GenAI in der Medtech-Marktgröße, Marktanteil und Branchenanalyse, nach Produkttyp (GenAI-Softwareplattformen und Copiloten, GenAI-fähige Software für klinische Geräte sowie F&E- und Engineering-GenAI-Tools), nach Bereitstellung (Cloud-basiert, vor Ort und Hybrid), nach Integrationstyp (eigenständig und integriert), nach Technologie (große Sprachmodelle, multimodale generative KI und generative Computer Vision), nach Anwendung (F&E und Produktentwicklung, Regulierungs- und Qualitätsmanagement usw.) Klinische Anwendungen), nach Endbenutzern (MedTech-Unternehmen, Krankenhäuser und Diagnos

Die weltweite Größe des GenAI-Medizintechnikmarktes wurde im Jahr 2025 auf 2,46 Milliarden US-Dollar geschätzt. Der Markt soll von 3,33 Milliarden US-Dollar im Jahr 2026 auf 22,06 Milliarden US-Dollar im Jahr 2034 wachsen und im Prognosezeitraum eine jährliche Wachstumsrate von 26,66 % aufweisen.

Der globale Markt dürfte im Prognosezeitraum erheblich wachsen, was auf die schnelle Einführung künstlicher Intelligenz in der Entwicklung medizinischer Geräte, in klinischen Arbeitsabläufen und im Gesundheitswesen zurückzuführen ist. Lösungen für generative künstliche Intelligenz (GenAI) sind darauf ausgelegt, komplexe Daten zu generieren, zusammenzufassen, zu interpretieren und zu analysieren, die im gesamten GenAI-Medizintechnik-Ökosystem generiert werden. Diese Lösungen nutzen fortschrittliche Technologien, um ein breites Spektrum klinischer und nichtklinischer Anwendungen zu unterstützen. Diese Lösungen ermöglichen es MedTech-Unternehmen, die Produktentwicklung zu beschleunigen, die regulatorische und technische Dokumentation zu automatisieren, die Unterstützung klinischer Entscheidungen zu verbessern, synthetische Datensätze zu generieren und die Effizienz der Arbeitsabläufe zu verbessern. Um diese Vorteile zu unterstreichen, integrieren wichtige Unternehmen zunehmend generative KI-Funktionen in Bildgebungsplattformen.medizinisches GerätSoftware, F&E-Tools und klinische Workflow-Lösungen, um ihr Produktangebot zu stärken und medizinisches Fachpersonal zu unterstützen.

• Im Februar 2025 erweiterte Koninklijke Philips N.V. seine cloudbasierten Radiologie-Informatiklösungen in Europa und hob seine Erforschung generativer KI für die Radiologie-Berichterstattung hervor. Die Initiative zielte darauf ab, Patientengeschichten und klinischen Kontext mithilfe generativer KI in Diagnoseberichte einzubeziehen, um die Bearbeitungszeit zu verkürzen und gleichzeitig die Qualität der Berichte aufrechtzuerhalten. Dies zeigt die zunehmende Integration von GenAI in die medizinische Bildgebung und klinische Arbeitsabläufe.

Darüber hinaus beteiligen sich große Player wie Microsoft Corporation, Amazon Web Services, Inc., NVIDIA Corporation und Google LLC aktiv an strategischen Kooperationen und Übernahmen. Unternehmen unternehmen solche Schritte, um ihr Angebot zu erweitern, die Austauschbarkeit zu erleichtern, den Marktzugang zu verbessern und ihre Marktpräsenz zu stärken.

GenAI in den Medtech-Markttrends

Der zunehmende Wandel hin zur Agenten-KI für die End-to-End-Workflow-Automatisierung in der Medizintechnik ist ein wichtiger Markttrend

Einer der wichtigsten Markttrends, die verfolgt werden, ist die Verlagerung hin zu agentenbasierten KI-Systemen, die in der Lage sind, mehrstufige Arbeitsabläufe zu denken, zu planen und zu koordinieren. Diese Systeme können Informationen aus verschiedenen klinischen und betrieblichen Quellen kombinieren, spezielle KI-Modelle anwenden und sequenzielle Aufgaben unter menschlicher Aufsicht ausführen. MedTech-Unternehmen erforschen zunehmend solche Möglichkeiten in den Bereichen diagnostische Bildgebung, klinische Entscheidungsunterstützung, Berichterstattung, Gerätewartung und andere arbeitsablaufintensive Anwendungen. Es wird erwartet, dass die Fähigkeit agentischer KI, fragmentierte manuelle Prozesse zu reduzieren und Interaktionen zwischen mehreren KI-Tools und Gesundheitssystemen zu orchestrieren, ihre zunehmende Akzeptanz in der Medizintechnikbranche unterstützen wird.

• Im Oktober 2025 startete GE HealthCare im Rahmen seines 2025 AI Innovation Lab ein neues Projekt, einschließlich der Entwicklung eines agentenbasierten KI-Diagnostik-Bildgebungsassistenten für die Radiologie. Das Forschungskonzept kombiniert große Sprachmodelle, Vision-Sprachmodelle und spezialisierte KI-Agenten, um bildgebende Untersuchungen zu verarbeiten, die Interaktion in natürlicher Sprache zu ermöglichen, interaktive Berichte zu erstellen und End-to-End-Workflows in der Radiologie zu orchestrieren.

