Die digitale Gesundheit hat großes Potenzial, die medizinische Versorgung zu verbessern, steht aber vor einem massiven Problem: hoher Ressourcenverbrauch und Umweltbelastungen. Der Gesundheitssektor verursacht weltweit 4,4 % der CO₂-Emissionen, und digitale Technologien wie KI verschärfen dies durch enormen Energiebedarf. Gleichzeitig könnten digitale Lösungen bis 2030 bis zu 80 Millionen Tonnen CO₂ einsparen – wenn sie klug eingesetzt werden.

Herausforderungen:

  • Energieverbrauch von KI: Training eines KI-Modells verursacht so viel CO₂ wie fünf Autos in ihrer Lebensdauer.
  • Fehlende Nachhaltigkeitsstandards: Ohne klare Metriken bleibt der ökologische Nutzen unklar.
  • Ineffiziente Dateninfrastruktur: Rechenzentren könnten bis 2030 für 20 % des weltweiten Stromverbrauchs verantwortlich sein.

Lösungen:

  1. Effiziente KI-Modelle: Maßgeschneiderte Modelle und optimierte Hardware reduzieren den Energieverbrauch.
  2. Nachhaltigkeitsmetriken: Einheitliche Labels und Kennzahlen schaffen Transparenz.
  3. Verbesserte Dateninfrastruktur: Nutzung erneuerbarer Energien und optimiertes Datenmanagement senken den Stromverbrauch.
  4. Integration in klinische Entscheidungen: Nachhaltigkeit in Behandlungsprozesse einbinden.

Die digitale Transformation im Gesundheitswesen muss mit ökologischer Verantwortung einhergehen. Jetzt ist der Moment, um nachhaltige Maßnahmen in den Mittelpunkt zu stellen.

Digitalisierung im Gesundheitssektor | DBU nachhaltig.digital

Die wichtigsten Herausforderungen bei der Nachhaltigkeit in der digitalen Gesundheit

Nachhaltige digitale Gesundheitslösungen stehen vor großen, oft unterschätzten technischen und strukturellen Hindernissen. Im Folgenden werden zentrale Herausforderungen und mögliche Ansätze beleuchtet.

Hoher Energieverbrauch von KI und digitalen Systemen

KI-Systeme im Gesundheitswesen verschlingen enorme Energiemengen. Das Training eines einzigen großen KI-Modells kann so viel CO₂ verursachen wie fünf Autos während ihrer gesamten Lebensdauer [2]. Allein in den USA machten Rechenzentren 2023 etwa 4,4 % des gesamten Stromverbrauchs aus. Bis 2028 könnte sich dieser Anteil verdreifachen, sodass Rechenzentren bis 2030–2035 rund 20 % des weltweiten Stromverbrauchs beanspruchen könnten. KI-Anwendungen werden dann jährlich zwischen 53 und 76 Terawattstunden Strom benötigen – genug, um mehr als 7,2 Millionen US-Haushalte ein Jahr lang zu versorgen [4].

"Der Gesundheitssektor ist ein bedeutender Verursacher des Klimawandels. Nachhaltigere KI-Praktiken können die Umweltauswirkungen mildern und gleichzeitig das Potenzial der KI nutzen." – Daiju Ueda, ScienceDirect [2]

KI-gestützte Anwendungen wie ChatGPT verbrauchen pro Anfrage etwa zehnmal mehr Strom als herkömmliche Suchmaschinen. Die Zahl der Rechenzentren ist von 500.000 im Jahr 2012 auf mittlerweile 8 Millionen angestiegen, was die Diskrepanz im Energieverbrauch zwischen KI-basierten und traditionellen Technologien verdeutlicht [5]. Bis 2028 könnte der Energiebedarf von KI dem Stromverbrauch von 22 % aller US-Haushalte entsprechen [4].

Fehlende standardisierte Nachhaltigkeitsmetriken

Im Gesundheitswesen fehlen einheitliche Standards zur Bewertung der Umweltfolgen digitaler Technologien. Eine systematische Analyse zeigte, dass 71 % der Studien ausschließlich gesundheitliche Auswirkungen untersuchten, während nur 15 % die Umweltbelastungen berücksichtigten [6]. Ohne klare Bewertungsrahmen können Organisationen ihre Nachhaltigkeitsmaßnahmen weder vergleichen noch zuverlässig bewerten. Das schafft Raum für inkonsistente Berichte und das Risiko von Greenwashing.

