{"id":9908,"date":"2023-12-19T13:03:41","date_gmt":"2023-12-19T12:03:41","guid":{"rendered":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/?p=9908"},"modified":"2026-04-17T14:36:35","modified_gmt":"2026-04-17T12:36:35","slug":"ki-in-der-medizin","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/ki-in-der-medizin\/","title":{"rendered":"K\u00fcnstliche Intelligenz in der Medizin"},"content":{"rendered":"<p class=\"lead\">Das Sammeln von Gesundheitsdaten geh\u00f6rt f\u00fcr viele von uns bereits zum Alltag. Sogenannte Wearables erm\u00f6glichen es, den Status quo unseres Gesundheitsstatus unkompliziert zu erfassen und abzurufen. Dazu z\u00e4hlen Smartwatches oder andere Gesundheitstracker. Sie werden im privaten Umfeld sowie in Arztpraxen und Krankenh\u00e4usern eingesetzt. Unter Anbetracht der anfallenden Datenmengen wird deutlich, welches enorme Potenzial sich daraus ergibt. Hier kann K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) bei der Auswertung der Daten stark unterst\u00fctzen. Dennoch birgt die Einf\u00fchrung neuer Systeme nicht zu untersch\u00e4tzende Risiken. Beim Einsatz von KI in der Medizin sollten ethische Fragestellungen bedacht werden. Auch m\u00f6gliche Schwachstellen, die zu Datenschutzverletzungen f\u00fchren k\u00f6nnen, gilt es auszuschlie\u00dfen. Nur so entsteht unter den Nutzenden und Betroffenen eine m\u00f6glichst hohe Akzeptanz. Wir, das <a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/\">Fraunhofer IESE<\/a>, wollen die Digitalisierung im Gesundheitswesen begleiten und forschen dazu stetig an neuen L\u00f6sungen.<\/p>\n<p>Um das Thema n\u00e4her zu beleuchten, haben wir Studien aus den Jahren 2018-2022 ausgewertet und wichtige Erkenntnisse zusammengefasst. Diese Studien stammen u. a. von Bertelsmann-Stiftung, Bitkom, Capgemini, Deloitte, Forrester, Fraunhofer, Frost &amp; Sullivan, Gartner und McKinsey.<\/p>\n<p>In einem weiteren Schritt, planen wir das Wissen durch weiteren Input von KI-Entwickler*innen und -Anwender*innen im Medizinbereich zu erg\u00e4nzen. Daraus leiten wir Handlungsempfehlungen f\u00fcr die Zukunft ab. Wie unsere Auswertung von 18 Studien zeigt, kann der Einsatz von KI in der Medizin schlie\u00dflich einen gro\u00dfen Mehrwert schaffen. Hierbei gilt es verschiedene Blickwinkel zu ber\u00fccksichtigen:<\/p>\n<h2>Einsatzm\u00f6glichkeiten von KI in der Medizin<\/h2>\n<p>Die moderne Medizin erm\u00f6glicht fortschreitend neue Behandlungsm\u00f6glichkeiten. Obwohl damit eine stetige Verbesserung der medizinischen Versorgung in Aussicht gestellt wird, gibt es immense Herausforderungen. Beispielsweise gilt es, den stetig steigenden Fachkr\u00e4ftemangel in Pflege- und Gesundheitseinrichtungen zu meistern. An dieser Stelle kann K\u00fcnstliche Intelligenz die Entwicklung von Systemen unterst\u00fctzen. Mitarbeitende im Gesundheits- oder Pflegesektor werden bei allt\u00e4glichen Arbeiten entlastet, sodass Zeit f\u00fcr andere Aufgaben geschaffen wird.<\/p>\n<div>K\u00fcnstliche Intelligenz wird in einigen Bereichen bereits eingesetzt. In anderen Anwendungsgebieten befindet sich KI noch in der Entwicklungs- oder Testphase. Darunter f\u00e4llt der Einsatz im Kontext von:<\/div>\n<ul>\n<li>Pr\u00e4ventionsma\u00dfnahmen<\/li>\n<li>Diagnostik<\/li>\n<li>Therapiefindung<\/li>\n<li>Behandlung \/ Assistenzsystemen<\/li>\n<li>(Prozess-)Organisation<\/li>\n<\/ul>\n<p>Die in den Studien genannten Bereiche stammen u.a. aus der Medizintechnik, Medikamentenentwicklung und Ressourcenplanung. Des Weiteren wurden Dokumentations- und Auswertungssysteme f\u00fcr Krankenkassen, Labore, Pflegeeinrichtungen und Krankenh\u00e4usern genannt. Die verschiedenen KI-Anwendungen adressieren dabei <a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/de\/customers_industries\/referenzprojekt-vitawin.html\">sowohl \u00c4rzt*innen<\/a> als auch Forscher*innen, Krankenkassen, Berufsgenossenschaften, Ministerien, Pflegepersonal, <a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/de\/customers_industries\/referenzprojekt-atmp.html\">Arzneimittelhersteller<\/a>, medizinisch-technisches Personal, Angeh\u00f6rige von Pflegebed\u00fcrftigen oder die Patient*innen selbst.