© AdobeStock/Gorodenkoff
Künstliche Intelligenz (KI)
Deutschland und Europa sollen bei Künstlicher Intelligenz zur Weltspitze gehören. Dafür stärken wir Forschung, Transfer und Anwendung, bauen souveräne KI-Kapazitäten aus und schaffen die Voraussetzungen, damit KI Alltag, Wirtschaft, Wissenschaft und Gesellschaft nachhaltig unterstützt.
Unser Fahrplan für die Künstliche Intelligenz
Unser Fahrplan für die Künstliche Intelligenz zeigt zentrale Meilensteine und Ziele. Diese machen Fortschritte messbar und geben Orientierung für Planung und Umsetzung.
Steigerung der Wertschöpfung durch KI
Mit einer KI-Offensive wollen wir bis 2030 10 % unserer Wirtschaftsleistung KI-basiert erwirtschaften, die Arbeitsproduktivität erhöhen und KI zu einem wichtigen Werkzeug in zentralen Forschungs- und Anwendungsfeldern machen.
Testzentren und Reallabore für KI-Anwendungen eingerichtet
Beschreibung
Wir werden uns für den Aufbau von KI-Testzentren und KI-Reallaboren einsetzen, denn je nach Ausgestaltung trägt dies zur AI-Act-konformen Wertschöpfung bei und fördert KI-Innovationen. Die Praktikabilität des AI Act wird gezeigt, was den Eintritt von Produkten in den Markt erleichtern kann.
Ziele
Steigerung der Wertschöpfung durch KI
Mit einer KI-Offensive wollen wir bis 2030 10% unserer Wirtschaftsleistung KI-basiert erwirtschaften, die Arbeitsproduktivität erhöhen und KI zu einem wichtigen Werkzeug in zentralen Forschungs- und Anwendungsfeldern machen
Indikatoren
- Anzahl Testzentren und Reallabore
Maßnahmen
KI-Robotikbooster
Aufbau von Testzentren und Reallaboren
Physische KI-Systeme und Robotik im Agrar- und Lebensmittelbereich
Identifikation und Unterstützung von strategischen KI-Standardisierungsaktivitäten
Partner
- Bundesnetzagentur
- Forschung
- Wirtschaftspartner
- BMFTR
- BMDS
- BMLEH
- Länder
Mindestens 100 Transferbeispiele und Best Practices realisiert
Beschreibung
Wir wollen Transferbeispiele als Blaupausen realisieren. Mit ihnen werden Potenziale von KI aufgezeigt, Transferprozesse erleichtert und konkrete deutsche bzw. europäische Lösungen geliefert.
Ziele
Steigerung der Wertschöpfung durch KI
Mit einer KI-Offensive wollen wir bis 2030 10% unserer Wirtschaftsleistung KI-basiert erwirtschaften, die Arbeitsproduktivität erhöhen und KI zu einem wichtigen Werkzeug in zentralen Forschungs- und Anwendungsfeldern machen
Indikatoren
- Anzahl der Transferbeispiele (Zielmarke: 100)
Maßnahmen
KI-Robotikbooster
Transfer-Leitprojekte
Förderung zum Thema neurobiologisch inspirierte KI
Förderung zum Thema In-silico-Methoden in der Medizin
Physische KI-Systeme und Robotik im Agrar- und Lebensmittelbereich
Ausbau der KI-Leuchttürme für Klima-, Umwelt- und Naturschutz
Identifikation und Unterstützung von strategischen KI-Standardisierungsaktivitäten
Partner
- Wirtschaftspartner
- Hochschulen
- Forschungseinrichtungen
- BMFTR
- BMLEH
- BMUKN
- BMWE
- Länder
- EU
Anteil der KMU im produzierenden Gewerbe, die KI einsetzen, auf über 50 % erhöht
Beschreibung
Wir wollen KI in der Breite des Mittelstands verankern. Damit wird die Produktivität des Mittelstands als Rückgrat der deutschen Wirtschaft erhöht und die nationalen Kompetenzen in der Breite gestärkt.