"Den Studien fehlten standardisierte Umweltmetriken und sie stammten überwiegend aus einkommensstarken Regionen. Zukünftige Forschung sollte die Entwicklung einheitlicher Nachhaltigkeitsindikatoren priorisieren." – Muhammad Faizan, Forscher, Gachon University [8]

Eine Studie aus dem Jahr 2025 betonte die Dringlichkeit solcher Indikatoren, da ohne sie die Umweltvorteile von Technologien wie Telemedizin und KI oft unbewiesen bleiben [7]. Gleichzeitig wächst der Druck von Investoren und Verbrauchern, die mehr Transparenz bei Nachhaltigkeitspraktiken fordern. Fehlende Metriken könnten nicht nur das Vertrauen beeinträchtigen, sondern auch Investitionen erschweren [9].

Verschwenderische Dateninfrastruktur und -übertragung

Die Dateninfrastruktur im Gesundheitswesen weist erhebliche Ineffizienzen auf. Prognosen zufolge werden Rechenzentren bis 2030 etwa 8 % des gesamten Stromverbrauchs in den USA ausmachen, ein deutlicher Anstieg im Vergleich zu 3 % im Jahr 2022 [10]. Ein Beispiel zeigt das Verbesserungspotenzial: Im Juni 2025 präsentierte Hivenet ein verteiltes Cloud-Modell, das den Energieverbrauch im Vergleich zu herkömmlichen Rechenzentren um bis zu 77 % senkte. Dies wurde durch die Nutzung bestehender Rechenressourcen und erneuerbarer Energien erreicht [10].

"Die rasante Expansion der Rechenzentren in den USA führt zu einem nicht nachhaltigen Energieverbrauch, wobei Prognosen zeigen, dass sie zum größten Treiber der Stromnachfrage werden." – Hivenet [10]

Neben dem Stromverbrauch belasten Rechenzentren auch die Wasservorräte erheblich, da große Mengen Wasser für die Kühlung benötigt werden – besonders problematisch in Regionen mit Wasserknappheit [11]. Selbst Unternehmen wie Google, die massiv in erneuerbare Energien investieren, berichten von steigenden Gesamtemissionen ihrer Rechenzentren. Der Grund: der wachsende Energiebedarf durch KI- und Cloud-Dienste [11].

Ethische und soziale Auswirkungen

Neben den technischen Herausforderungen gibt es auch schwerwiegende ethische und soziale Fragen. Die Nachhaltigkeitsprobleme in der digitalen Gesundheit gehen über Umweltaspekte hinaus. Themen wie algorithmische Verzerrungen, Datenschutzrisiken und globale Ungleichheiten im Zugang zu Gesundheitsdiensten werfen komplexe Fragen auf.

"KIs rapide Expansion führt auch zu höherem Wasserverbrauch, Emissionen und Elektroschrott und weckt dringende Nachhaltigkeitsbedenken." – Mahmut Kandemir, Professor, Penn State University [3]

Praktische Lösungen für nachhaltige digitale Gesundheit

Die Herausforderungen im Bereich der nachhaltigen digitalen Gesundheit verlangen nach konkreten und umsetzbaren Strategien. Gesundheitsorganisationen können durch gezielte Maßnahmen nicht nur ihre Umweltbilanz verbessern, sondern auch die Effizienz ihrer digitalen Systeme steigern.

Entwicklung spezialisierter und effizienter KI-Modelle

Durch den Einsatz spezialisierter KI-Modelle lässt sich der Energieverbrauch erheblich reduzieren, ohne die klinische Wirksamkeit zu beeinträchtigen. Statt universelle, energieintensive Modelle zu verwenden, sollten Gesundheitsorganisationen maßgeschneiderte Lösungen entwickeln, die speziell auf medizinische Anwendungen abgestimmt sind.

Die Wahl der richtigen Hardware spielt dabei eine zentrale Rolle: GPUs sind 7- bis 16-mal und TPUs sogar 10-mal effizienter als herkömmliche CPUs, was den Energieverbrauch deutlich senken kann [12].