<\/p>\n<p>Zu den Anwendungsbereichen von KI in der Medizin geh\u00f6ren dabei u. a.:<\/p>\n<h3><u>Bilderkennung:<\/u><\/h3>\n<p>Bei der Bildauswertung von R\u00f6ntgendaten und Ultraschallbildern wird durch KI eine Mustererkennung erm\u00f6glicht, die fr\u00fchzeitig auf Unregelm\u00e4\u00dfigkeiten hinweisen kann. Auch in der Dermatologie kann KI, trainiert mit Fotos von Pigmentver\u00e4nderungen, bei der Bewertung von Hautver\u00e4nderungen unterst\u00fctzen.<br \/>\n<u><\/u><\/p>\n<h3><u>Mechanische Unterst\u00fctzung \/ Robotik:<\/u><\/h3>\n<p>Durch den Einsatz von Robotik als OP-Assistenz sind bspw. pr\u00e4zisere Schnitte und damit einhergehend minimalinvasivere Operationen m\u00f6glich. Zus\u00e4tzlich bietet der Einsatz bei langen Operationen den Vorteil, Pausenzeiten zu reduzieren, da die Maschine eine gleichbleibende \u00bbKonzentration\u00ab besitzt.<\/p>\n<h3><u>Datenmonitoring:<\/u><\/h3>\n<p><span class=\"NormalTextRun SCXW188541306 BCX9\">Das Sammeln individueller Gesundheitsdaten mittels Wearables kann als Warnsystem funktionieren. Durch den t\u00e4glichen Gebrauch wird eine Vielzahl an Daten \u00fcber unseren Gesundheitsstatus gesammelt. Diese Langzeitinformationen k\u00f6nnen mehr aussagen, als eine Momentaufnahme beim Arztbesuch. Dabei ist die Nutzung von Wearables nicht nur auf den Privatgebrauch beschr\u00e4nkt. Auch in Arztpraxen und Krankenh\u00e4usern sind diese zu finden.<\/span><\/p>\n<h3><u>Weitere Datenanalysen:<\/u><\/h3>\n<p>Darunter fallen Analysetechniken bspw. zur Mustererkennung und\/oder Klassifizierung sowie selbstlernende Systeme zur Automatisierung oder Visualisierung als Teil von <a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/klinische-entscheidungsunterstuetzungssysteme\/\">Entscheidungsunterst\u00fctzungshilfen<\/a>. KI-Systeme treffen dabei Entscheidungen auf Grundlage einer Vielzahl von Daten. Dadurch ist es m\u00f6glich Zusammenh\u00e4nge innerhalb verschiedenster Gesundheitsdaten zu finden. KI kann entsprechend nicht nur einen Therapievorschlag geben, sondern auch fr\u00fcher bei der <a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/klinische-entscheidungsunterstuetzungssysteme\/\">Diagnosefindung unterst\u00fctzen<\/a>. Zus\u00e4tzlich lassen sich Therapien so individuell an den\/die jeweiligen Patient*in, bspw. durch KI-gest\u00fctzte Erbgutuntersuchungen, anpassen. Daneben sind es vor allem auch die dabei zu identifizierenden Unregelm\u00e4\u00dfigkeiten in den Datens\u00e4tzen, die u. a. eine fr\u00fchzeitige Diagnose seltener Erkrankungen oder die Entwicklung medizinischer Ger\u00e4te unterst\u00fctzen k\u00f6nnen.<\/p>\n<div id='gallery-1' class='gallery galleryid-9908 gallery-columns-1 gallery-size-full'><figure class='gallery-item'>\n\t\t\t<div class='gallery-icon landscape'>\n\t\t\t\t<a href='https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/Bild1.png'><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"2560\" height=\"1839\" src=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/Bild1.png\" class=\"attachment-full size-full\" alt=\"Medizin KI\" aria-describedby=\"gallery-1-9933\" srcset=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/Bild1.png 2560w, https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/Bild1-400x287.png 400w, https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/Bild1-698x502.png 698w, https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/Bild1-768x552.png 768w, https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/Bild1-1536x1104.png 