Ziele
Steigerung der Wertschöpfung durch KI
Mit einer KI-Offensive wollen wir bis 2030 10% unserer Wirtschaftsleistung KI-basiert erwirtschaften, die Arbeitsproduktivität erhöhen und KI zu einem wichtigen Werkzeug in zentralen Forschungs- und Anwendungsfeldern machen
Indikatoren
- Anteil KMU mit KI-Nutzung (Zielmarke: 50 %)
Maßnahmen
Industrielle KI fördern
KI-Kompetenzen für KMU
KI-Flaggschiff
Weiterentwicklung der Netzwerke der KI-Servicezentren (KISC) und Mittelstand-Digital-Zentren
Identifikation und Unterstützung von strategischen KI-Standardisierungsaktivitäten
Partner
- Wirtschaftspartner
- Konsortien der Transfer-Leitprojekte
- Wissenschaft
- Hochschulen
- Forschungseinrichtungen
- BMAS
- BMFTR
- BMWE
- Länder
- EU
Anzahl der KI-Produkte und KI-Anwendungen aus Deutschland substanziell gesteigert
Beschreibung
Deutschland soll als Anbieter von KI-Produkten und -Anwendungen positioniert werden. Produkte und Anwendungen sind Träger von KI-basierter Wertschöpfung und es entstehen souveräne Ökosysteme als Alternativen zu außereuropäischen Angeboten.
Ziele
Zentraler Player bei KI-Innovationen
Wir werden ein zentraler Player für die nächste KI-Generation und im weltweiten Wettbewerb.
Indikatoren
- Anzahl kompetitiver KI-Produkte aus DEU
Maßnahmen
KI-Robotikbooster
Transfer-Leitprojekte
Industrielle KI fördern
Förderung zum Thema neurobiologisch inspirierte KI
Förderung zum Thema In-silico-Methoden in der Medizin
Physische KI-Systeme und Robotik im Agrar- und Lebensmittelbereich
Identifikation und Unterstützung von strategischen KI-Standardisierungsaktivitäten
Ausbau der KI-Leuchttürme für Klima-, Umwelt- und Naturschutz
Partner
- Wirtschaftspartner
- Wissenschaft
- Forschungseinrichtungen
- Hochschulen
- BMFTR
- BMWE
- BMDS
- BMLEH
- BMUKN
- Länder
Anzahl der KI-Start-ups gegenüber 2025 vervierfacht
Beschreibung
Das KI-Start-up-Ökosystem wird deutlich ausgebaut. Start-ups sollen zentrale Anbieter neuer KI-Lösungen und -Anwendungen werden und auch außereuropäische Lösungen anbieten.
Ziele
Zentraler Player bei KI-Innovationen
Wir werden ein zentraler Player für die nächste KI-Generation und im weltweiten Wettbewerb.
Indikatoren
- Anzahl der deutschen KI-Start-ups (Zielmarke: 4.000)
Maßnahmen
KI-Ausgründungen fördern
Ausbau der KI-Leuchttürme für Klima-, Umwelt- und Naturschutz
Partner
- Wissenschaft
- Wirtschaftspartner
- Kapitalgeber
- Politik
- Start-up-Hubs
- Hochschulen
- Forschungseinrichtungen
- BMWE
- BMFTR
- BMDS
- BMUKN
- Länder
Deutschland als Leitmarkt für industrielle KI etabliert
Beschreibung
Wir wollen Deutschland als Leitmarkt bei industriellen KI-Anwendungen und KI-basierter Robotik positionieren. Damit soll KI „Made in Germany“ umgesetzt und ein substanzieller Marktanteil erreicht werden.
Ziele
Steigerung der Wertschöpfung durch KI
Mit einer KI-Offensive wollen wir bis 2030 10% unserer Wirtschaftsleistung KI-basiert erwirtschaften, die Arbeitsproduktivität erhöhen und KI zu einem wichtigen Werkzeug in zentralen Forschungs- und Anwendungsfeldern machen
Indikatoren
- Marktanteil bei industrieller KI
- Anzahl und Marktanteil von Robotikunternehmen aus DEU sowohl für Hardware wie für Software
Maßnahmen
KI-Robotikbooster
Transfer-Leitprojekte
Industrielle KI fördern
Förderung zum Thema neurobiologisch inspirierte KI
Förderung zum Thema In-silico-Methoden in der Medizin
Physische KI-Systeme und Robotik im Agrar- und Lebensmittelbereich
Identifikation und Unterstützung von strategischen KI-Standardisierungsaktivitäten
KI-Flaggschiff
Partner
- RIG
- Wirtschaftspartner
- Wissenschaft
- Hochschulen
- Forschungseinrichtungen
- BMFTR
- BMWE
- BMLEH
- BMAS
Öffentliche Verwaltung als Ankerkunde für deutsche und europäische KI-Anwendungen gestärkt
Beschreibung
Die Nutzung von KI in Verwaltungsleistungen des Bundes und der Länder soll sich substanziell steigern. Die Verwaltung ist wichtige Branche und zentraler Hebel für Wertschöpfung in anderen Branchen.