„Nachhaltige KI ist technisch machbar und dringend erforderlich. Durch bewusste Wahl von Modellen und Infrastruktur lassen sich CO₂-Emissionen erheblich reduzieren, ohne wesentliche Qualitätsverluste." – Konstantin Reh, Sustainable AI [12]

Um die Effizienz weiter zu steigern, können Entwickler auf Techniken wie Early Stopping, Mixed Precision Training (reduzierte Rechengenauigkeit bei gleichbleibender Modellqualität) und Hyperparameter-Optimierung setzen. Statt der energieintensiven Grid Search-Methode bieten Random Search oder Bayesian Search eine ressourcenschonendere Alternative [12]. Tools wie CodeCarbon und Eco2AI helfen dabei, den CO₂-Fußabdruck während des Trainings zu messen und gezielt zu reduzieren [12].

Ein Vorbild ist Google: Das Unternehmen plant, ab 2025 seine KI-Rechenzentren vollständig mit erneuerbaren Energien zu betreiben, um den CO₂-Ausstoß erheblich zu verringern [13]. Neben der Optimierung von KI-Modellen wird jedoch auch ein standardisiertes Bewertungssystem für Nachhaltigkeit benötigt.

Entwicklung von Nachhaltigkeitsmetriken und Labels

Einheitliche Bewertungssysteme für digitale Gesundheitstechnologien sind entscheidend. Ähnlich wie Energieeffizienz-Labels für Haushaltsgeräte könnten auch KI-Modelle und digitale Gesundheitslösungen mit Nachhaltigkeitskennzeichnungen versehen werden.

Der globale Markt für digitale Gesundheit wird bis Ende 2025 voraussichtlich 200 Milliarden US-Dollar erreichen, was die Bedeutung nachhaltiger Praktiken in diesem wachsenden Sektor verdeutlicht [16]. In der Schweiz unterstützen 91 % der Bevölkerung die Einführung elektronischer Patientenakten, die ebenfalls nachhaltig gestaltet werden könnten [16].

„Um Nachhaltigkeit in der digitalen Gesundheit zu erreichen, müssen wir einen Rahmen schaffen, der nicht nur die Umweltauswirkungen misst, sondern auch Nutzerengagement und ethische Implikationen berücksichtigt." – Prof. Dr. Ariel Stern, HPI – Chair for Digital Health, Economics, & Policy [15]

Das Hasso-Plattner-Institut arbeitet an Konzepten für eine bessere Mensch-KI-Kollaboration, um das Nutzerengagement in digitalen Gesundheitstechnologien zu steigern [15]. Gleichzeitig hat das Mittelstand-Digital Zentrum Chemnitz ein Modell entwickelt, das Nachhaltigkeitsziele mit digitalen Transformationsstrategien kombiniert und messbare Ergebnisse liefert [17].

Nachhaltigkeitsmetriken sollten sowohl quantitative Faktoren wie Energieverbrauch und CO₂-Fußabdruck als auch qualitative Aspekte wie Nutzerzufriedenheit und ethische Überlegungen einbeziehen. Einheitliche Bewertungsrahmen sind notwendig, um den Erfolg nachhaltiger Maßnahmen messbar zu machen.

Verbesserung der Cloud-Infrastruktur und des Datenmanagements

Effiziente Cloud- und Dateninfrastrukturen sind ein weiterer Schlüssel zu nachhaltigen Strategien. Der Umstieg auf erneuerbare Energien und optimierte Datenmanagement-Praktiken können den Energieverbrauch erheblich reduzieren.

Ein Beispiel liefert die Charité Berlin, die 2023 auf einen Cloud-Service umstellte, der vollständig mit erneuerbaren Energien betrieben wird. Dadurch konnte der Energieverbrauch im Datenmanagement um 30 % gesenkt werden – ein wichtiger Schritt auf dem Weg zur Klimaneutralität bis 2030.

„Der Übergang zu erneuerbaren Energiequellen für Cloud-Services ist nicht nur ein Umweltgebot; es ist ein strategischer Schritt, der zu erheblichen Kosteneinsparungen für Gesundheitsorganisationen führen kann." – Dr. Anna Müller, Nachhaltigkeitsbeauftragte der Charité Berlin [1]

Auch das Universitätsklinikum Freiburg hat 2024 ein neues Datenmanagement-System eingeführt. Durch die Optimierung der Cloud-Infrastruktur und den Einsatz von Datenkomprimierungstechniken konnten die Datenspeicherkosten um 25 % und der Energieverbrauch um 40 % gesenkt werden.

