkennung über viele Datentypen – besonders in Kombination mit Real World Data, also Patientendaten wie Alter oder Geschlecht. So kann man aus einem einfachen Blutbild das Darmkrebsrisiko vorhersagen. Und man kann Muster in die Zukunft vorhersagen, wenn man kontinuierliche Messungen einbezieht. Gerade im Kommen sind diese Algorithmen auch.

Welche Anforderungen gelten, wenn KI in der Diagnostik eingesetzt wird?

Das ist ein Medizinprodukt. Es ist nicht: „Ich rechne mal kurz rum und dann schaue ich.“ Es braucht eine Zulassung, es muss geprüft werden, und es muss sichergestellt werden, dass das so ist, wie die KI vorhersagt. Wenn ein Algorithmus zugelassen ist, darf man an den Algorithmen nichts mehr ändern.

Roche Diagnostics führte 2025 den Accu-Check SmartGuide ein, der eine kontinuierliche Glukosemessung ermöglicht. Was ist daran neu?

Der Accu-Chek Smart Guide ist ein Gerät für kontinuierliche Glukosemessung. Neu ist die KI-Komponente: Man kann die Zukunft vorhersagen – 30 Minuten, zwei Stunden und vor allem sieben Stunden. Das System ist mit Glukosedaten vieler Personen trainiert und erkennt Muster; mit zusätzlichen Angaben wie Essen oder Insulin wird die Vorhersage genauer.

Für Betroffene ist das eine Entlastung, weil sie sonst ständig überlegen: „Muss ich jetzt was essen? Wie geht es mir? Was muss ich tun?“ Es gibt sogar den sogenannten Diabetes-Burnout. Besonders relevant ist die Nacht: Bei unter 40-Jährigen ist ein nächtlicher Unterzucker laut Studie ein Todesrisiko von drei bis fünf Prozent der Patienten, weil sie nicht rechtzeitig reagieren. Eine Vorhersage über sieben Stunden kann einem praktisch die Nacht ruhen lassen.

Ist das System schon mit einer Insulinpumpe gekoppelt?

Es ist nicht gekoppelt, kann aber in Zukunft gekoppelt werden. Aktuell ist es mit einer Handy-App gekoppelt, die Alarm schlägt. Man kann das auch an Angehörige koppeln: Unsere erste Patientin war eine 80-Jährige, da war das Handy der Tochter gekoppelt, die dann eingreift. Die Daten können zur Analyse und Therapieoptimierung auch mit dem Arzt geteilt werden.

Warum kommt digitale Diagnostik in Österreich nicht schneller in die Breite?

Ein zentraler Punkt ist die Vergütung. Es gibt im Prinzip keinen Vergütungsprozess für digitale Diagnostik von den Kassen – und für Diagnostik generell keinen. Für Medikamente gibt es Prozesse, für Diagnostik nicht, und auch nicht für digitale Produkte. In Deutschland gibt es „Apps auf Rezept“: echte Medizinprodukte, keine Lifestyle-Apps, die vergütet werden. In Österreich gibt es dafür noch keinen Mechanismus.

Für Produkte zur Selbstanwendung, also patientennahe Diagnostika, gibt es einen Prozess mit Bewertungsboard. Beim Accu-Chek SmartGuide gelten Voraussetzungen, wie etwa häufige Unterzuckerungen, intensivierte Insulintherapie, oder Insulinpumpentherapie.

Wie beurteilen Sie das Innovations- und Startup-Ökosystem im Health-Tech-Bereich?

Wir haben hervorragende Voraussetzungen: Ausbildung, starke MedUnis und eine gute Startup-Szene mit weltweit innovativen Ideen. Der Nachteil ist der fehlende Heimatmarkt: Österreich ist klein und schwer „reinzubringen“, auch wegen Regularien. Diese Durststrecke ist für Startups oft kaum finanzierbar. In Deutschland ist es leichter, weil man dort entwickeln und direkt in den Markt gehen kann; der beste Heimatmarkt ist nach wie vor die USA.

Ein Beispiel ist mySugr: Eine App für Menschen mit Diabetes zur einfachen Dokumentation Ihrer Diabetes Daten. MySugr ist ein sehr erfolgreiches österreichisches Startup, das wir bei Roche übernommen haben. Wir machen diese Innovation weltweit möglich, aber in Österreich wird sie noch nicht vergütet.

