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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Q.ANT-Gründer und CEO Michael Förtsch beim World Venture Forum in Kitzbühel | (c) Martin Pacher / brutkasten

Photonic Computing gilt als eine der großen Wetten auf die nächste Generation der Recheninfrastruktur: Statt mit Strom wird mit Licht gerechnet – was drastisch weniger Energie verbraucht und in Zeiten explodierender KI-Rechenlast zum entscheidenden Faktor werden könnte.

Mit Q.ANT hat sich ein Stuttgarter Deep-Tech-Startup an die Spitze dieses Feldes gesetzt: Nach eigenen Angaben ist es weltweit das einzige Unternehmen, das photonische Prozessoren bereits in Rechenzentren ausliefert. Für Gründer und CEO Michael Förtsch ist die Technologie mehr als ein Effizienzversprechen. Sie ist für ihn eine der wenigen realistischen Chancen, mit denen Europa im nächsten KI-Zyklus doch noch eigene Champions hervorbringen kann. Getroffen haben wir Förtsch beim World Venture Forum in Kitzbühel.


brutkasten: Michael, für alle, die sich mit Photonic Computing noch nie beschäftigt haben – wo steht Q.ANT aktuell?

Michael Förtsch: Wir sind im Moment die einzige Firma weltweit, die Prozessoren basierend auf dieser Technologie liefern kann. Könnten wir heute die Stückzahlen eines Nvidia stemmen? Nein. Aber wir sind in kleineren Stückzahlen genau in den Rechenzentren verbaut, wo Nvidia in größeren Mengen installiert ist. Auf der Skala der Technology Readiness Levels würde ich uns zwischen sieben und acht eingruppieren – unsere Serversysteme kann man inzwischen per Cloud-Service buchen. Das funktioniert nicht nur im Labor unter zwangsbeatmeten Konditionen, sondern im regulären Rechenbetrieb als Co-Processing-Unit im Rechenzentrum. Was uns noch fehlt, um zu den ganz Großen aufzuschließen, ist die Produktionsfähigkeit. Das werden wir nicht alleine hinkriegen, sondern mit Partnern aus der Halbleiterindustrie.

Mit den ganz Großen meinst du Nvidia – oder auch Lightmatter aus den USA?

Lightmatter ist kein Competitor. Wenn man Photonik und Computing zusammenbringt, gibt es zwei Strömungen. Die erste ist das Interconnect-Thema: Da geht es nur darum, Licht zu nutzen, um Datenpakete schneller an den klassischen Prozessor heranzubringen – die sogenannten Co-Packaged Optics. Dort ist Lightmatter unterwegs, genauso Ayar Labs oder Intel. Der zweite Bereich ist der Prozessor-Markt: Da wird mit Licht statt Strom tatsächlich gerechnet. Wir waren 2024 weltweit die Ersten, denen es gelungen ist, einen Prozessor aufzubauen, der wirklich rechnen konnte – und diese Führungsposition haben wir bis heute gehalten. Wir führen das Feld im photonischen Computingbereich an, nicht im Datentransport.

Ihr challengt also Nvidia?

Nuanciert betrachtet: Ich sehe nicht, dass wir die Grafikkarte ergänzen. Stell dir den Computer als Fuhrpark vor. Die Host-CPU ist der VW Passat – das universellste Teil im Stack, kann alles, aber nichts besonders schnell. Die GPU ist der Viertelmeilen-Dragster: Sie kann genau eine Rechenoperation brutal gut, die Vektor-Matrix-Multiplikation, mehr nicht. Wir sind das Formel-1-Auto. Wir beherrschen deutlich mehr Befehle als die GPU – auch hochkomplexe mathematische Zusammenhänge in einem Takt. Mit uns solltest du nicht zum Bäcker fahren, aber am Nürburgring sind wir die Schnellsten. Und der Quantencomputer ist das Boot: Der fährt gar nicht auf der Straße.

Ihr steht bereits in Rechenzentren. Was heißt das konkret für die Effizienz?

Das schönste Beispiel ist das Hochleistungsrechenzentrum in München. Dort stehen unsere Server direkt neben denen von Nvidia. Vor deren Grafikkarten-Rechenschrank herrschen sechzig Grad Innentemperatur – so viel Hitze entsteht da drin. Bei uns stehst du davor und es ist kühl. Da laufen keine Wasserleitungen zum Kühlen rein, du siehst einfach nur Server, die rechnen. Man erlebt die Effizienz physisch. Und wir haben in den letzten drei Jahren gezeigt, dass wir von Prozessorgeneration zu Prozessorgeneration hundertmal schneller geworden sind – das entspricht zehn Jahren Digitalindustrie pro Jahr. Nächstes Jahr werden wir in bestimmten Anwendungen den State of the Art der Digitalindustrie überholt haben.

Welche Anwendungen sind das?

