00:14

Inga Bergen

Peter Schaad ist Technologiechef von Siemens Healthineers. Der ausgebildete Physiker ist vor 27 Jahren bei Siemens in der Medizintechnik eingestiegen und hat verschiedene Stationen im In- und Ausland durchlaufen. Bevor er seine jetzige Rolle als Technologiechef übernommen hat. Im Podcast erzählt er über den digitalen Patientenzwilling, der zukünftig Ärzte bei der Gesundheitsversorgung unterstützen soll. Er erklärt, welche Rolle die Verfügbarkeit von komplementären Daten für die Weiterentwicklung der personalisierten Medizin spielt und wie wir gemeinsam darauf hinarbeiten können, dass jeder Mensch Zugang zu Spitzenmedizin hat. Unseren Podcast Visionäre der Gesundheit präsentieren wir euch in Kooperation mit dem Handelsblatt. Handelsblatt Inside Digital Health bietet euch das exklusive Fachbriefing zur Zukunft von Gesundheit und Pharma und unsere Podcastfolgen exklusiv vorab. Alle weiteren Informationen dazu findet ihr unter www.handelsblatt.com/inside-digital-health. Den Link und weitere Informationen findet ihr in unseren Shownotes oder unter www.visionäre-gesundheit.de. Visionäre mit AI.

01:24

Inga Bergen

Ja, hallo Peter Schaad, am anderen Ende der Leitung sozusagen. Ich freue mich sehr, dass wir beide heute einen Podcast aufnehmen. Peter Schaad, Sie sind CTO, also der technische Leiter von Siemens Healthineers, ein richtiges Siemens-Gewächs, wie ich jetzt auch rausgefunden habe in der Vorbereitung. Und ja, mit einer großen Vision angetreten oder eigentlich mehreren großen Visionen. Und davon habe ich das erste Mal natürlich viel gelesen. Aber wir haben uns kennengelernt auf dem Handelsblatt Health: The Digital Future Event letztes Jahr. Da hatten wir ein Gespräch und das war für mich wirklich wahnsinnig spannend, was Siemens Healthineers alles macht im Bereich digitale Innovation und auch sonst Innovation. Und deswegen freue ich mich sehr, dass Sie heute mein Gast sind und wir heute sprechen. Herzlich willkommen!

02:15

Peter Schardt

Ja, ein Ganz herzliches Hallo auch zurück, liebe Inka Bergen. Ich erinnere mich noch sehr gut und plastisch an das erste Zusammentreffen und ich weiß noch, wie intensiv Sie nachgefragt haben, was den digitalen Patientenzwilling angeht. Also da hat man das Interesse ganz förmlich greifen können und das fand ich ganz toll. Das ist mir echt in Erinnerung hängen geblieben und jetzt freue ich mich natürlich, wenn wir das heute auch gemeinsam noch vertiefen können.

02:45

Inga Bergen

Genau, das ist das Ziel. Und der Podcast ist jetzt lange geplant, denn Sie sind ein vielbeschäftigter Mann. Und ja, bei Siemens, ich habe gerade schon gesagt, ein richtiges Siemens-Gewächs, also so eine richtig eigentlich fast typisch deutsche Karriere, kann man sagen. Bei Siemens eingestiegen und dann, Sie sind ja Physiker vom Hintergrund, und dann ja sich durch alle Bereiche durchgearbeitet und die Jetzt leiten Sie quasi, wie kann man das sagen, wie sagt man das? CTO ist ja immer ganz unterschiedlich definiert. Also was ist Ihre Rolle heute?

03:18

Peter Schardt

Ja, also vielen Dank. Ich bin der Technologiechef, so sage ich es immer etwas salopp. Wobei das bei uns Siemens Healthineers sehr breit gefasst ist. Da gehört auch sehr viel Verantwortung in der Entwicklung und auch Fertigung auf globaler Ebene von Komponenten dazu. Also es geht also nicht nur darum, jetzt die Zukunft zu gestalten, schalten, sondern auch sehr viel in der aktuellen Realität beizutragen. Nämlich es geht ja nicht nur darum, dass wir die tollsten Produkte in der Zukunft haben, sondern es geht auch darum, dass unsere Kunden die Produkte auch heute schon bekommen und auch wirklich zum Nutzen der Patienten auch einsetzen können. Also auch da ist gerade in der aktuellen Situation eine besondere Herausforderung. Es gehört zu meinem Verantwortungsbereich, ist aber jetzt nicht notwendigerweise das Thema heute.

04:12

Inga Bergen

Aber auch total interessant. Ja, also auch total. Können wir vielleicht später noch drauf kommen. Ja, gerne. Weil das ist ja ein Riesenthema gerade. Also die Frage, was kann auch geliefert werden von diesen Sachen.

04:25

Peter Schardt

Ja, vielleicht noch ein kurzer Kommentar zu der deutschen Karriere, wie wir es genannt haben. Jetzt ist es schon so, dass Siemens Healthineers, damals Medizintechnik, meine erste Stelle war nach dem Studium, nach der Promotion. Ja, und ich jetzt dann, ja, muss sagen, in 2 Wochen dann 27 Jahre bei dem Unternehmen bin. Das ist richtig. Aber ich glaube, da von einer deutschen Karriere zu sprechen, trifft es nicht ganz. Weil das finde ich so toll, dass Helsingears ein globales Unternehmen ist und auch wirklich an den zentralen Stellen in den Ländern über den Weltball jetzt präsent ist. Und nachdem ich auch früh schon Verantwortung für teilweise Fertigung in China mit hatte, war aber meine beste und wichtigste Station ein längerer Aufenthalt in USA. Warum? Weil, Sie haben gesagt, ich bin Physiker, aber dann in den USA, in das Geschäft der Labordiagnostik einzusteigen, ja, wo es viel mehr um die Biochemie des Körpers geht, ja, und wie sich Krankheitsbilder dann auch in Biomarkern äußern, ja. Also das war so ein tolles, riesiges Lernfeld auch für mich. Und da muss ich einfach sagen, dass das war eine der größten Bereicherungen, ja. Natürlich nicht nur in einem anderen Land zu sein, sondern auch wieder mit einer ganz anderen technologischen Herausforderung sich auseinanderzusetzen, die man vielleicht vielleicht ja in seiner Karriere so nie, zumindest intensiv, studiert hat.

