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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Apollo, KI, Altgiechisch, Mistral
© Österreichische Nationalbibliothek/ÖAW/Daniel Hinterramskogler - Papyrus aus der römischen Kaiserzeit mit einer griechischen Geburtsanzeige, von Apollo rekonstruiert (Römisches Ägypten, 149 n. Chr.) und Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW.

In Museen und Bibliotheken weltweit lagern hunderttausende Inschriften und über eine Million Papyrusfragmente aus der Antike. Der Großteil des Materials ist fragmentarisch und schwer lesbar. „92 Prozent der Papyri warten bis heute auf ihre Entzifferung. Ein gigantischer, unerschlossener Schatz der Geschichte“, heißt es per Aussendung der Österreichischen Akademie der Wissenschaften (ÖAW). Genau hier möchte Apollo ansetzen.

Apollo: „Neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe“

Entwickelt wurde das Large Language Model (LLM) in einer Kooperation zwischen der ÖAW und den europäischen KI-Unternehmen Mistral AI und SAIL Reply. Am gestrigen Mittwoch präsentierten die Forschungspartner die erste Stufe des Apollo-KI-Systems, das ab sofort der Wissenschaft und der Öffentlichkeit zur Verfügung steht.

„Apollo zeigt, was europäische Zusammenarbeit leisten kann, wenn KI, die gezielt an wissenschaftliche Anforderungen angepasst werden kann, auf jahrhundertealtes wissenschaftliches Wissen trifft“, sagt Guillaume Lample, Co-Founder und Chief Scientist von Mistral. „Indem Mistrals Technologie dabei hilft, Texte wiederherzustellen, die seit zweitausend Jahren nur fragmentarisch überliefert sind, eröffnet sie ein neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe – und das ist erst der Anfang.“

600 Millionen Wörter

Die meisten Texte der Antike sind nur unvollständig überliefert und es fehlen einzelne Wörter oder sogar ganze Textpassagen. Das Sprachmodell Apollo könne fehlende Inhalte von Fragmenten eigenständig ergänzen und dabei helfen, das Verständnis und die historische Einordnung eines Schriftstückes zu verbessern.

Obwohl für das Training der KI in Altgriechisch nur 600 Millionen Wörter zur Verfügung standen – mehrere zehn Milliarden Wörter gelten üblicherweise als der Standard für LLMs – sei eigenen Angaben nach Apollo treffsicher.

„Bei einem vorhandenen Originaltext auf Papyrus erreicht das Modell bei maskierten, also bewusst versteckten Passagen eine Trefferquote von rund 80 Prozent“, erklärt Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW und Mastermind hinter dem Projekt. Bei tatsächlich unbekannten Textlücken bewerteten internationale Fachexpert:innen, die das KI-System im Rahmen einer Blindstudie evaluiert haben, Apollos Vorschläge in 77 Prozent der Fälle als mindestens ebenso gut wie durch Menschen vorgenommene Ergänzungen und in 16–20 Prozent der Fälle sogar besser, heißt es.

Apollo erkennt Sprachstufen

Besonders beeindruckend sei zudem, wie präzise Apollo zwischen verschiedenen Sprachstufen des Griechischen unterscheiden kann, betont Dolganov: „Unser LLM kann mit vergleichsweise geringem Wissen über einen Kontext weitreichende Schlüsse ziehen. Anhand von Satzbau und Vokabular erkennt Apollo präzise, ob ein Text zum Beispiel aus Homers ‚Odyssee‘ stammt, und ergänzt ihn im passenden Sprachregister.“

Als Beweis zeigte Dolganov bei der Präsentation von Apollo etwa eine antike Geburtsurkunde, die vollständig rekonstruiert wurde. Zudem wurde eine beim Ausbruch des Vesuvs verkohlte Schriftrolle an entscheidenden Stellen „vollständig lesbar gemacht“. Und mit der Rekonstruktion einer fragmentarischen Inschrift aus dem Schwarzmeerraum hat sich der Forscherin zufolge belegen lassen, dass in einer bestimmten Region bereits römisches Recht galt. Die Aussendung sprach hierbei von einer „weitreichenden Erkenntnis, die durch einen Beleg für die römische Prostitutionssteuer untermauert wird.“

Weitere Stufen geplant

„Mithilfe der KI entsteht ein neues Bild der antiken Sozial- und Wirtschaftsgeschichte, da sich viele Erkenntnisse erst aus der Masse der Dokumente ergeben – etwa bei Steuerquittungen“, präzisiert Dolganov.

Und Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, ergänzt: „Apollo bringt die Erforschung von historischen Schriftstücken und Dokumenten in ein neues Zeitalter. Der Einsatz des neuen Sprachmodells wird völlig neue Forschungsfragen zulassen und unser historisches Wissen erweitern. Wir sind stolz, dass die ÖAW gemeinsam mit dem europäischen KI-Unternehmen Mistral diese wegweisende Technologie entwickelt hat. Für die Zukunft streben wir eine vertiefte Zusammenarbeit mit Mistral an.“

© ÖAW/Daniel Hinterramskogler – Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, bei der öffentlichen Vorstellung von Apollo.

Der ersten Stufe des Modells sollen bald noch weitere folgen. „Das Ziel ist ambitioniert, aber machbar“, wie Dolganov betont: Die KI soll künftig unerschlossene Papyri sowohl entziffern als auch rekonstruieren können. Geplant ist außerdem eine Erweiterung, mit der das Modell thematische und semantische Suchen in der gesamten griechischen Textüberlieferung durchführen sowie Parallelstellen suchen soll und so die passende Evidenz für Ergänzungsvorschläge gleich mitliefert.

Dolganov, die ÖAW und Mistral wollen jedoch bei Altgriechisch nicht aufhören. Aufbauend auf den Erfahrungen soll die KI künftig auch mit einem lateinischen Textkorpus trainiert werden. Dafür stehen dann rund zwölf Milliarden Wörter zur Verfügung. Was für das Projekt noch fehlt, sei ein passender Name.

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