1536w, https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/Bild1-2048x1472.png 2048w, https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/Bild1-1320x948.png 1320w\" sizes=\"auto, (max-width: 2560px) 100vw, 2560px\" \/><\/a>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<figcaption class='wp-caption-text gallery-caption' id='gallery-1-9933'>\n\t\t\t\tAbbildung 1: Einsatzm\u00f6glichkeiten von KI in der Medizin\n\t\t\t\t<\/figcaption><\/figure>\n\t\t<\/div>\n\n<h2>Potenziale K\u00fcnstlicher Intelligenz in der Medizin<\/h2>\n<p>Mit fortschreitender Digitalisierung w\u00e4chst auch das Potenzial vom Einsatz K\u00fcnstlicher Intelligenz in der Medizin. Innovative Technologien f\u00f6rdern die stetige Verbesserung des Gesundheitssystems. Wie die bereits genannten Beispiele zeigen, ist KI vielseitig einsetzbar. In der Diagnostik kann die Anwendung u. a. zur individuelleren und fr\u00fcheren Erkennung von Krankheiten beitragen. Allgemein kann KI eine Effizienz- und Kapazit\u00e4tssteigerung bewirken und somit zur Kostensenkung und\/oder Entlastung des Personals f\u00fchren. Intelligente Assistenzsysteme erm\u00f6glichen die \u00dcbertragung von Aufgaben an KI-Systeme. Dies beg\u00fcnstigt auf lange Sicht eine Verbesserung der Patientenversorgung. Als Beispiel daf\u00fcr sind KI-gesteuerte medizinische Ger\u00e4te anzuf\u00fchren, die eine Versorgung oder gar Behandlung im eigenen zu Hause erm\u00f6glichen. Die Dauer eines Krankenhausaufenthalts verk\u00fcrzt sich, sodass die (Behandlungs-)Kosten sinken. Zudem kann KI in der ambulanten Pflege und Versorgung f\u00fcr mehr Vielfalt sorgen. Mehr Menschen erhalten die M\u00f6glichkeit zur Nutzung (dauerhaft verf\u00fcgbarer) Behandlungsma\u00dfnahmen. Gerade im Hinblick auf die medizinische Versorgung im l\u00e4ndlichen Raum ist dies ein nicht zu vernachl\u00e4ssigender Faktor.<\/p>\n<h2>Herausforderungen von KI in der Medizin<\/h2>\n<h3>Daten sicher und effizient nutzen<\/h3>\n<p>Trotz zahlreicher Vorteile bringt KI in der Medizin auch eine Reihe an Herausforderungen mit sich. So k\u00f6nnen die beim Einsatz von KI ben\u00f6tigten, gro\u00dfen Datenmengen (z. B. hinsichtlich der Datensammlung, -aufbereitung und \u2013speicherung) zun\u00e4chst f\u00fcr einen erh\u00f6hten Arbeitsaufwand sorgen. Die Daten m\u00fcssen schlie\u00dflich einer bestimmten Qualit\u00e4t entsprechen, vor Missbrauch gesch\u00fctzt werden und dennoch transparent f\u00fcr nachvollziehbare Entscheidungen bleiben. Auch die Interoperabilit\u00e4t zwischen verschiedenen Systemen ist aktuell nicht garantiert. Daher gilt es Datenbr\u00fcche innerhalb bestehender Strukturen zu erkennen, um neue Systeme sinnvoll einf\u00fchren und KI-gest\u00fctzte Datenanalysen zu erm\u00f6glichen. Voraussetzung daf\u00fcr ist, dass die ben\u00f6tigte Infrastruktur und Digitalisierung bereits vorhanden sind. Eine solche reibungslose Einbindung von digitalen Systemen ist in Deutschland derzeit und auch in absehbarer Zukunft nicht \u00fcberall und zu jederzeit zu gew\u00e4hrleisten. In anderen L\u00e4ndern sieht der Sachverhalt anders aus. Denn die USA, Schweiz, \u00d6sterreich oder skandinavische L\u00e4nder sind Deutschland bei der Einf\u00fchrung und Umsetzung KI-basierter Systeme voraus.