Medizingeräte übernehmen oftmals lebenswichtige Aufgaben. Im Inneren dieser Geräte befinden sich meist Embedded Systeme, die somit eine kritische Funktion haben. Zukünftig soll KI den Funktionsumfang noch erweitern. Software übernimmt bei den eingebetteten Systemen eine immer wichtigere Rolle, nicht nur durch KI.
Die Wachstumsaussichten für den Embedded-Sektor stimmen mit einem jährlichen Wachstum von rund 7,5 Prozent sehr optimistisch. Für Embedded Systeme im Medizinsektor erwarten Analysten in den nächsten Jahren sogar noch leicht höhere Werte. Als Ursache sehen sie die zunehmende Digitalisierung des Medizinsektors, den Einzug von künstlicher Intelligenz bei Medizingeräten sowie die Alterung der Gesellschaft und den damit steigenden Bedarf an medizinischen Geräten.
Schon jetzt spielen Embedded Systeme eine zentrale Rolle in modernen Medizingeräten, denn sie gewährleisten die Funktionalität und Steuerung dieser Geräte. Die spezialisierten, auf bestimmte Aufgaben ausgelegten Computersysteme sind längst in die meisten Medizingeräte integriert. Sie werden verwendet, um die verschiedenen Funktionen dieser Geräte zu überwachen, zu steuern und zu automatisieren.
Insbesondere für tragbare Gesundheitsgeräte und Telemedizinlösungen sind eingebettete Systeme von entscheidender Bedeutung. Sie ermöglichen unter anderem die Fernüberwachung des Gesundheitszustandes von Patienten sowie personalisierte Behandlungen. Darüber hinaus streben Gesundheitsdienstleister zunehmend nach Automatisierung und verbesserten Datenanalysen. Das führt zu einer größeren Verbreitung und Effizienzsteigerung eingebetteter Systeme. Eingebettete Systeme wie Steuergeräte oder IoT-Bausteine lassen sich so nach der Produktion aktualisieren, anpassen und funktional erweitern, ohne die Hardware zu tauschen. Traditionell sind Embedded Systeme stark durch die Hardware definiert.
Echtzeitsysteme im Medizinsektor
Medizingeräte wie Herzschrittmacher, Infusionspumpen oder Beatmungsgeräte benötigen in der Regel präzise Echtzeitsteuerung, um ihre Funktion korrekt auszuführen. Embedded Systeme übernehmen diese Aufgaben, indem sie die Sensoren und Aktuatoren steuern und dafür sorgen, dass die Geräte gemäß den festgelegten Parametern arbeiten. Durch spezialisierte Betriebssysteme, wie beispielsweise Embedded Linux gewährleisten sie die Einhaltung strenger regulatorischer Sicherheitsnormen wie der ISO 14971 und ermöglichen eine sichere Datenübertragung in der Telemedizin. Diese ISO-Norm regelt das Risikomanagement bei Medizinprodukten.
Für die Zukunft erwarten Experten, dass eingebettete Systeme in medizinischen Geräten zunehmend Konnektivität, Intelligenz und patientenzentriertes Design vereinen, um bessere Ergebnisse bei der Patientenversorgung zu liefern. Die Fokussierung auf patientenzentriertes Design soll einfachere Handhabbarkeit, längere Akkulaufzeit und höhere Toleranz gegen Fehlbedienung mit sich bringen.
Vernetzung wird dabei zunehmend relevant, da medizinische Geräte miteinander kommunizieren, Daten in Echtzeit sammeln und austauschen müssen. Ein Beispiel dafür liefern mobile Geräte wie sogenannte Wearables zur Überwachung von Vitalwerten, die kontinuierlich Daten an Cloud-basierte Systeme oder Krankenhausnetzwerke übertragen, um eine fortlaufende Überwachung des Gesundheitszustands des Patienten zu ermöglichen. Zukünftig dürften sich mehr Geräte über Bluetooth, WLAN und 5G-Konnektivität in bestehende digitale Gesundheitssysteme integrieren und damit für eine bessere Patientenversorgung und effizientere Diagnosen sorgen.