Ziele
Zentraler Player bei KI-Innovationen
Wir werden ein zentraler Player für die nächste KI-Generation und im weltweiten Wettbewerb.
Indikatoren
- Anzahl der KI-basierten Verwaltungsleistungen
- Anzahl Angebote auf dem „Marktplatz der KI-Möglichkeiten“
Maßnahmen
KI konsequent zur Effizienz- und Qualitätssteigerung in der öffentlichen Verwaltung einsetzen
KIDA – KI- und Datenakzelerator in der (Ressort-)Forschung
KI-Flaggschiff
Partner
- Länder
- Kommunen
- Behörden
- Forschung
- BMDS
- BMAS
- BMLEH
Frauenanteil in Studium, Wissenschaft und Berufen mit KI-Bezug erhöht
Beschreibung
Wir wollen den Frauenanteil bei einschlägigen Studienabschlüssen sowie unter KI-Forschenden und unter KI-Entwickelnden deutlich erhöhen. Frauen sind eine wichtige und bisher unterrepräsentierte Gruppe für KI-Nutzung. KI-Kompetenzen müssen die Breite der Gesellschaft erreichen.
Ziele
Zentraler Player bei KI-Innovationen
Wir werden ein zentraler Player für die nächste KI-Generation und im weltweiten Wettbewerb.
Indikatoren
- Frauenanteil in einschlägigen Gruppen (Studierende, Studienabschlüsse, Forschende, Beschäftigte)
Partner
- Hochschulen
- Forschungseinrichtungen
- Wirtschaftspartner
- BMFTR
- BMBFSFJ
- BMAS
- Länder
Verbesserung der KI-Kapazitäten
Wir verbessern die Verfügbarkeit und Nutzbarkeit von KI-Kapazitäten für Wissenschaft, Forschung, Wirtschaft, Verwaltung und Gesellschaft messbar.
Nächste Ausbaustufe des Gauss Centre for Supercomputing in Betrieb genommen
Beschreibung
Mit der Inbetriebnahme neuer Großrechner an den GCS-Standorten München (Blue Lion) und Stuttgart (Herder) werden die KI-Rechenkapazitäten für die Forschung deutlich ausgebaut. Auch die Industrienutzung soll ermöglicht werden.
Ziele
Zentraler Player bei KI-Innovationen
Wir werden ein zentraler Player für die nächste KI-Generation und im weltweiten Wettbewerb.
Indikatoren
- Inbetriebnahme
Partner
- Gauss Centre for Supercomputing
- BMFTR
- Länder
EU-AI-Gigafactory in Betrieb genommen
Beschreibung
Mit der Inbetriebnahme einer EU-AI-Gigafactory in Deutschland wird KI-Rechenkapazität für die Wirtschaft, Forschung und Verwaltung deutlich erweitert. Dies ist Voraussetzung für KI-basierte Wertschöpfung.
Ziele
Zentraler Player bei KI-Innovationen
Wir werden ein zentraler Player für die nächste KI-Generation und im weltweiten Wettbewerb.
Indikatoren
- Inbetriebnahme
Maßnahmen
EU-AI-Gigafactory
Partner
- BMFTR
- BMDS
- EU
- Länder
Deutschland zu einem der weltweit führenden Rechenzentrumsstandorte gemacht
Beschreibung
Die Rechenkapazitäten in Deutschland deutlich erhöhen, um so die Voraussetzung für KI-basierte Wertschöpfung zu schaffen.