06:14

Inga Bergen

Vielleicht tauchen wir einmal in das Thema ein, was Siemens Healthineers überhaupt macht. Weil ich glaube, fast jeder kennt Siemens. Viele wissen auch, dass Siemens natürlich Medizinprodukte herstellt. Aber trotzdem ist es wahrscheinlich vielen Hörerinnen und Hörern des Podcasts, und ich kriege immer wieder das Feedback, dass viele auch junge Menschen den Podcast gerne hören, die quasi ins Gesundheitswesen einsteigen, gar nicht so geläufig, was Siemens Healthineers überhaupt macht. Vielleicht wollen wir da mal anfangen. Also was ist das Angebotsspektrum heute, was Sie überblicken?

06:48

Peter Schardt

Ja, das lässt sich auch sehr leicht erklären. Ich gehe vielleicht bisschen historisch vor. Ja, wir gehen in unseren Wurzeln gerne auf den Wilhelm Conrad Röntgen zurück. Ja, das heißt also die Bildgebung, die natürlich sich vom Röntgen weiterentwickelt hat in die verschiedensten bildgebenden Modalitäten, sei es dann auch die Computertomographie, die Magnet- Resonanztomographie, Nuklearmedizin, Ultraschall, also sozusagen alles, was das Portfolio der bildgebenden Verfahren angeht, sind schon traditionell in unserem Portfolio tief verankert, auch technologisch tief verankert. Seit, ja, sagen wir mal 20 Jahren sind wir auch intensiv in der Labormedizin unterwegs. Das heißt im Wesentlichen Blutproben auf Biomarker hin zu untersuchen, einmal im Labor, Zentrallabor, aber auch im Point of Care, also nahe beim Patienten, um den Zustand zum Beispiel des Patienten zu überwachen. Dann haben wir aber eine wesentliche Komponente der Bildgebung, nämlich die Angiografie, also die Darstellung des Gefäßsystems, weiterentwickelt in das Thema Therapie. Also das heißt, während der Patient versorgt wird und ein chirurgischer Eingriff idealerweise minimalinvasiv durchgeführt wird, nutzen wir die Bildgebung, um den Therapieerfolg für den Arzt noch besser sicherzustellen. Das ist das dritte Gebiet. Und ja, vierte, das vierte Gebiet, was jetzt ganz neu dazugekommen ist, ist ja auch ein Therapiegebiet, nämlich das Thema der Strahlentherapie durch den Zukauf von Varian. Ja, so wollen wir eben die Diagnose-Seite, aber dann auch die Übersetzung in die Therapie-Seite möglichst möglichst umfassend abbilden.

08:45

Inga Bergen

Ja, und da geht es natürlich hauptsächlich um die Onkologie, also in der Bildgebung, oder ist das richtig? Bei der Radiotherapie?

08:51

Peter Schardt

Da spielt die Bildgebung eine zentrale Rolle. Aber es werden, und da kommen wir schon ein bisschen in die Richtung des digitalen Zwillings des Patienten, es kommen immer mehr zusätzliche komplementäre Datenquellen, werden berücksichtigt, ja, um ein Bild zu erzeugen, was dann letztendlich einen möglichst guten Therapieerfolg auch für die Strahlentherapie angeht. Also vielleicht noch kurz: Die Onkologie ist ein Teamplay, ja, da gibt es also nicht sozusagen immer den einen Behandlungspfad, sondern typischerweise werden Krebserkrankungen immer auch mehrdimensional behandelt, ja, also Chirurgie spielt eine große Rolle, Immunotherapie, systemische Chemotherapie, Strahlentherapie und auch andere interventionelle Verfahren. Machen. Ja, also es ist immer ein Teamplay und da individuell das Richtige auszuwählen, ja, da brauche ich eben nicht nur Bilder.

09:55

Inga Bergen

Da können wir eigentlich direkt auf dieses Thema des digitalen Zwillings auch zu sprechen kommen, weil das ist ja so eine, finde ich, total spannende Historie. Also wenn man überlegt, Siemens kommt jetzt vom Röntgen und was so das erste Mal ja auch überhaupt in der Geschichte der Medizin ermöglicht hat, dass man quasi in einen lebendigen Organismus reinguckt und bestimmte Dinge sieht, also nicht invasiv sozusagen, oder Weiß gar nicht, ob man das als invasiv bezeichnet mit den Strahlen. Ist es dann invasiv per Definition oder nicht invasiv?

10:23

Peter Schardt

Das ist nicht invasiv, ja.

10:25

Inga Bergen

Nicht invasiv, okay. Und jetzt kommen wir aber dahin, und das ist ja so das Interessante, finde ich, an unserer Medizin, dass wir so sehr stark segmentieren. Also da gibt's irgendwie den Radiotherapeuten und dann gibt's den Lungenfacharzt und dann gibt's dies und das und jenes. Und Sie haben ja eben schon gesagt, das ist ein Teamplay, und eigentlich ohne vernünftige onkologische Behandlung durchführen zu können, braucht man total viele verschiedene Datenquellen, die alle irgendwo zusammenfließen müssen. Und da gibt es ja bei Siemens Healthineers eine besondere Vision. Die haben jetzt viele Unternehmen. Also dieses Thema digitaler Zwilling ist jetzt natürlich auch nichts, was nur Siemens Healthineers macht, aber es ist total klarer Bestandteil eigentlich der Strategie. Was ist das genau, dieser digitale Zwilling? Und welche Daten kommen da wie zusammen? Wie kann man sich das denn vorstellen?

11:13

Peter Schardt

Ja, da muss ich ein bisschen ausholen und vielleicht einfach um Begrifflichkeit mal mal auseinander zu dividieren: Digital und Patientenzwilling. Ein Patientenzwilling ist eigentlich jetzt nichts Neues. Der entsteht und entsteht schon seit Jahrhunderten eigentlich im Kopf eines Arztes, der die Informationen, was er über den Patienten erfährt, komplementiert mit seinem Erfahrungsschatz, um daraus ein sich ein Bild zu machen, was ist die Situation des Patienten, um darauf dann auch wieder zu sagen, wie kann ich jetzt diese Situation des Patienten zum Besseren verändern. Also ein Patientenziel entstand schon immer im Kopf. Das Neue ist jetzt, dass wir das auch in Computern abbilden. Und warum? Weil die Anzahl der Daten, die Flut der Daten und man muss auch sagen, der globale Erfahrungsschatz, das nimmt alles exponentiell zu. Und deshalb können jetzt auch digitale Abbilder des Patienten den Arzt noch massiv unterstützen, die Daten noch besser zu interpretieren und vor allem im Sinne von Individualisierung und optimales Behandlungsergebnis möglichst gut auszunutzen. Also es ist eine zusätzliche Ergänzung eines Konzepts, was ich sage mal analog schon immer existiert hat.