<\/p>\n<h3>Absicherung K\u00fcnstlicher Intelligenz<\/h3>\n<p>Dar\u00fcber hinaus sollte auch die Haftbarkeit von KI-Systemen und weiterer ethischer Aspekte gekl\u00e4rt sein. Was, wenn aufgrund der Nutzung von KI eine Falschdiagnose gestellt wird? Wer haftet f\u00fcr die hierdurch entstandenen Sch\u00e4den? Wir sehen: Es ist herausfordernd nachvollziehbare und <a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/dependable-ai\/\">verl\u00e4ssliche KI-Systeme<\/a> zu entwickeln. Zwar gibt es bereits Gesetze und Regelungen, die bspw. die Verschreibung von digitalen Gesundheitsprodukten durch \u00c4rzte erm\u00f6glichen (DVG &#8211; Digitale-Versorgung-Gesetz) oder die Digitalisierung in Krankenh\u00e4usern unterst\u00fctzen (Krankenhauszukunftsgesetz). Eine Erweiterung der Gesetzeslage f\u00fcr die Einf\u00fchrung von KI-Systemen, um Zulassungsvoraussetzungen und Regularien einheitlich zu regeln, fehlt jedoch bislang. Als weitere H\u00fcrde kommt au\u00dferdem die allgemeine Einf\u00fchrung KI-gest\u00fctzter Systeme hinzu. Denn es wird Fachpersonal zur Entwicklung als auch zur fachgerechten Anwendung ben\u00f6tigt. Um jene Systeme einsatzbereit zu machen, ist ebenso eine Akzeptanz der Anwender*innen und Nutzer*innen erforderlich. Damit einher gehen die zumeist sehr hohen Investitionskosten von KI-Systeme. Diese k\u00f6nnen sich gerade viele kleinere Gesundheitsdienstleister nicht leisten.<\/p>\n<div id='gallery-2' class='gallery galleryid-9908 gallery-columns-1 gallery-size-full'><figure class='gallery-item'>\n\t\t\t<div class='gallery-icon landscape'>\n\t\t\t\t<a href='https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/Bild2.png'><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"2560\" height=\"1326\" src=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/Bild2.png\" class=\"attachment-full size-full\" alt=\"KI in der Medizin\" aria-describedby=\"gallery-2-9934\" srcset=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/Bild2.png 2560w, https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/Bild2-400x207.png 400w, https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/Bild2-698x362.png 698w, https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/Bild2-768x398.png 768w, https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/Bild2-1536x796.png 1536w, https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/Bild2-2048x1061.png 2048w, https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/Bild2-1320x684.png 1320w\" sizes=\"auto, (max-width: 2560px) 100vw, 2560px\" \/><\/a>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<figcaption class='wp-caption-text gallery-caption' id='gallery-2-9934'>\n\t\t\t\tAbbildung 2: Kurzzusammenfassung der 18 von uns untersuchten Studien zu KI in der Medizin\n\t\t\t\t<\/figcaption><\/figure>\n\t\t<\/div>\n\n<h2>Empfehlungen und Ausblick f\u00fcr den Einsatz von KI in der Medizin<\/h2>\n<p>Angesichts der genannten Chancen und Herausforderungen, die KI in der Medizin mit sich bringt, sollen im Folgenden einige Handlungsempfehlungen angebracht werden, um diese zukunftstauglich zu machen.<\/p>\n<p>So empfehlen die Studien z. B. bei der Schulung medizinischen Personals im Umgang mit KI darauf zu achten, dass die Einf\u00fchrung neuer Systeme nicht zu einer Mehrbelastung f\u00fchrt. Gerade im Bereich der Pflege und Betreuung von Patienten soll KI schlie\u00dflich f\u00fcr eine Entlastung und nicht f\u00fcr eine Mehrbelastung sorgen. Perspektivisch k\u00f6nnen einzelne Aufgaben des Personals teilweise oder gar g\u00e4nzlich an KI-Systeme \u00fcbertragen werden, z. B. k\u00f6nnten sie das Schreiben von Patientenakten mittels Spracherkennung vereinfachen.<\/p>\n<p>Medizinische Ger\u00e4te sollten au\u00dferdem einfach zu bedienen sein, um zus\u00e4tzlich Fehldiagnosen durch falsche Benutzung oder Mehrbelastung des Anwenders\/der Anwenderin so gering wie m\u00f6glich zu halten. Gleichzeitig muss Vertrauen zum Ger\u00e4t aufgebaut werden und nicht das Gef\u00fchl entstehen, mit der Technik alleingelassen zu werden. Die Schl\u00fcsselw\u00f6rter Transparenz und Nachvollziehbarkeit von KI-Algorithmen fallen in dem Kontext immer wieder.<\/p>\n<p>Eine breite Aufkl\u00e4rung zum Einsatz von KI k\u00f6nnte etwaige Bedenken seitens der Patienten aber auch seitens der \u00c4rzteschaft entgegenwirken.