Ziele
Verbesserung der KI-Kapazitäten
Wir verbessern die Verfügbarkeit und Nutzbarkeit von KI-Kapazitäten für Wissenschaft, Forschung, Wirtschaft, Verwaltung und Gesellschaft messbar.
Indikatoren
- IT-Anschlussleistung von Rechenzentren (Zielmarke: Rechenkapazität mind. verdoppelt, HPC- und KI-Rechenkapazitäten mind. vervierfacht)
Maßnahmen
KI-Flaggschiff
EU-AI-Gigafactory
Weiterentwicklung der Netzwerke der KI-Servicezentren (KISC) und Mittelstand-Digital-Zentren
Rechenzentrumsstrategie
Partner
- Wirtschaftspartner
- BMDS
- BMFTR
- BMWE
- Länder
- EU
Datenökosysteme in zentralen KI-Anwendungsfeldern ausgebaut
Beschreibung
Wir werden breit verfügbare, faire, interoperable, IP-konforme, vertrauenswürdige und souveräne, industriell und wissenschaftlich ausgerichtete Datenökosysteme in zentralen KI-Anwendungsfeldern schaffen und vernetzen, denn Daten sind die Basis für KI und aktueller Engpass.
Ziele
Verbesserung der KI-Kapazitäten
Wir verbessern die Verfügbarkeit und Nutzbarkeit von KI-Kapazitäten für Wissenschaft, Forschung, Wirtschaft, Verwaltung und Gesellschaft messbar.
Indikatoren
- Anzahl abgedeckter Anwendungsfelder
- Anzahl teilnehmender Nutzender
Maßnahmen
Stärkung der KI-Kapazitäten an Hochschulen, AUFE und Ressortforschungseinrichtungen
KIDA – KI- und Datenakzelerator in der (Ressort-)Forschung
Partner
- Hochschulen
- Wirtschaftspartner
- Forschung
- Normungsorganisationen
- BMFTR
- BMDS
- BMWE
- BMLEH
- Länder
- EU
KI-Kapazitäten und KI-Kompetenzen in der Breite gestärkt
Beschreibung
Wir schaffen die Voraussetzungen, damit Bürgerschaft, Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, Studierende sowie Unternehmen (insbes. KMU) KI nutzen und erproben sowie passende Schulungs-, Unterstützungs- und Beratungsangebote wahrnehmen und so KI-Kompetenzen entwickeln, vernetzen oder stärken können.
Ziele
Verbesserung der KI-Kapazitäten
Wir verbessern die Verfügbarkeit und Nutzbarkeit von KI-Kapazitäten für Wissenschaft, Forschung, Wirtschaft, Verwaltung und Gesellschaft messbar.
Indikatoren
- Anzahl verfügbarer KI-Angebote
- Anteil der Nutzenden
Maßnahmen
KI-Flaggschiff
Weiterentwicklung der Netzwerke der KI-Servicezentren (KISC) und Mittelstand-Digital-Zentren
Stärkung der KI-Kapazitäten an Hochschulen, AUFE und Ressortforschungseinrichtungen
Rechenzentrumsstrategie
IPCEI-CIC
KIDA – KI- und Datenakzelerator in der (Ressort-)Forschung
Partner
- Wirtschaftspartner
- EDIHs
- Hochschulen
- Forschung
- KI-Campus
- Bildungsanbieter
- BMFTR
- BMDS
- BMWE
- BMAS
- BMLEH
- Länder
Zentraler Player bei KI-Innovationen
Wir werden ein zentraler Player für die nächste KI-Generation und im weltweiten Wettbewerb.
Zugang zu KI-Basismodellen in Deutschland bereitgestellt
Beschreibung
Mit der Etablierung von Zugängen zu leistungsstarken KI-Foundation-Modellen im Verbund aus Wissenschaft und Wirtschaft zeigt Deutschland, dass es in diesem Wettbewerb mithalten kann. Dies kann die Basis für unterschiedlichste Anwendungen bilden.
Ziele
Zentraler Player bei KI-Innovationen
Wir werden ein zentraler Player für die nächste KI-Generation und im weltweiten Wettbewerb.