12:51

Inga Bergen

Was ich so interessant finde an diesem digitalen Zwilling oder Patientenzwilling, wie Sie es beschreiben, auch die analoge Form, ist ja, dass wenn es so analog stattfindet und sozusagen sich der Behandler oder die Behandlerin im Kopf eben dieses Abbild des Patienten, der Patientin schafft, dass das ja etwas ist, was was in dem Moment ja nur in dem eigenen Kopf dann stattfindet und was jetzt nicht so unbedingt strukturiert für die Behandlung genutzt wird, auch für den Austausch mit anderen Ärztinnen, Ärzten, aber vielleicht auch mit Therapeuten, anderen Therapeuten oder meinetwegen mit der Krankenversicherung oder sonst wem. Und das ist ja eigentlich das Revolutionäre an einem digitalen Konzept, dass man da etwas hat, was ja transparent alle dann auch einsehbar sein kann, oder?

13:41

Peter Schardt

Ja, das sind natürlich die riesigen Potenziale und auch Versprechungen, die damit einhergehen. Weil es ist ja heute, sind wir mal ehrlich, immer noch so, dass man zu dem Arzt seines Vertrauens geht. Und weil es eben da auch größere Unterschiede gibt. Also das heißt, man muss schon, jetzt sage ich nicht Glück haben oder Pech haben, sondern es hängt ja sehr davon ab, was auch wirklich der Erfahrungsschatz, das Renommee und auch das Geschick des Arztes angeht. Das kann jetzt natürlich ein digitaler Patientenzwilling objektivieren auf der einen Seite. Das heißt, es kann durch Transparenz und noch mehr Wissen, was mitverarbeitet wird, eine Egalisierung stattfinden. Aber was vielleicht noch viel wichtiger ist, dieses Wissen kann jetzt auch durch den digitalen Patientenzwilling menschlich zur Verfügung gestellt werden, die heute noch gar keinen Zugang zu hochqualitativer Gesundheitsversorgung haben. Das heißt, idealerweise können auch immer mehr Ärzte mit einer Ausbildung, die jetzt eben nicht so hochgradig spezialisiert ist, trotzdem viele Patienten auf einem qualitativ sehr hohen Standard behandeln. Und das spielt dann insbesondere auch eine Rolle, In Ländern zum Beispiel, wo es heute auf dem Weltall noch kaum Zugang zu Gesundheitsversorgung gibt.

15:18

Inga Bergen

Ja, das sagen wir immer so, aber das spielt ja in Deutschland genauso eine Rolle. Also wenn man sich mal so Reports anguckt, dann ist es ja, habe ich jetzt gerade erst wieder, ich glaube auf dem Hauptstadtkongress, da war das eines der Themen auf einer Podiumsdiskussion, die ich auch moderieren durfte, dass wenn man in nicht zertifizierten onkologischen Kliniken irgendwie als Patient eingeliefert wird oder da sich behandeln lässt, dass man quasi irgendwie 40% nicht die bestmögliche Behandlung dann bekommt, weil die einfach nicht bekannt ist, weil sich sozusagen die Wissenschaft so schnell weiterbewegt und weil das dann einfach auch schwierig wird, jetzt auch mit den ganzen personalisierten Ansätzen wirklich zu begreifen, was man eben anbieten kann als Arzt oder Ärztin, oder? Das ist ja auch ein Punkt, Selbst in Deutschland.

16:08

Peter Schardt

Ganz genau. Also wie ich es vorhin schon gesagt habe, nicht nur die Daten werden exponentiell immer mehr, sondern eben auch die Erfahrung. Das heißt, die ganzen klinischen Studien, die Ergebnisse, also das kollektive Wissen und das alles so zur Verfügung wiederzustellen, sodass es handlungsfähig wird, also auch eingesetzt werden kann. Eingesetzt werden kann und nicht nur, weil ein hochgradig spezialisierter Arzt auch durch Kongresse und wissenschaftliche Publikationen sich immer am Stand der Forschung wirklich möglichst aktuell hält. Und da hilft dieser digitale Patientenzwilling massiv.

16:52

Inga Bergen

Ja, und das wäre ja dann so, also ich würde es jetzt mal probieren, in meinen eigenen Worten zu formulieren. Also diese Strategie herkommt von dem Anbieter wirklich von singulären Produkten, wie Röntgenprodukte, geht es ja jetzt eher in Richtung Plattform. Und die Strategie ist ja auch schon als Siemens Healthineers, ja, ich weiß nicht, App Store ist immer so ein total banaler Vergleich, aber eigentlich auch andere Services sozusagen anzubinden und dann eigentlich der zentrale Punkt zu sein für verschiedene Datenquellen, die relevant sind, um dann von mit diesem digitalen Zwilling wirklich eine Behandlung begleiten zu können. Und das bedeutet ja, dass man weggeht quasi von einem, quasi einer Product Company hin zu einer Lösungsanbieterfirma, die eigentlich eher so ein Plattformmodell verfolgt, oder?

17:51

Peter Schardt

Ja, das ist richtig. Vielleicht aber auch nicht.

17:55

Inga Bergen

Klingt schon wieder so, oh Gott, schon wieder die Plattformfrage. Lassen Sie es sich vielleicht so erklären.

18:03

Peter Schardt

Der digitale Patientenzwilling als das allumfassende digitale Abbild des Patientenzustands, ja, und das vielleicht als Plattform zu sehen. Also das ist nicht unser Ziel, sondern wir wollen für ganz spezielle Krankheitsbilder möglichst zielgerichtet einem Arzt möglichst viele Hilfsmittel an die Seite zu geben, um möglichst effizient, aber vor allem auch im Sinne eines Behandlungserfolgs möglichst gut den Patienten zu behandeln. Von daher, wir als Healthineers fokussieren uns im Moment auf die Onkologie, da auch mit dem Schwerpunkt Strahlentherapie, aber zum Beispiel auf kardiovaskuläre Erkrankungen, elektrophysiologische Erkrankungen oder auch neurovaskuläre Erkrankungen. Also Krankheitsbilder, bei denen wir heute mit unserem Produktportfolio, sage ich flapsig, auf der Geräteseite den Pfad eines Patienten entlang eines Krankheitsbildes so begleiten können, dass wir von den ersten Symptomen über Diagnose, über Therapieentscheidungen, aber auch Durchführung einer Therapie bis zur Nachverfolgung möglichst viel digitalisierte Verbindungen bauen können, die dem Arzt helfen. Wenn ich das vielleicht an einem Beispiel mal illustrieren darf. Das wäre jetzt das Thema Strahlentherapie. Natürlich gibt es irgendeinen Verdacht. Nach den ersten Symptomen gibt es natürlich dann eine Befundaufnahme inklusive vielfältigen bildgebenden Verfahren. Und aus diesen Daten plus Labordaten plus pathologischen Daten, zum Beispiel von einer Gewebeuntersuchung, wird der Zustand möglichst gut charakterisiert, ja, um daraufhin dann Behandlungsstrategien und auch Entscheidungen zu entwickeln, bis hin zur Durchführung dann in diesem Falle zum Beispiel einer Strahlentherapie, bis zur Sicherstellung eines Behandlungserfolgs. Jetzt ist der digitale Zwilling derart hilfreich, diese Daten jetzt weitestgehend entlang dieses Krankheitsbilds zu verknüpfen. Ja, das heißt, wir können zum Beispiel heute schon Simulationen durchführen, bevor der Patient behandelt wird, um vorherzusagen, wie hoch ist denn eine Erfolgswahrscheinlichkeit. Und wir können auch die Parameter in diesem Modell variieren, um damit zum Beispiel möglichst individualisiert eine Dosis für die Bestrahlung zu verschreiben, was heute mehr oder weniger nicht passiert. Ja, da gibt es Richtwerte, ja, aber die sind noch nicht individualisiert. Und ähnlich wie auch eine Pharmaindustrie sagt, ja, für einen individuellen Krebs entwickle ich ein individuelles Pharmazeutikum, wollen wir auch eine ganz individuelle Therapie für für die Bestrahlung dann ermöglichen.