Erstens Bilderkennung: Wie viele Bilder identifizierst du korrekt pro Sekunde – und wie viel Strom hat es gekostet? Ob Robotics oder Autonomous Driving, überall werden Bilddaten verarbeitet. Zweitens Next-Level-LLMs. Der weltweite Strombedarf von LLMs wird bald so groß sein wie der von Japan; skaliert man das weiter, wären wir 2035 beim weltweiten Energiebedarf. Das wird nicht funktionieren. Es braucht die Revolution in der Revolution – Ende des Jahres zeigen wir, wie wir uns das vorstellen. Und drittens Physical AI: Wenn du einen Roboter mit KI versorgen willst, willst du ihm keinen seitenlangen Text geben, sondern das Problem auf Signalebene beschreiben – so wie wir Menschen. Da werden wir als einer der heißesten Kandidaten für den effizienten Einstieg gehandelt.

Das Rennen um generative KI hat Europa gegen die USA verloren. Ist Physical AI das Feld, wo Europa noch mitspielen kann?

Alle haben Sorge, wir hätten im KI-Zeitalter alles verloren. Aber jede neue KI-Welle bietet Europa die Chance auf eigene Champions. Nur weil OpenAI und Anthropic heute gut sind, heißt das nicht, dass sie die nächste Welle automatisch gewonnen haben. Wir haben jüngst gemeinsam mit NXAI, dem österreichischen Startup von Sepp Hochreiter, ein erstes TiRex-Modell auf unserer photonischen Hardware gezeigt. Wir haben Hochreiter und Björn Ommer, die mit Time Series Prediction und Diffusion Models Weltstandards gesetzt haben. Wir haben Mistral, Aleph Alpha, Black Forest Labs, wir haben Q.ANT – Europa hat eigentlich alles in der Hand, um vom Prozessor bis zum KI-Modell alles zu machen. Man muss nur sagen: Wir investieren jetzt eher in der Kategorie zehn Milliarden in dieses Ökosystem, um wirklich einen großen Schuss zu landen. Während die Amerikaner Milliardenbeträge in ihre AI Factories gesteckt haben, hieß es bei uns: Fünfhundert Millionen sind schon ein Haufen Geld. Wenn deine Kapitalisierung um Faktoren unterschiedlich ist, hast du keine Chance in dem Rennen.

Fehlt das Kapital in Europa?

Das Kapital ist da – der Mut muss kommen. Venture Capital ist kein High-Risk-Gambling, sondern hochstrategisches Investment in die innovative Zukunft dieser Region. Was Europa nicht verstanden hat, ist die Geschwindigkeit. Bei einem großen US-VC liegen zwischen Erstgespräch und Datenraumzugang zwei Wochen. Wir haben in den USA ungelogen null Pitchdeck gebraucht: Fünfzeiler per E-Mail, dann sitzt dir jemand gegenüber, der brutaler Experte ist, selbst schon zwei Firmen im Halbleiterbereich groß gemacht hat und dich im Erstgespräch technologisch grillt. In drei, vier Wochen redet man über ein Termsheet. In Europa ist man dagegen oft sehr Governance-getragen: Der Erste hat keine Entscheidungsbefugnis, dann entscheidet ein Board, das gar nicht weiß, worum es geht.

Trotzdem habt ihr fast ausschließlich europäische Investoren – untypisch für Deep Tech.

Genau das ist ein Signal für ein Wiedererwachen Europas. Wir haben international gesucht und international Zuspruch bekommen. IMEC, Xpand, Cherry Ventures, UVC und Venionaire waren wirklich schnell und gut und so haben wir die Series A in Europa zusammenbekommen – mit der nötigen Geschwindigkeit und dem technologischen Zutrauen. Europa hat äquivalente Optionen geboten wie die USA, also blieb ich in Europa. Aber eben nicht im Selbstaufgabemodus, sondern nur, weil Europa die besten Konditionen geboten hat.

Wie sieht die weitere Roadmap aus – kauft euch irgendwann Nvidia?

Ich habe die Firma gegründet, um sie an die Börse zu führen und einen neuen Weltmarktführer in der Prozessortechnologie zu bauen. Einen Verkauf schließe ich nicht kategorisch aus – als Gründer muss man in Varianten denken. Aber das Ziel ist: ein, zwei Finanzierungsrunden, dann ein IPO zum richtigen Zeitpunkt. Mein Wunsch ist, dass diese Firma ihr Headquarter in Europa hat und in Europa gelistet ist. Aber immer mit wirtschaftlichem Rational: Warum soll ich Geld aus patriotischen Gründen liegen lassen? Aktuell ist die Valuation bei einem europäischen IPO gerade im Deep-Tech-Bereich nicht so gut wie in den USA. Gleichzeitig erlebe ich, dass Europa aufwacht – es fängt an, seine eigene Technologiegeschichte wieder schreiben zu wollen. Bis zum Ende der Dekade soll Photonic Computing jedenfalls ein ganz normaler, integraler Bestandteil des Compute Stacks sein – wie die Grafikkarte heute.

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