Indikatoren
- Veröffentlichung
- Verfügbarkeit und Nutzung
Maßnahmen
KI-Flaggschiff
KI-Spitzenzentren ausbauen und stärken
Partner
- Hochschulen
- Forschungseinrichtungen
- KI-Spitzenzentren
- Wirtschaftspartner
- BMFTR
- BMWE
- Länder
Frontier AI Labs aufgebaut
Beschreibung
Wir wollen mindestens drei europäische Frontier-AI-Labs aufbauen, die neue Modellklassen, Modalitäten, agentenbasierte Systeme und effizientere Trainingsansätze erforschen, eigene Modelle entwickeln und reale Produkte in großem Maßstab betreiben.
Ziele
Zentraler Player bei KI-Innovationen
Wir werden ein zentraler Player für die nächste KI-Generation und im weltweiten Wettbewerb.
Indikatoren
- Anzahl eröffneter Labs (Zielmarke: mind. 3)
- Höhe des eingeworbenen privaten Kapitals
Maßnahmen
Innovationswettbewerb Next Frontier AI Concepts
Partner
- Hochschulen
- Wirtschaftspartner
- SPRIND
Mindestens drei domänenspezifische KI-Systeme erfolgreich entwickelt
Beschreibung
Wir wollen mindestens drei eigene, domänenspezifische KI-Systeme entwickeln, die sich durch ihre Sicherheit, Nachhaltigkeit, Effizienz, Vertrauenswürdigkeit, Interoperabilität oder die Nutzung neuer Ansätze auszeichnen. Mit der domänenspezifischen KI wird unmittelbar Wertschöpfung ermöglicht.
Ziele
Zentraler Player bei KI-Innovationen
Wir werden ein zentraler Player für die nächste KI-Generation und im weltweiten Wettbewerb.
Indikatoren
- Veröffentlichung (Zielmarke: 3 Systeme)
- Eigenschaften der Modelle
Maßnahmen
Identifikation und Unterstützung von strategischen KI-Standardisierungsaktivitäten
KI-Flaggschiff
KI-Spitzenzentren ausbauen und stärken
Grundlagenforschung KI und Software
Partner
- Hochschulen
- Forschungseinrichtungen
- KI-Spitzenzentren
- Konsortien der Transfer-Leitprojekte
- Wirtschaftspartner
- FuE-Unternehmen
- Normungsorganisationen
- BMFTR
- BMWE
- Länder
Frontier-AI-Modell entwickeln, um Wertschöpfung und Investoren zu gewinnen
Beschreibung
Eines der nächsten KI-Spitzenmodelle, -Systeme oder -Tools soll in Deutschland oder Europa mit deutscher Beteiligung entwickelt werden. Mit dem Frontier-AI-Modell sollen eine bessere Wertschöpfung ermöglicht und Investoren gewonnen werden.
Ziele
Zentraler Player bei KI-Innovationen
Wir werden ein zentraler Player für die nächste KI-Generation und im weltweiten Wettbewerb.
Indikatoren
- Veröffentlichung
- Modellgröße
- Ergebnisse bei einschlägigen Benchmarks
Maßnahmen
KI-Flaggschiff
Innovationswettbewerb Next Frontier AI Concepts
KI-Spitzenzentren ausbauen und stärken
Grundlagenforschung KI und Software
Partner
- Hochschulen
- Forschungseinrichtungen
- KI-Spitzenzentren
- Wirtschaftspartner
- FuE-Unternehmen
- BMFTR
- SPRIND
- Länder
Ausbau der KI-Nutzung im Gesundheitswesen
Wir forcieren die Nutzung von KI für eine zunehmend prädikative und präventive Medizin der Zukunft im Gesundheitswesen.
Verwendung von interoperablen Gesundheitsdaten zur KI-Entwicklung vereinfacht
Beschreibung
Die Nutzung von Gesundheits- und Pflegedaten zur KI-Entwicklung, unter Berücksichtigung des europäischen und nationalen Rechtsrahmens sowie einschlägiger nationaler, europäischer und internationaler Initiativen, wird verbessert. Gesundheitsdaten aus der Versorgung können in interoperablen Formaten zur Verfügung gestellt werden, um auch für Forschungs- und Entwicklungsprojekte genutzt werden zu können.