21:35

Inga Bergen

Und das bedeutet, dass jetzt die behandelnden Zentren sozusagen oder Kliniken, die brauchen dann natürlich die Medizinprodukte, also die radiologischen Geräte sozusagen von Siemens Healthineers und können dann auch diese digitale Zwilling-Plattform nutzen. Oder wie kann man sich das so ganz praktisch vorstellen?

21:55

Peter Schardt

Sie haben völlig recht. Ja, und was es heute ja schon gibt, ist zum Beispiel Dass eine Anwendung, die wir vertreiben, ja, aufgrund der Daten, die zum Beispiel von einem MRT oder einem CT erhoben werden, automatisiert erkennt, was in diesen Bildern zu sehen ist. Zum Beispiel ein Organ, eine Lunge, eine Leber, ein Herz, um daraus schon automatisiert den Bestrahlungsplan so zu optimieren, dass verschiedene Bereiche, also Organe, ausgespart werden können, um die Nebenwirkungen so weit wie möglich zu reduzieren. Sowas passiert heute schon wirklich mit künstlicher Intelligenz automatisiert und das ist ein Produkt, ja, was dann zusätzlich zu den Geräten den behandelnden Ärzten zur Verfügung steht.

22:54

Inga Bergen

Das heißt, wenn man jetzt zum Beispiel einen Brustkrebs bestrahlt oder einen Lungenkrebs, dann gibt's ja also heute ganz viele Patienten und Patientinnen, die das lange überleben, und die haben dann aber durch so eine Bestrahlung vielleicht kardiologische, ja, Schädigungen, die man ja bekommen kann. Und so ein Produkt kann dann wirklich helfen, das zu minimieren, auch nachgewiesen, so wie ich das jetzt verstehe.

23:20

Peter Schardt

Absolut. Ja, also das ist schon eine einfache, ich sag mal, erste Disziplin, wo es heute in der Routine auch schon angewendet wird und möglich ist. Ja, der nächste Schritt ist dann auch wirklich, die Zielvolumina, wo die Bestrahlung dann stattfindet, automatisiert dem Arzt vorzuschlagen, die Dosis automatisiert vorzuschlagen, die Anzahl der Fraktionierungen automatisiert vorzuschlagen. Aber auch das ist ein längerer Weg, weil hier wird es immer schwieriger und komplizierter. Und so was kann auch immer nur durch viele klinische Studien parallel jetzt sichergestellt werden, dass das auch, was dann die künstliche Intelligenz dann vorschlägt und tut, wobei der Arzt immer noch im Driver Seat sozusagen ist für die Entscheidung, dass auch wirklich das versprochene Ergebnis erzielt wird.

24:17

Inga Bergen

Das heißt, das finde ich übrigens auch spannend, weil das ist ja bei KI immer die Frage, wer haftet am Ende? Also wer entscheidet? Das macht Arzt oder Ärztin und das heißt, die Haftung liegt dann auch immer auf der Seite sozusagen, oder wie ist das?

24:33

Peter Schardt

Ja, so einfach kann man das nicht sagen. Ja, wir haften natürlich für unsere Produkte und auch, was diese Produkte dann leisten. Also sehen Sie es vielleicht in der Analogie zum Autofahren. Also auch da haften die Hersteller für die Produkte und auch da ist es ja zunehmend digitale Funktionalität, die am Ende auch bremst oder lenkt. Auch da ist eine ganz klare Haftung für die Software da. Aber am Ende ist es dann doch auch immer noch der Fahrer, wie er diese Funktionalität nutzt und wie verantwortlich er damit umgeht. Umgeht. Also es ist nicht eindeutig, obwohl wir einen großen Anteil an der Haftung haben. Und deshalb muss man in dem Einzelfall immer genau draufschauen.

25:24

Inga Bergen

Ja, ich finde es enorm spannend und ich gehe mal davon aus, dass jetzt so die Radiologinnen und Radiologen da auch sehr offen sind eigentlich für so ein Produkt, weil man, also das ist ja häufig bei Digitalisierung und KI, ist das ja häufig so, dass in der Vergangenheit sehr viel Skepsis geherrscht hat. Aber ich vermute, dass bei so einem Produkt wahrscheinlich positive Resonanz eher überwiegt. Jetzt auch bei den richtig gut ausgestatteten Kliniken, oder?

25:55

Peter Schardt

Das ist auch ganz eindeutig so. Ja, also ich kann gut nachvollziehen, dass am Anfang die Skepsis da war. Und ich erinnere mich noch gut an die Diskussion vor 3, 4 Jahren auf den radiologischen Fachkongressen, wo es darum geht, ob künstliche Intelligenz den Radiologen ersetzen wird. Ja, das war so die Frage. Heute ist es ganz klar so, und das zeigen auch viele Studien, dass künstliche Intelligenz die Fähigkeiten der Radiologen vergrößert. Ja, und das fängt einmal ganz banal damit an, dass die künstliche Intelligenz helfen kann, die Arbeit zu sortieren. Ja, also welche Bilder haben keine Befunde oder nicht signifikante Befunde, die jetzt nicht maßgeblich sind für ein Krankheitsbild. Sie können helfen, Dinge zu vervollständigen, oder sie können eben dadurch dann auch wieder helfen, den Arzt, den Radiologen mehr frei zu machen für die komplexen Fälle. Aber ich sehe heute durch die hohe Komplexität, die in den Bildern zu erkennen ist, was eben die Komplexität des Menschen angeht, die sich ja da nur widerspiegelt, spiegelt, ja, sehe ich die künstliche Intelligenz und alles, was damit zusammenhängt, als Hilfsmittel, ja, um die Ärzte noch stärker zu befähigen.