Wir arbeiten mit Startups über einen Venture Fund auf Corporate-Ebene und den Incubator „Rocks“ sowie über Aktivitäten im österreichischen Ökosystem, etwa Startup-Days und den High-Technology-Cluster in der Steiermark. Wir unterstützen – je nach Bedarf – durch Finanzierung, Kontakte oder gemeinsame Marketing- und Entwicklungsaktivitäten.

Zum Schluss noch zu Daten und ELGA: Wo sehen Sie Handlungsbedarf?

Gesundheitsdaten sind die sensibelsten Daten. Datenschutz, Anonymisierung und Verschlüsselung sind zentral. Gleichzeitig gibt es in Österreich eine Datenschutz-Skepsis, die sehr emotional besetzt ist und von den Fakten her oft wenig Grundlage hat.

Mit ELGA hatten wir eine der ersten elektronischen Gesundheitsakten und waren früh sehr innovativ, haben es dann aber nicht weiter ausgebaut. Das ist schade, wenn man in frühen Phasen stecken bleibt: gute Ideen, aber nicht die Kraft oder den Mut, aus Daten Nutzen zu ziehen – aus falsch verstandenen Datenschutzgründen. Um Nutzen zu heben, braucht es die Anbindung an weitere Datenquellen, zum Beispiel Labordaten, und die Zusammenführung zu einem Gesamtbild. Im Moment haben wir nur Teile der Daten; es scheitert auch an Standards und Schnittstellen.

Was erwarten Sie in den nächsten fünf Jahren?

Technologisch wird mehr möglich sein: weitere Vorhersagealgorithmen, bessere Datenverknüpfung und damit individualisierteres Eingehen auf Patienten. Gleichzeitig bleibt die Herausforderung, dass das Gesundheitssystem starr ist, stark auf Krankheit und nicht auf Prävention ausgerichtet, und keinen inhärenten Innovationsmechanismus hat.

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Personen im Büro an Laptops
(c) Annie Spratt via Unsplash

„Wer heute in den Arbeitsmarkt einsteigt, wird von Anfang an gefordert. Das ist für junge Menschen eine große Chance, aber auch eine Herausforderung“, ordnet Rudolf Krickl, CEO von PwC Österreich, die Ergebnisse einer aktuellen Studie ein. Im Rahmen des globalen „AI Jobs Barometer 2026“ hat die Wirtschaftsprüfungs- und Beratungsgesellschaft PwC weltweit mehr als eine Milliarde Stellenanzeigen aus 27 Ländern auf sechs Kontinenten analysiert. Die Untersuchung soll aufzeigen, wie Künstliche Intelligenz (KI) Berufsprofile, Gehälter, Fähigkeiten und die Arbeitsproduktivität beeinflusst.

Neue Ansprüche bei Einstiegsjobs

Besonders stark zeigt sich der Wandel am Anfang der Karriereleiter. Für Einstiegspositionen erwarten Arbeitgeber in KI-geprägten Berufen zunehmend Fähigkeiten, die traditionell eher erfahrenen Fachkräften vorbehalten waren. Zu diesen gehört die Entwicklung fortgeschrittener, spezifisch menschlicher Kompetenzen wie kritisches Denken, Kooperationsfähigkeit, Veränderungsbereitschaft und Führungskompetenz.

Laut Studie machen solche traditionell seniorigen Fähigkeiten wie motivierende Führung, strategische Entscheidungsfindung oder Teambildung bereits 52 Prozent der neu geforderten Skills in KI-exponierten Einstiegsberufen aus. Bei Berufen mit geringem KI-Kontakt liegt dieser Anteil bei lediglich sieben Prozent. Die Studienautor:innen schreiben in diesem Zusammenhang von einer „Seniorisierung“ von Junior-Rollen. Während klassische Einstiegsjobs in stark betroffenen Branchen insgesamt stagnieren, verzeichnen solche „seniorisierten“ Einstiegspositionen, die mindestens zehn dieser neuen fortgeschrittenen Fähigkeiten verlangen, ein deutliches Wachstum von 35 Prozent. Dies zwingt Unternehmen und das Bildungssystem dazu, Berufseinsteiger:innen künftig anders zu fördern und zu begleiten.