Maßnahmen wie Virtualisierung, Datendeduplizierung und regelmäßige Audits helfen ebenfalls, die Serverlast und den Energieverbrauch zu verringern. Gesundheitsorganisationen sollten Cloud-Anbieter bevorzugen, die erneuerbare Energien nutzen und niedrige Power Usage Effectiveness (PUE)-Werte aufweisen. Alibaba Cloud hat sich beispielsweise verpflichtet, bis 2030 vollständig auf erneuerbare Energien umzusteigen und den durchschnittlichen PUE von 1,215 auf 1,200 zu senken [14].

Verbindung von Nachhaltigkeit mit klinischen Entscheidungen

Nachhaltigkeit kann auch in die Patientenversorgung integriert werden. Ein ganzheitlicher Ansatz, der Behandlungswege optimiert und den Energieverbrauch von Einrichtungen reduziert, ist dabei entscheidend.

„Die steigende Energienachfrage durch KI könnte den Klimawandel beschleunigen, wenn sie nicht durch erneuerbare Energiequellen gedeckt wird." – Diego Hernandez Diaz, Partner bei McKinsey & Company [13]

Umsetzungsrahmen für Gesundheitsorganisationen

Um Nachhaltigkeit im Gesundheitswesen fest zu verankern, reicht es nicht aus, nur auf technische Lösungen zu setzen. Es braucht auch strukturelle Anpassungen innerhalb der Organisationen. Dazu gehören gezielte Veränderungen in internen Abläufen und eine klare Zuweisung von Verantwortlichkeiten. Im Folgenden werden Maßnahmen beschrieben, die Organisationen dabei unterstützen, diese Transformation erfolgreich umzusetzen.

Klare Governance-Strukturen schaffen

Damit Nachhaltigkeit in digitalen Projekten systematisch berücksichtigt wird, müssen Zuständigkeiten eindeutig definiert werden. Bestehende Strukturen sollten überprüft und angepasst werden, um nachhaltige Initiativen effizient zu steuern. Mit klar zugewiesenen Verantwortlichkeiten können Nachhaltigkeitsziele transparenter und zielgerichteter verfolgt werden.

Nachhaltigkeitskennzahlen definieren und überwachen

Um nachhaltige Maßnahmen bewerten zu können, sind messbare Kennzahlen entscheidend. Diese KPIs sollten sowohl ökologische als auch soziale Aspekte abdecken und den Fortschritt klar dokumentieren. Regelmäßige Überwachung und transparente Berichte helfen dabei, Verbesserungen kontinuierlich voranzutreiben und Erfolge sichtbar zu machen.

Alle Teams einbinden

Der Erfolg von Nachhaltigkeitsstrategien hängt stark davon ab, dass alle Mitarbeitenden einbezogen werden. Eine klare Vision und die Förderung von teamübergreifender Zusammenarbeit sind essenziell, damit jede Abteilung ihren Beitrag zur nachhaltigen Transformation leisten kann.

Ein praxisnahes Beispiel für diesen Ansatz bieten die Vorträge von Dr. Sven Jungmann, die zeigen, wie ein umfassender und integrativer Ansatz die Grundlage für eine zukunftssichere digitale Transformation im Gesundheitswesen bildet.

Fazit: Eine nachhaltige Zukunft der digitalen Gesundheit gestalten

Die digitale Transformation im Gesundheitswesen birgt riesige Chancen, doch sie darf die ökologischen und sozialen Auswirkungen nicht außer Acht lassen. Themen wie der immense Energieverbrauch von KI-Systemen oder das Fehlen klarer Nachhaltigkeitsstandards zeigen, dass sofortiges Handeln gefragt ist.

Eine nachhaltige digitale Gesundheitsversorgung erfordert nicht nur technische Innovationen, sondern auch stabile Strukturen und klare Zielvorgaben. Ohne transparente Governance und messbare Ergebnisse bleiben selbst die besten Technologien wirkungslos. Diese Elemente sind entscheidend für eine strategische Neuausrichtung, die langfristig Bestand hat.

Nachhaltigkeit ist längst kein „Zusatz“ mehr, sondern ein echter Vorteil. Wer frühzeitig in nachhaltige Lösungen investiert, übernimmt nicht nur gesellschaftliche Verantwortung, sondern sichert auch wirtschaftliche Stabilität. Solche Ansätze senken langfristig Kosten, stärken das Vertrauen und erfüllen die immer strengeren regulatorischen Vorgaben.