Megatrend KI
Auch Embedded Systeme werden zunehmend mit Künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) kombiniert, um komplexe medizinische Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und vorausschauende Analysen bereitzustellen. Zum Beispiel könnten bei bildgebenden Verfahren wie MRT- oder Röntgenaufnahmen eingebettete Systeme mit KI-Algorithmen zur Bildverarbeitung ausgestattet werden, um Tumore oder andere Anomalien automatisch zu erkennen. KI-Endoskopie sollen schon während einer Operation automatische Gewebeklassifizierungen vornehmen. Die Integration von KI und ML dürfte die Genauigkeit und Geschwindigkeit der Diagnoseprozesse verbessern, Geräte werden immer intelligenter.
Folgerichtig findet in der modernen Medizintechnik derzeit ein technologischer Generationenwechsel statt. Auch in diesem Segment will NVIDIA eine wichtige Rolle spielen und hat dazu seine Jetson-Plattform in Stellung gebracht. Sie soll die für KI-intensive klinische Anwendungen notwendige Rechenpower liefern und wird verstärkt bei Echtzeit-Bildverarbeitung und Chirurgie-Robotern eingesetzt. Einige Komponenten verfügen sogar über einen konfigurierbaren Stromverbrauch.
Gleichzeitig etabliert sich RISC-V als flexibler, energieeffizienter Standard für miniaturisierte Medizingeräte. RISC-V hat sich in den letzten Jahren von einem Forschungsprojekt der kalifornischen Universität Berkeley zu einem globalen Standard für eine Befehlssatzarchitektur (ISA) bei Embedded Systemen entwickelt. Zu den Vorteilen von RISC-V zählt die große Anpassbarkeit des Befehlssatzes. Hersteller können damit exakt auf eine medizinische Anwendung zugeschnittene Prozessoren produzieren, ohne Lizenzgebühren an Entwicklungsunternehmen spezifischer Prozessorarchitekturen wie beispielsweise ARM zahlen zu müssen. Entwickler können so etwa nur die Befehlssätze implementieren, die für eine spezielle Applikation wie einen EKG-Sensor benötigt werden. Das spart Platz auf dem Chip und senkt den Energieverbrauch massiv.
Software definiert Hardware
Zusätzlich verändert eine weitere Entwicklung den Markt: Software Defined Devices. Bei diesen Systemen bestimmt die Software die Hardware-Funktionalität. Software Defined Devices (SDD) spielen eine zentrale Rolle bei der Modernisierung von Embedded Systemen, indem sie den Fokus von starrer, hardwarebasierter Funktionalität hin zu flexibler, softwaregesteuerter Funktionalität verschieben. Eingebettete Systeme wie Steuergeräte oder IoT-Bausteine lassen sich so nach der Produktion aktualisieren, anpassen und funktional erweitern, ohne die Hardware zu tauschen. Traditionell sind Embedded Systeme stark durch die Hardware definiert. Die Abkehr von der Hardware-Abhängigkeit erlaubt eingebettete Systeme auf Basis von Software Defined Devices anpassungsfähiger, langlebiger und intelligenter zu gestalten. Bei medizinischen Geräten könnte SDD die treibende Kraft hinter vielen Neuentwicklungen im Bereich eingebetteter Systeme werden.
Quellenangabe
Die Inhalte dieses Beitrags basieren auf einer Reihe ausgewählter Fach- und Marktanalysen. Als Grundlage dient unter anderem die englischsprachige Marktstudie „Embedded System Market Size Forecast“ von Industry Research , ergänzt durch den englischsprachigen Report „Embedded Systems Market Outlook, Insights and Forecast“ von Skyquest , der zentrale Trends und Prognosen der Branche beleuchtet. Zusätzlich wurden Einschätzungen aus„MedTech in 2026: what’s changing device innovation“ (in englischer Sprache) herangezogen, die aktuelle Entwicklungen im Medizintechniksektor beschreiben. Für regulatorische Aspekte wurde die inWikipedia dargestellte Norm „ISO-Norm 14971“ berücksichtigt. Technische Informationen stammen darüber hinaus von der „NVIDIA: Jetson-Plattform“ sowie von der offiziellen, englischsprachigen Webseite der Organisation „RISC-V International“, die einen umfassenden Einblick in die offene Prozessorarchitektur bietet.