<\/p>\n<p>Aus den Studien geht zudem hervor, dass es unbedingt einer Verbesserung der, Interoperabilit\u00e4t der Daten und Systeme bedarf. So k\u00f6nnte die Datenerhebung und -aufbereitung in zentralen Systemen, wie der digitalen Patientenakte oder Cloud-L\u00f6sungen, vereinheitlicht und so als wichtiger Schritt zur Gew\u00e4hrleistung einer Verbindung zwischen verschiedenen Ger\u00e4ten zum Datenaustausch beitragen. Daf\u00fcr w\u00e4re zudem der Ausbau des Datenschutzes und der Cybersicherheit empfehlenswert.<\/p>\n<p>Wie sich die fl\u00e4chendeckende Einf\u00fchrung von KI in der Medizin k\u00fcnftig wirklich entwickeln wird, bleibt zu beobachten. Jedoch werden in Deutschland f\u00fcr die angestrebte Einf\u00fchrung von KI\u00a0 in der Medizin sowohl die weitere <a href=\"https:\/\/www.fraunhofer.de\/de\/forschung\/fraunhofer-strategische-forschungsfelder\/intelligente-medizin.html\">Forschung<\/a> als auch intensive Testphasen weiter vorangetrieben. Der Zeithorizont, bis zur umf\u00e4nglichen Nutzung von KI in der Medizin, ist, je nach Studie und Einsatzgebiet, auf 3-10 Jahre zu sch\u00e4tzen. Wie Unternehmen und Einrichtungen KI mit all ihren Potenzialen und Herausforderungen daher einsetzen und in diesem Zuge mit den entsprechenden Eigenschaften umgehen (m\u00f6chten), werden wir, das Fraunhofer IESE, in einem n\u00e4chsten Schritt als Erg\u00e4nzung zu den gewonnen Erkenntnissen aus den Studien gezielt mit Partnern erarbeiten.<\/p>\n<div class=\"info-box\">\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>Sprechen Sie uns an! &#8211; Das Fraunhofer IESE unterst\u00fctzt Ihr Anliegen zu KI in der Medizin!<\/strong><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Unser Ziel ist es, KI in der Medizin voranzutreiben. Deshalb m\u00f6chten wir, das Fraunhofer IESE, gezielt bei dem Umgang mit k\u00fcnstlicher Intelligenz Unternehmen und Einrichtungen unterst\u00fctzen und als kompetenter Ansprechpartner ihren Einsatz in der Medizin begleiten. <a href=\"mailto:andreas.jedlitschka@iese.fraunhofer.de\">Kontaktieren Sie uns!<\/a><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Wenn Sie au\u00dferdem\u00a0mehr zum Stand der Technik und den Herausforderungen bei der <strong>Absicherung von KI in sicherheitskritischen Systemen<\/strong> erfahren wollen, besuchen Sie gerne auch unsere <a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/de\/seminare_training\/data-scientist-assuring-safety.html\">4-t\u00e4gige Weiterbildung zum zertifizierten \u00bbData Scientist Specialized in Assuring Safety\u00ab<\/a>.<\/p>\n<\/div>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>Leseempfehlungen zum Thema Digitalisierung und KI in der Medizin:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li class=\"page-title\"><a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/ki-zur-diagnostik-von-seltenen-erkrankungen\/\" rel=\"bookmark\">KI als Hoffnungstr\u00e4ger in der Diagnostik von Seltenen Erkrankungen<\/a><\/li>\n<li class=\"page-title\"><a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/klinische-entscheidungsunterstuetzungssysteme\/\" rel=\"bookmark\">Diagnose auf Knopfdruck: Wenn klinische Entscheidungsunterst\u00fctzungssysteme den entscheidenden Hinweis geben!<\/a><\/li>\n<li class=\"page-title\"><a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/pharma40\/\" rel=\"bookmark\">Pharma 4.0: Individualmedizin durch Digitalisierung bezahlbar machen<\/a><\/li>\n<li class=\"page-title\"><a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/neighborhood-diagnostics-digitale-diagnostik\/\" rel=\"bookmark\">Neighborhood Diagnostics \u2013 Entwicklung eines Digitalen \u00d6kosystems f\u00fcr digitale Diagnostik<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Das Sammeln von Gesundheitsdaten geh\u00f6rt f\u00fcr viele von uns bereits zum Alltag. 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