27:18

Inga Bergen

Ja klar. Und wir müssen ja auch sehen, wir haben ja immer weniger Fachkräfte auch. Das kommt ja auch noch hinzu bei immer größerem Aufkommen. Das heißt, dieses sozusagen effiziente Sortieren von Arbeit, so wie Sie es genannt haben, das ist ja auch total notwendig, um quasi den steigenden Workload dann auch zu bewältigen. Bei vielleicht noch besserer Qualität. Das wäre ja so eigentlich, so wie ich das verstehe, wäre das ja so eigentlich das beste Outcome.

27:46

Peter Schardt

Genau, der Druck ist ja enorm. Das hören wir ja jeden Tag in den Nachrichten. Von der Überlastung der Gesundheitsversorgung, des Systems und der Menschen, die darin unterwegs sind. Jetzt kennen wir das hier von unseren unsere Situation in Deutschland. Aber es geht ja eben auch darum, jetzt noch mal global gesehen Menschen Zugang zu diesen Möglichkeiten zu geben, die es heute gar nicht gibt. Und da spielt, wie gesagt, diese Digitalisierung eine Riesenrolle. Das Wissen, was in wenigen Köpfen entstanden ist, und die Erfahrung, die über viele Fälle, Millionen Fälle und Jahrzehnte entstanden ist, das so umzusetzen, dass es nutzbar wird, ja, an Stellen, wo heute es gar keine Möglichkeit gibt, Ärzte oder Fachpersonal auf diesen Stand zu bringen.

28:44

Inga Bergen

Gibt es da interessante Beispiele schon? Also ich weiß, dass ja viele Unternehmen, also es gibt zum Beispiel ein interessantes KI-Startup aus Merantix in Berlin, das ist so ein KI-Company Builder heraus entstanden. Die machen Mammographien, die bieten das an in in Mexiko und können da irgendwie für 15 Dollar so eine Vorsorgeuntersuchung dann anbieten. Ich glaube, es sind 15 Dollar. Ich würde jetzt meine Hand dafür nicht ins Feuer legen, aber da gibt es sonst fast gar keinen Zugang. Gibt es da interessante Beispiele schon oder Cases von Siemens Healthineers?

29:18

Peter Schardt

Wo wir als Healthineers dran arbeiten, sind Themen, um Dezentralisierung auch zu ermöglichen. Zum Beispiel Bilder diskutieren zu können zwischen Radiologen im Sinne von, ja, können wir virtuelle Realität nutzen, um diese Ärzte zur Diskussion dann zusammenzubringen. So was haben wir heute schon. Oder wir können die Geräte aus der Ferne auch bedienen, wenn vor Ort Personal nicht vorhanden ist. Die interessanteste Diskussion, und die haben wir bei uns auch in Deutschland jetzt auch schon in Pilotprojekten, ist zum Beispiel eine bessere Versorgung für den Schlaganfall. Also hier ist die Idee, muss man schon sagen, ja, die aber durch Technologie schon sehr konkret ist, den Patienten schon während er auf der Fahrt zum Krankenhaus ist, ja, so zu untersuchen und durch eine CT-Darstellung das Gefäßsystem darzustellen, um schon den Eingriff zu planen und Entscheidungen zu ermöglichen, während der Patient noch unterwegs ist, sodass, wenn er dann im Krankenhaus eintrifft, sofort ohne Zeitverlust der Eingriff durchgeführt werden kann. Das kann passieren durch CTs, die mit künstlicher Intelligenz eine erste Vorentscheidung treffen können. Und da ist vielleicht ein gutes Beispiel: Wir haben heute bereits für die Notaufnahme eine Funktionalität im Einsatz, die automatisiert unterscheidet, ob ein Patient eine Hirnblutung hat oder eben nicht. Das heißt, da schaut, da muss kein Arzt mehr draufschauen auf die Bilder, sondern die Maschine sagt das sofort. Und Sie können sich vorstellen, daraufhin wird ja sofort eine Entscheidung fällig. Kann ich ein blutverdünnendes Medikament geben oder nicht? In dem einen Fall rettet es Leben, in dem anderen Fall kann es auch sein, dass dadurch der Patient in einen sehr kritischen Zustand versetzt wird. Das heißt, da gibt es jetzt heute schon genau diese Dinge, die auch dezentral passieren.

31:43

Inga Bergen

Das heißt, die können dann eingesetzt werden, wenn wir in Deutschland, so wie es jetzt prognostiziert wird, irgendwann 500 Krankenhäuser oder 1000 Krankenhäuser weniger haben und die Anfahrtswege länger sind. Dann wird ja sowas total relevant werden.

31:57

Peter Schardt

Genau. Ja, also einmal das richtige Krankenhaus natürlich dann anzufahren, wo auch wirklich dann der Behandlungsplatz dann frei ist. Aber aber eben auch da schon die Vorbereitung, alles während der Fahrt durchzuführen. Das ist wirklich da die Idee, wo die künstliche Intelligenz absolut hilfreich ist.

32:20

Inga Bergen

Was ich noch total interessant finde: Wir haben jetzt über die Radiologie gesprochen und auch über Onkologie. Und es gibt ja aber auch noch ganz viele andere Bereiche, in denen diese Bildgebung und der digitale Zwilling dann angewendet werden können. Also Sie haben es jetzt eben schon gesagt, Schlaganfall zum Beispiel, aber auch in der Kardiologie. Ich finde es halt so interessant, weil in der Onkologie, da sind ja irgendwie total viele dran, so aus ganz vielen unterschiedlichen Perspektiven. Ich hatte mal eine Podcast-Aufnahme mit Stefan Ullrich, dem Vorstand von Bayer Pharmaceuticals, die ja extrem viel im Bereich Gen- und Zelltherapeutika entwickeln und da personalisierte Medizin entwickeln. Jetzt gibt es quasi personalisierte Radiologie mit dem digitalen Zwilling und so ganz viele Ansatzpunkte, um irgendwie diese mysteriöse Erkrankung, die sie ja dann in Teilen auch immer noch ist, anzugehen. Aber das ganze Thema ist ja auch noch für Kardiologie relevant, und da kann ich mir ehrlich gesagt gar nicht so richtig konkret was drunter vorstellen. Wie wird das denn da eingesetzt? Das würde ich auch gerne mal wissen.