Der eingeschränkte Zugang zu Gesundheitsdaten, die regulatorische Heterogenität und die Rechtsunsicherheit in Verbindung mit dem Trainieren von KI stellen derzeit große Hürden bei der Entwicklung von KI für Gesundheitsanwendungen dar. Die Verfügbarkeit dieser Daten ermöglicht überhaupt erst den Zugang zu großen realen Versorgungskohorten. Gleichzeitig wird der Aufwand für Data-Cleaning durch erhöhte Datenqualität reduziert und die Validierung durch breite Verfügbarkeit von Versorgungsdaten erheblich verbessert.
Ziele
Ausbau der KI-Nutzung im Gesundheitswesen
Wir forcieren die Nutzung von KI für eine zunehmend prädikative und präventive Medizin der Zukunft im Gesundheitswesen.
Indikatoren
- Beschluss der Regelungen im GeDIG-E
- Veröffentlichung Medizinregistergesetz
Maßnahmen
Veröffentlichung GeDIG
Veröffentlichung Medizinregistergesetz
Partner
- BMG
Datenschutzrechtlich konformes Trainieren von KI mit Gesundheitsdaten in Reallaboren erprobt
Beschreibung
Wir wollen Reallabore aufbauen, um innovative Maßnahmen zum datenschutzrechtlich konformen Trainieren von KI mit Gesundheitsdaten zu erproben.
Die Verfügbarkeit von Daten aus der deutschen Gesundheitsversorgung garantiert zielgerichtetere und besser an den deutschen Markt angepasste KI-Systeme, um somit eine bessere Prävention und Versorgung zu gewährleisten.
Ziele
Ausbau der KI-Nutzung im Gesundheitswesen
Wir forcieren die Nutzung von KI für eine zunehmend prädikative und präventive Medizin der Zukunft im Gesundheitswesen.
Indikatoren
- Anzahl der im ReguLab betreuten Gesundheitsprojekte
- Anzahl der infolge des ReguLab eingesetzten Produkte und Systeme
Maßnahmen
Beteiligung am ReguLab
Innovationswettbewerb zu Gesundheitsdatennutzung und Anonymisierung
Partner
- SPRIND
- BfDI
- ReguLab
- BMG
KI-Gesundheitsmodelle können im FDZ Gesundheit trainiert und geprüft werden
Beschreibung
Im FDZ Gesundheit wird eine IT-Infrastruktur aufgebaut, um KI-Training skalierbar zu ermöglichen.
Das FDZ stellt eine der größten Zugangspunkte von Gesundheitsdaten dar und bietet enormes Potenzial für das Trainieren und Überprüfen von KI-Anwendungen auf Basis etablierter Sicherheitsstandards und unter Einhaltung datenschutzrechtlicher Vorgaben.
Bereits bestehende KI-Modelle können im FDZ Gesundheit auf nationalen Datensätzen getestet werden, damit ein sicherer Einsatz möglich wird.
Ziele
Ausbau der KI-Nutzung im Gesundheitswesen
Wir forcieren die Nutzung von KI für eine zunehmend prädikative und präventive Medizin der Zukunft im Gesundheitswesen.
Indikatoren
- Anzahl der Anträge für KI-Training und Zugang zur sicheren Verarbeitungsumgebung (secure processing environment, SPE) mit KI-Anschluss.
- Mindestens ein Projekt in Umsetzung
Maßnahmen
KI-Readiness FDZ Gesundheit
Partner
- BfArM
- FDZ Gesundheit
- BMG
KI-gestützte Dokumentationsassistenten im Markt etabliert
Beschreibung
Rechtskonforme KI-gestützte Dokumentation werden zum Standard in der Gesundheits- und Pflegeversorgung gemacht: Mehr als 70 % der Einrichtungen sollen diese 2028 aktiv nutzen.
Die KI-gestützte Dokumentation setzt Personalressourcen frei. Gleichzeitig werden neue Modelle für verbesserte automatische Dokumentation entwickelt.
Ziele
Ausbau der KI-Nutzung im Gesundheitswesen
Wir forcieren die Nutzung von KI für eine zunehmend prädikative und präventive Medizin der Zukunft im Gesundheitswesen.