Produktivität treibt Beschäftigungswachstum

Entgegen bekannter Befürchtungen, dass Künstliche Intelligenz in großem Stil Arbeitsplätze ersetzen wird, zeichnet der Bericht ein anderes Bild. Unternehmen mit hoher KI-Intensität verzeichnen nicht nur stärkere Produktivitätszuwächse, sondern bauen auch ihre Belegschaften schneller aus. Zwischen 2018 und 2025 stieg die Produktivität von Firmen mit starkem KI-Einsatz um 34 Prozent (im Vergleich zu 24 Prozent bei geringem Einsatz). Parallel dazu wuchs deren Beschäftigung um 52 Prozent, während Unternehmen mit geringer KI-Nutzung ihre Belegschaft nur um 36 Prozent vergrößerten.

PwC-Österreich-Chef Krickl zieht dazu eine historische Parallele: „Wir beobachten hier ein klassisches Muster der Wirtschaftsgeschichte. Auch die Industrialisierung hat kurzfristig Jobs verdrängt, langfristig aber deutlich mehr neue geschaffen, weil Produktivitätsgewinne Wachstum ermöglichen. Dieses Wachstum schafft wiederum neue Aufgaben und erhöht den Bedarf an qualifizierten Arbeitskräften“.

Zweigeteilter Arbeitsmarkt: „Professionalised“ vs. „Democratised“

Die Analysen deuten darauf hin, dass sich ein zunehmend zweigeteilter Arbeitsmarkt entwickelt. Auf der einen Seite stehen sogenannte „Professionalised Roles“ (professionalisierte Berufe), in denen KI Routineaufgaben übernimmt, wodurch menschliches Urteilsvermögen, Fachwissen und strategische Entscheidungen an Bedeutung gewinnen. Diese Berufsgruppen, zu denen etwa Personalvermittler:innen oder Jurist:innen gehören, wachsen weltweit mehr als doppelt so schnell wie „Democratised Roles“ (demokratisierte Berufe). In Letzteren standardisiert die Technologie Aufgaben so stark, dass sie auch für Nicht-Fachkräfte leichter zugänglich werden, was jedoch das Lohnwachstum dämpfen kann. Seit 2021 verzeichnen die professionalisierten Berufe eine um 42 Prozent raschere Gehaltsentwicklung als demokratisierte Positionen.

KI-Kompetenzen als Gehalts- und Einstellungsfaktor

Gleichzeitig erweisen sich spezifische KI-Kenntnisse als massiver Gehaltsfaktor. Stellen, die entsprechendes Fachwissen – wie Machine Learning oder Prompt Engineering – explizit verlangen, bieten weltweit einen durchschnittlichen Gehaltsaufschlag von 62 Prozent (nach 57 Prozent im Vorjahr). Zudem wächst die Nachfrage schnell: Binnen eines Jahres stieg die Anzahl der Stellenausschreibungen, die KI-Kompetenzen fordern, um 69 Prozent. Die Einstellung von KI-Spezialist:innen wuchs im Jahr 2025 weltweit achtmal schneller als der gesamte Arbeitsmarkt. Spitzenreiter ist die Technologie-, Medien- und Telekommunikationsbranche, in der 11,4 Prozent aller Stellenausschreibungen auf KI-Spezialist:innen abzielen.

Für Unternehmen bedeutet diese Entwicklung, dass sie sich vermehrt auf die menschlichen Erfolgsfaktoren konzentrieren müssen. Krickl betont in diesem Zusammenhang: „KI-Kompetenzen sind gefragter denn je, Menschen, die sie souverän einsetzen können, bleiben jedoch rar. Nicht die Technologie allein macht Unternehmen erfolgreicher, sondern die Menschen, die sie sinnvoll einsetzen. KI-Tools kann heute jedes Unternehmen kaufen – kritisches Denken, Urteilsvermögen und Teamfähigkeit nicht. Wer jetzt in diese Fähigkeiten investiert, verschafft sich einen Vorsprung, der in den kommenden Jahren weiter an Wert gewinnen wird“.

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