33:26

Peter Schardt

Da gibt's auch vielfältige Beispiele, und lasse mich vielleicht mal anfangen mit den dem unregelmäßigen Schlagen, ja, also den Arrhythmien und die Behandlung dessen, was eigentlich heute auch schon ein ziemlich gut verstandenes Modell des Herzens erstmal erklären kann, aber dann einen Eingriff mit steuern kann, ja. Also diese elektrische Stimulation der Herzmuskeln, ja, die ich ja in einem EKG messe, wenn ich das zusammenbringe auch mit der Bildgebung während des schlagenden Herzens, plus der Simulation, was das dann auch für ein Blutfluss bedeutet, ja, dann kann ich daraus Behandlungsstrategien entwickeln, die genau sagen, an welchen Stellen im Herzmuskel muss ich denn jetzt veröden, um die Welle der elektrischen Stimulation über den Herzmuskel wieder regulär ablaufen zu lassen, ja. Also das kann ich heute in einem Computermodell individualisiert vorher berechnen, mir vorher überlegen, überlegen, wo mache ich welchen Eingriff, ja, bis hin zu, ist das Behandlungsergebnis dann kongruent mit dem, was ich vorhergesagt habe, ja, um dann die Modelle weiterzuentwickeln. Das ist aber nur ein Beispiel, ja, und viele andere Beispiele zielen darauf ab, zum Beispiel den richtigen Stent oder auch die richtige künstliche Herzklappe genau an der richtigen Position im Herzen jetzt einzubringen, ja. Also da hilft auch sehr viel quantitative Information, die aus den Bildern extrahiert werden kann, um dann den Arzt in seiner Vorauswahl des jeweiligen Devices und während der Positionierung signifikant unterstützen kann.

35:16

Inga Bergen

Ist es dann auch so wie so eine Art, also man hat ja oft diese Analogie zur Luftfahrt, wo es dann quasi Piloten gibt, die natürlich irgendwie noch im Cockpit sitzen, aber wo eigentlich vieles alles automatisiert oder zumindest automatisch unterstützt abläuft und eigentlich nur noch im Notfall eingegriffen wird. Kann das auch so eine Art Assistenzsystem dann für Operateure sein?

35:42

Peter Schardt

Das ist eine sehr gute Analogie. Die finde ich auch immer sehr gelungen. Weil der Autopilot wird ja oft auch in Flugphasen eingesetzt, die jetzt weniger kritisch sind. Oft übernimmt ja der Pilot bei Start oder Landung zum Beispiel die volle Kontrolle. Und genauso ähnlich können wir uns das auch vorstellen, zum Beispiel bei minimalinvasiven kardiologischen Eingriffen über das Gefäßsystem mit einem Katheter. Da kommt für uns das Thema Robotik zur Sprache, wo wir diesen Katheter auch immer stärker automatisieren. Operieren, also erstmal ja als Roboter ausführen, worüber wir dann aber zusätzliche Assistenzfunktionen reinbringen können. Zum Beispiel den Katheter von der Leiste an den Ort des Geschehens im Herzen zu bringen. Ja, sowas braucht auch seine Zeit. Und da können wir den Arzt ganz eindeutig über die Bilder und sozusagen Steuerungsfunktionen unterstützen, den Katheter viel schneller dahin zu bringen und auch sicherer, wo er dann die intervention durchführt. Zum Beispiel das Setzen eines Stents oder eben die Verödung an der Herzinnenwand.

37:00

Inga Bergen

Ja, total spannend, weil ja irgendwie, wenn man sich so vorstellt, wie das alles funktioniert mit so kleinen Assistenzsystemen, die dann an allen möglichen Ecken und Enden dieses Prozesses eigentlich so ihre Magic machen. Und jetzt hatten Sie ja eben schon gesagt, es gibt total viel Studien, also Also das muss ja irgendwie alles auch begleitet werden wissenschaftlich. Und letztendlich muss ja auch nachgewiesen werden, dass irgendwo ein Wert entsteht für die Behandlung, für den Behandlungserfolg und irgendwie ein Outcome für Patientinnen oder Patienten. Haben Sie da irgendwie Zahlen parat, was das so bringt, wenn man so ein System dann einsetzt im Vergleich zu eher so einer konventionelleren Intervention?

37:43

Peter Schardt

Da könnte ich das Beispiel aus der Strahlentherapie anbringen, wo wir für die Bestrahlung von Lungentumoren durch eine personalisierte Dosisverschreibung Behandlungserfolge von 45% besserer langfristiger Überlebenswahrscheinlichkeit darstellen konnten. Ja, also das ist, glaube ich, eine sehr signifikante Zahl, die ja rein durch den Patientenzwilling dann erzeugt wird. Also fand ich sehr beeindruckend.

38:17

Inga Bergen

Und Da ist quasi der Studienendpunkt Überleben und jetzt gar nicht, es ging ja auch um Nebenwirkungen. Haben Sie da auch Zahlen zu oder ist das, das ist wahrscheinlich nicht so mega relevant auch für das Gesundheitssystem, oder?

38:31

Peter Schardt

Da gibt es doch absolut, ja, absolut. Ja, auch diese Nebenwirkungen, ja, die verursachen auch dann zusätzliche Kosten. Ja, ganz klar. Aber auch da gibt es viele Studien dazu, wie das dann reduziert werden.

38:45

Inga Bergen

Aber gut, 45% ist auf jeden Fall schon eine Hausnummer in der Onkologie, wo man ja auch oft mit irgendwie 2, 3, 4 Prozentpunkten arbeitet, ist das ja schon erstrebenswert.

38:58

Peter Schardt

Absolut. Vielleicht noch ein kleiner Disclaimer, also weil das ist natürlich dann immer ein Spezialfall, der herausgegriffen wird mit einer ganz speziellen Population auch für diese Studie. Also ich glaube, in der Onkologie ist auch die große Herausforderung, genau diese Dinge zu verallgemeinern, dass sie sozusagen für wesentlich mehr Indikationen dann auch zum Tragen kommen. Aber das ist viel Arbeit, Schritt für Schritt, um dahin zu kommen.

39:28

Inga Bergen

Also es ist auf jeden Fall ziemlich spannend und ich glaube, vielleicht können Sie ja noch mal so in ein paar Sätzen noch mal so die Vision damit formulieren und dann können wir noch mal auf den harten Boden der Tatsachen zurückkommen. Also welche Vision wirklich mit dem digitalen Zwilling, noch mal zusammenfassend, verfolgt wird?