Indikatoren
- Anzahl der Gesundheitseinrichtungen, die KI-gestützte Dokumentation nutzen (Zielmarke: 70 %)
Maßnahmen
Förderbekanntmachungen zu regulatorischer Beratung
Partner
- BfArM
- PD
- Benannte Stellen
- BfDI
- BMG
Vorlagen und Muster zur Konformitätsbewertung bereitgestellt
Beschreibung
Beispiele zur Erstellung von Konformitätsbewertungsunterlagen für KI-Anwendungen im Gesundheitswesen sollen durch Blueprints in KI-Reallaboren bereitgestellt werden.
Durch Muster, Beispiele und Blueprints kann der bei der Entwicklung anfallende bürokratische Zeitaufwand reduziert werden.
Ziele
Ausbau der KI-Nutzung im Gesundheitswesen
Wir forcieren die Nutzung von KI für eine zunehmend prädikative und präventive Medizin der Zukunft im Gesundheitswesen.
Indikatoren
- Anzahl der veröffentlichten Muster und Download-Statistiken
Maßnahmen
Förderbekanntmachungen zu regulatorischer Beratung
Partner
- BfArM
- PD
- Benannte Stellen
- BfDI
- BMG
Anonyme oder synthetische Datensätze zum Trainieren von KI bereitgestellt
Beschreibung
Anonymisierte Datensätze und/oder Tools zur Anonymisierung oder synthetischen Erstellung von Gesundheitsdaten sind verfügbar.
Anonymisierte Datensätze und synthetische Daten vereinfachen die initiale Entwicklung innovativer KI-Modelle und erlauben schnellere Entwicklungszyklen mit geringerem regulatorischen Overhead. Zudem ist die Verfügbarkeit großer Datensätze ein Standortvorteil und fördert die Ansiedlung oder Expansion forschender Unternehmen und Start-ups.
Ziele
Ausbau der KI-Nutzung im Gesundheitswesen
Wir forcieren die Nutzung von KI für eine zunehmend prädikative und präventive Medizin der Zukunft im Gesundheitswesen.
Indikatoren
- Anzahl der verfügbaren Datensätze
- Anzahl der Datenpunkte und Statistiken zur Nutzung, z. B. Downloads
Maßnahmen
Innovationswettbewerb zu Gesundheitsdatennutzung und Anonymisierung
Partner
- SPRIND
- BfDI
- BMG
Testumgebungen (Test-Beds) in Gesundheitseinrichtungen eingeführt
Beschreibung
Erste Gesundheitseinrichtungen bieten klinische Test-Beds unter Einbeziehung der Gesundheitsfachkräfte zur Entwicklung von KI-Innovationen an. Hierzu wird auch entsprechende IT-Infrastruktur bereitgestellt. Die Maßnahme ermöglicht Start-ups und KMU einen schnelleren und niederschwelligen Marktzugang.
Ziele
Ausbau der KI-Nutzung im Gesundheitswesen
Wir forcieren die Nutzung von KI für eine zunehmend prädikative und präventive Medizin der Zukunft im Gesundheitswesen.
Indikatoren
- Anzahl der Gesundheitseinrichtungen mit Test-Bed-Infrastruktur
Maßnahmen
Ausschreibung Testumgebungen (Test-Beds)
Partner
- Gesundheitseinrichtungen
- gematik
- Primärsystemhersteller
- Krankenkassen
- BMG
Gesundheitsdaten aus Quellen über Forschungspseudonym verknüpfbar
Beschreibung
Gesundheitsdaten unterschiedlicher Quellen können über ein (individuelles, einheitliches, eindeutiges und übergreifendes) Forschungspseudonym (Unique Identifyer, UID) datenschutzkonform und sicher verknüpft und zum Trainieren von KI verwendet werden.
Dies ermöglicht quellenübergreifende Forschungs- und Entwicklungsprojekte. Zudem lassen sich aus umfassenderen Daten bessere Aussagen treffen, um zielgerichtetere und besser für den deutschen Markt angepasste KI-Systeme zu entwickeln.
Ziele
Ausbau der KI-Nutzung im Gesundheitswesen
Wir forcieren die Nutzung von KI für eine zunehmend prädikative und präventive Medizin der Zukunft im Gesundheitswesen.
Indikatoren
- Entwicklung und Festlegung der Verfahren zur Forschungskennziffer
Partner
- BMG
© BMFTR