Jetzt liegt es an allen Beteiligten im Gesundheitswesen, aktiv zu werden: Nachhaltigkeitsziele müssen Teil der strategischen Planung sein, Teams sollten einbezogen und Fortschritte kontinuierlich gemessen werden. Die Zeit für halbe Lösungen ist vorbei.

Die Voraussetzungen sind da – Werkzeuge, Wissen und Technologien. Es liegt an uns, eine Gesundheitsversorgung zu schaffen, die nicht nur modern, sondern auch verantwortungsvoll ist.

FAQs

Wie können Gesundheitsorganisationen den Energieverbrauch von KI-Systemen nachhaltig senken?

Um den Energieverbrauch von KI-Systemen in Gesundheitsorganisationen zu senken, gibt es mehrere praktikable Ansätze. Ein entscheidender Schritt ist die Verbesserung der Algorithmen: Effizientere Modelle benötigen weniger Rechenleistung, was den Energiebedarf deutlich reduziert. Ebenso spielt der Einsatz von energieeffizienter Hardware eine wichtige Rolle. Spezialisierte Prozessoren wie GPUs oder TPUs sind darauf ausgelegt, Rechenaufgaben mit weniger Energie zu bewältigen.

Ein weiterer Ansatz ist die Nutzung von grüner Energie für Rechenzentren und die gesamte IT-Infrastruktur. Indem Organisationen auf erneuerbare Energiequellen umsteigen, können sie ihren CO₂-Fußabdruck erheblich verringern. Zusätzlich sollten regelmäßige Analysen des Energieverbrauchs durchgeführt werden, um Schwachstellen zu identifizieren und die Systeme kontinuierlich zu optimieren. So lässt sich nicht nur Energie sparen, sondern auch ein nachhaltiger Betrieb fördern.

Wie können Nachhaltigkeitsmetriken im digitalen Gesundheitswesen sinnvoll entwickelt und umgesetzt werden?

Nachhaltigkeitsmetriken im digitalen Gesundheitswesen zu entwickeln und praktisch umzusetzen, erfordert klare Zielsetzungen, einheitliche Messmethoden und eine enge Zusammenarbeit aller Akteure. Dabei sollten die Metriken nicht nur ökologische Aspekte wie den Energieverbrauch oder CO₂-Emissionen abdecken. Ebenso wichtig sind soziale und wirtschaftliche Faktoren – etwa der Zugang zu Gesundheitsdiensten oder die langfristige Kosteneffizienz.

Ein guter erster Schritt ist eine gründliche Bestandsaufnahme der aktuellen Nachhaltigkeitspraktiken innerhalb der Organisation. Darauf aufbauend lassen sich messbare und realistische Ziele definieren. Technologische Hilfsmittel wie künstliche Intelligenz spielen eine Schlüsselrolle: Sie können Prozesse effizienter gestalten und die Analyse großer Datenmengen erleichtern. Regelmäßiges Monitoring und eine flexible Anpassung der Strategien sorgen dafür, dass Fortschritte sichtbar bleiben und potenzielle Probleme frühzeitig erkannt werden.

Wie können erneuerbare Energien und effizientes Datenmanagement den Energieverbrauch von Rechenzentren senken?

Rechenzentren können ihren Energieverbrauch deutlich senken, wenn sie auf erneuerbare Energien wie Solar-, Wind- oder Wasserkraft setzen. Diese Energiequellen machen den Betrieb nicht nur umweltfreundlicher, sondern reduzieren auch den CO₂-Ausstoß erheblich.

Neben der Energiequelle spielt auch das Datenmanagement eine wichtige Rolle. Mit einer durchdachten Strategie lassen sich unnötige Stromfresser vermeiden. Dazu gehören Maßnahmen wie:

  • Datenkonsolidierung: Zusammenführung von Daten, um Speicherkapazitäten effizienter zu nutzen.
  • Moderne Speichertechnologien: Einsatz energieeffizienter Lösungen, die weniger Strom verbrauchen.
  • Optimierung der Serverkapazitäten: Vermeidung von Überkapazitäten und Leerlaufzeiten.

Die Kombination aus erneuerbaren Energien und smarter Datenverwaltung schafft eine digitale Infrastruktur, die sowohl leistungsstark als auch ressourcenschonend ist.

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