39:48

Peter Schardt

Also der digitale Zwilling des Patienten wird die Ärzte in ihrem Auftrag, die Gesundheitsversorgung zu verbessern, signifikant unterstützen, indem sie eine immer stärkere Verfügbarkeit von komplementären Daten und Wissen vereint, um im individuellen Fall eines Patienten die richtigen Behandlungsstrategien, die richtigen Entscheidungen plus eine Unterstützung während der Durchführung der Behandlung zu unterstützen.

40:27

Inga Bergen

Ja, okay, und das steckt einfach total viel drin, also wirklich viel. Und ich finde es übrigens auch so total interessant, wie Sie sprechen, Herr Schardt, weil Sie sprechen so langsam und präzise und man merkt richtig, dass wahrscheinlich mit jedem Wort dieses ganze Universum, was eigentlich dahinter steht, weil da ist ja eigentlich hinter jedem, hinter jeder kleinen Aussage eine riesige Komplexität zu finden, wie die so ein bisschen mitschwingt. Ja, weil das ist ja wahrscheinlich Teil Ihres Jobs, das dann alles auf den Punkt auch zu bringen und auch so zu übersetzen, dass man es eben auch vermitteln kann.

41:03

Peter Schardt

Die Welt ist komplex und ich behaupte auch immer, die Krone der Schöpfung, die Menschen, sind das Komplexeste. Wo wir uns jetzt immer stärker auch durch wissenschaftliche Methoden Zugang verschaffen zu wollen, wie die Dinge funktionieren, sodass wir sie im Positiven auch besser beeinflussen können. Also das ist eine sehr komplexe Aufgabe, an der natürlich nicht nur die Menschen von Siemens Healthineers unterwegs sind, sondern natürlich eine riesige Community, eine Gemeinschaft weltweit. Also man muss diese Komplexität auch wirklich honorieren, nicht umsonst sonst ist die Medizin, Sie haben es eingangs gesagt, ja, sehr fragmentiert, auch ja durch viele Spezialisten auch geprägt. Aber hier ist auch wieder die Chance, dieses Wissen und diese Spezialgebiete wieder zusammenzuführen in ein ganzheitliches Verständnis und damit noch bessere, individualisierte Ansätze zur Therapie zu finden.

42:09

Inga Bergen

Ja, ja, ich habe auch immer so ein bisschen den Eindruck, dass Kooperation so das Gebot der Stunde ist. Das war vor ein paar Jahren noch total anders, wenn man da irgendwie mit einem Pharmaunternehmen gesprochen hat und gesagt hat, die machen da auch was, wollt ihr nicht mal zusammensprechen, dann haben die das so ein bisschen gemieden wie der Teufel das Weihwasser. Das hat sich aber total verändert in der ganzen Industrie, weil eben vollkommen klar ist, dass man nur noch mit Kooperation eigentlich weiterkommt, weil das Wissen ja so speziell ist. Aber das ist noch mal so ein ganz anderes neues Thema, Was mich jetzt noch total interessiert hat, und Sie hatten das anfangs gesagt, als Sie erzählt hatten, dass Sie ja auch für die ganze Produktion zuständig sind und dann eigentlich auch dafür zuständig sind zu deliveren. Und das finde ich halt so interessant, natürlich immer bei Wirtschaft, weil ich hatte gerade so einen spannenden Podcast mit Harald H.W. Schmidt, der Pharmakologe ist und Arzt, und der gesagt hat, die Wissenschaft ist eigentlich so ein bisschen fehlgeleitet, weil es bei der Wissenschaft ja nur darum geht, eigentlich in Papers zu publizieren. Und dann Punkte zu bekommen dafür und gar nicht so richtig irgendetwas zu schaffen, was auch Patientinnen und Patienten zugutekommt am Ende. Und das ist ja in einem Wirtschaftsunternehmen anders, weil man muss ja immer irgendwie den Marktzugang gleich mitdenken. Und man muss ja auch mitdenken, die Sachen dann irgendwie auf die Straße zu kriegen und zu produzieren. Und das ist ja, glaube ich, gerade eines der Riesenthemen. Also Sie hatten es eben gesagt, Sie haben in China sich mal mit Produktionen befasst. Wir haben jetzt gerade echt so riesige Schwierigkeiten in den globalen Lieferketten. Und das interessiert mich auch noch total. Wie kann man da gerade irgendwie was zu sagen, wie sich das darauf auswirkt, wie unser Zugang zu diesen hochtechnologischen Geräten ist, zu Robotik, zu all dem, was eigentlich unsere Zukunft in der Medizin so mitgestaltet?

43:52

Peter Schardt

Boah, ein Riesenthemenkomplex. Ja, der ist für mich auch hochspannend, und da können wir auch mal kurz darauf eingehen, weil es um die Daten, um die Patientendaten natürlich auch geht und wie verschiedene Bereiche, sagen wir mal die Forschungscommunity, aber auch vielleicht die Industrie damit umgeht. Weil ich glaube, Sie haben es anfangs richtig gesagt, wir haben einen Auftrag hier, der sich nicht darauf beschränkt, das Wissen jetzt weiterzuentwickeln, Ja, auch, aber der Auftrag ist auch, dieses Wissen wieder den Menschen zur Verfügung zu stellen. Ja, im Sinne von Produkte, sodass es auch dann zur Anwendung kommen kann. Deshalb haben wir uns als Siemens Healthineers auch auf die Fahne geschrieben. Ja, und das haben wir als Unternehmenszweck formuliert. Auf Englisch heißt das: We pioneer breakthroughs in healthcare for everyone and everywhere. Das heißt nicht nur mit den Spezialkliniken, sondern wir wollen wirklich versuchen, dass dann dieses Wissen zu skalieren, sodass es einer möglichst großen Anzahl von Menschen auch zugutekommt. Also das ist ein großer Anspruch und das kann auch nur meiner Meinung nach durch Produkte, durch Lösungen, die auch im Markt dann verfügbar sind, passieren. Ja, sodass eben nicht nur die wenigen Patienten, die in einer klinischen Studie beteiligt waren, von diesem Wissen profitieren,, sondern eben auch möglichst viele. Deshalb haben wir, glaube ich, als Industrie eine große wichtige Aufgabe und Rolle neben der eigentlichen Forschung. Das ist ja das Ermöglichen des Zugangs.

45:41

Inga Bergen

Das ist ja auch gerade eine Herausforderung, oder? Also besonders in Deutschland mit Patient:innen-Daten zu arbeiten. Wir haben jetzt eine ePA, die auf Abrechnungsdaten basiert, aber immer noch nicht wirklich auf den wirklich Behandlungsdaten. Und dieses ganze Thema Datenzugang, auch global, ist ja wahrscheinlich ein Riesenthema.

46:03

Peter Schardt

Das ist eigentlich die große Diskussion. Wie können wir auf der einen Seite die richtigen Werte und Vorgaben für den Datenschutz honorieren, gleichzeitig aber einen Fortschritt in der Forschung und auch in hochqualitativen Produkten gewährleisten. Also das ist unsere tägliche Aufgabe, da jetzt die Lösung zu finden, um da diesen Konflikt aufzulösen. Auf der einen Seite keine Daten zu haben, auf der anderen Seite einen digitalen Zwilling zu bauen, der ja, wie wir schon diskutiert haben, viel Potenzial hat.

46:46

Inga Bergen

Genau, aber gibt es da andere Märkte, wo das einfacher geht als zum Beispiel in Deutschland?

46:52

Peter Schardt

Ja, selbstverständlich gibt es andere Märkte.

46:54

Inga Bergen

Also wo denn zum Beispiel? Das würde mich jetzt interessieren.

46:58

Peter Schardt

Schauen Sie nur nach Indien, wo die Versorgung wirklich direkt von den Patienten zum Beispiel bezahlt wird. Also da sind diese Anforderungen sehr viel geringer, was jetzt diesen Datenschutz angeht. Jetzt will ich nicht sagen, das ist gut. Aber hier ist der Knackpunkt. Die Patienten haben ein Interesse daran, dass die Daten auch genutzt werden und verwendet werden. Also vielleicht, um das auch allgemeiner noch mal zu formulieren: Jeder kennt heute schon zum Beispiel diese Blutzucker-Messgeräte, ja, diese Sensoren, die dem Patienten, der eben die Erkrankung hat, wirklich erlauben, sein Wohlbefinden zu verbessern. Jetzt ist es im nächsten Schritt so, dass jeder, der wirklich mit der Diagnose mit Krebs zum Beispiel jetzt konfrontiert ist, der will, dass andere Menschen nicht mit dieser Diagnose konfrontiert werden, dadurch, dass ihr Fall dazu beiträgt, mehr Wissen zu erzeugen. Also die Menschen, die wirklich betroffen sind, die spenden auch gerne Daten, die wollen auch, dass Daten genutzt werden, um zumindest zukünftigen, noch nicht Patienten, damit auch zu helfen. Also ich glaube, das ist eine große Bereitschaft und in anderen Ländern ist das einfacher als bei uns.

48:31

Inga Bergen

Aber gibt es da schon ein Datenspendekonzept, was Siemens Healthineers irgendwo in irgendeinem Markt verfolgt?

48:37

Peter Schardt

Wir beteiligen uns an den Initiativen auch in Deutschland. Auch diese Forschungsgemeinschaft, Gesellschaften, die jetzt mithelfen, diese fragmentierten Datensilos zusammenzuführen. Also da beteiligen wir uns dran.

48:54

Inga Bergen

In anderen Märkten könnte man das ja wahrscheinlich direkt ins Geschäftsmodell einbauen, oder? Wenn die Patienten das eh selbst zahlen müssen, dann könnte man ja auch sagen, es gibt irgendwie 10% Discount, wenn man die Daten spendet.

49:09

Peter Schardt

Also ich persönlich finde es bedenklich, mit den Daten ein Geschäft aufzubauen und einen monetären Wert und damit einen Handel von Daten jetzt zu fördern. Ich bin da eher zumindest als Technologiechef, als CTO daran interessiert, dass diese Daten für den Fortschritt, den wissenschaftlichen, aber auch den Fortschritt in den Produkten jetzt möglich wird.

49:43

Inga Bergen

Mir ging es jetzt eher darum, auf dieses Konzept auch aufmerksam zu machen, dass man ja auch Patient:innen was zurückgeben kann, wenn sie eben ihre Daten für die Forschung teilen, was ja auch total begründet diskutiert wird, weil das ja eines der großen Themen ist, jetzt nicht nur für Siemens Healthineers, sondern glaube ich auch für jedes pharmazeutische Unternehmen, Daten auch aus dem echten Leben dann zu bekommen und wirklich zu verstehen, wie geht es Patientinnen und Patienten mit einer Behandlung. Also das Themenfeld ist ja wirklich sehr, sehr weit, sehr, sehr spannend, finde ich. Auf jeden Fall könnten wir wahrscheinlich noch stundenlang weiterreden. Ich habe glaube ich noch ein abschließendes Thema, weil ich habe irgendwo mal gelesen, dass Siemens Healthineers auch eine Art App Store hat für Kliniken oder beziehungsweise so eine Art Schnittstelle bietet, um auch andere anderen Technologieanbietern ja Zugang zu erlauben. Ist das richtig oder ist das ein moderner Mythos?

50:42

Peter Schardt

Nein, das ist richtig. Also Sie haben anfangs auch schon mal das Wort Teamplay da im Sinne von des Zusammenarbeitens gebracht. Aber Teamplay ist auch wirklich hier unsere Plattform, um auch für andere Firmen zusätzliche Funktionalität gemeinsam für unsere Kunden zur Verfügung zu stellen. Ja, auch wir bieten das an, offener mit Dritten zusammenzuarbeiten, um damit unsere Leistungen zu komplementieren.

51:17

Inga Bergen

Ja, ja. Und im Sinne von einer, ja, finde ich, wirklich großen Zukunftsvision, und das eben auch beschränkt auf bestimmte Indikationsgebiete und Anwendungsfelder, im Moment zumindest. Gibt's noch, wer weiß, was sich daraus noch entwickelt. Das war jetzt für mich total interessant, wirklich noch mal zu verstehen. Ja, ich fand, es war ein außerordentlich erhellendes Gespräch. Vielen, vielen herzlichen Dank für Ihre Zeit, und ja, dann hoffen wir, dass da noch viel kommt.

51:49

Peter Schardt

Da können Sie bestimmt sicher sein, und ich würde mich natürlich auch wieder sehr freuen, wenn wir dann auch irgendwann dieses Gespräch fortsetzen können, weil der Fortschritt stellt sich im Moment sehr schnell ein, was mich auch sehr freut. Ja, das heißt, es wird auch demnächst wieder Neues zu berichten geben.

52:09

Inga Bergen

Ach schade, dann halten wir Augen und Ohren offen und vielen, vielen herzlichen Dank.

52:15

Peter Schardt

Ich danke Ihnen, Frau Bergen.

52:16

Inga Bergen

Wenn ihr mehr wissen wollt, findet ihr alle Links und Informationen auf www.visionäre-gesundheit.de. Visionäre mit Wenn euch diese Folge gefallen hat, erzählt es gern allen Freunden und Bekannten. Und um nichts zu verpassen, abonniert unseren Podcast auf Spotify, Apple Podcast und Stitcher.