MARKTDYNAMIK

MARKTREIBER

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Steigende Unternehmensakzeptanz von GenAI und digitaler Transformation in MedTech-Unternehmen, um das Marktwachstum voranzutreiben

Die zunehmende Integration generativer KI in die Abläufe von MedTech-Unternehmen und Produktentwicklungsabläufen ist ein Schlüsselfaktor für das globale GenAI-Wachstum im MedTech-Markt. Medizintechnikunternehmen setzen GenAI zunehmend in den Bereichen Forschung und Entwicklung, Produktdesign, Technik, behördliche Dokumentation, Kundensupport, klinische Arbeitsabläufe und Patientenversorgungsplattformen ein, um die Produktivität zu verbessern und Innovationen zu beschleunigen. Diese Lösungen ermöglichen es Unternehmen, große Mengen technischer und klinischer Informationen zu analysieren, wissensintensive Aktivitäten zu automatisieren, Einblicke in Produkte und Arbeitsabläufe zu gewinnen und Entwicklungszeiten zu verkürzen. Darüber hinaus schafft die fortschreitende digitale Transformation von MedTech-Unternehmen eine skalierbare Grundlage für Enterprise GenAI im MedTech-Einsatz. Da Unternehmen von isolierten Proof-of-Concept-Anwendungen zu einer breiteren Integration von GenAI in interne Abläufe und kommerzielle Produkte übergehen, wird erwartet, dass die Nachfrage nach GenAI-Plattformen, Entwicklungstools und zugehörigen Diensten erheblich steigen wird.

• Im September 2024 stellte ResMed Dawn vor, agenerative KI-fähiger Schlafgesundheitsassistent, als Teil seines wachsenden Portfolios digitaler und personalisierter Schlafgesundheitslösungen. Die Lösung bietet in Echtzeit personalisierte Beratung zu Schlafgesundheit, ResMed-Produkten und CPAP-Therapie und zeigt, wie etablierte MedTech-Unternehmen GenAI in ihre breiteren digitalen Gesundheitsökosysteme und kundenorientierten Plattformen integrieren.

MARKTBEGRENZUNGEN

Sich entwickelnde regulatorische Anforderungen, Herausforderungen bei der klinischen Validierung und Haftungsunsicherheit bremsen das Marktwachstum

Es wird erwartet, dass die Einführung von GenAI in der gesamten Medizintechnikbranche aufgrund sich entwickelnder regulatorischer Anforderungen, komplexer klinischer Validierungsanforderungen und Unsicherheit hinsichtlich der Verantwortlichkeit für KI-generierte Ergebnisse vor Herausforderungen stehen wird. Generative KI-gestützte medizinische Technologien können je nach zugrunde liegenden Datensätzen, Eingabeaufforderungen, klinischem Kontext und Modellaktualisierungen variable Ergebnisse generieren, was den Bedarf an umfassender Validierung zum Nachweis von Sicherheit, Zuverlässigkeit, Reproduzierbarkeit und klinischer Wirksamkeit erhöht. Unsicherheit hinsichtlich der Verantwortung, wenn fehlerhafte oder irreführende KI-generierte Informationen klinische Entscheidungen beeinflussen, kann die rechtlichen und Compliance-Bedenken weiter verstärken. Diese Faktoren können die Entwicklungskosten in die Höhe treiben, die Zeitpläne für die Kommerzialisierung verlängern und Gesundheitsorganisationen davon abhalten, GenAI-fähige medizinische Technologien schnell einzusetzen.

• Im August 2026 veröffentlichte die US-amerikanische FDA ein Diskussionspapier, das sich speziell mit der Regulierung generativer KI in medizinischen Geräten befasste, und forderte Feedback von Interessengruppen. Die Agentur betonte, dass GenAI-fähige Geräte Risiken mit sich bringen könnten, die sich von herkömmlicher Software und anderen KI-fähigen Geräten unterscheiden, und suchte nach Informationen zur Risikobewertung, zur Bewertung vor dem Inverkehrbringen und zur Überwachung nach dem Inverkehrbringen.

MARKTCHANCEN

Zunehmende Entwicklung multimodaler GenAI für klinische und diagnostische Arbeitsabläufe zur Schaffung lukrativer Wachstumschancen

Es wird erwartet, dass die zunehmende Entwicklung multimodaler GenAI, die in der Lage ist, wichtige medizinische Daten gleichzeitig zu interpretieren, erhebliche Wachstumschancen für Marktteilnehmer schaffen wird. Diese multimodalen Modelle können Informationen aus mehreren klinischen Datenquellen kombinieren, um die Interpretation medizinischer Bilder, die Erstellung von Berichtsentwürfen, die visuelle Beantwortung von Fragen, klinisches Denken, patientenspezifische Zusammenfassungen und die Orchestrierung von Arbeitsabläufen zu unterstützen. Diese Fähigkeiten ermöglichen eine tiefere Integration von GenAI-Lösungen in Diagnose- und Medizingeräte-Workflows. Darüber hinaus ermöglicht die zukünftige Integration von Medizingerätesignalen, Bilddaten und elektronischen Gesundheitsakten kontextbezogenere und patientenspezifischere Anwendungen und schafft Möglichkeiten für die Entwicklung hochwertiger genAI-fähiger klinischer Software und geräteintegrierter Lösungen.

• Im Juli 2025 erweiterte Google Research seine MedGemma-Sammlung mit der Einführung von MedGemma 27B Multimodal und ergänzte damit sein zuvor veröffentlichtes multimodales 4B-Modell. Die multimodalen Varianten 4B und 27B akzeptieren sowohl medizinische Bilder als auch Text als Eingaben und generieren Textausgaben und unterstützen Anwendungen wie medizinische Bildinterpretation, Berichterstellung, visuelle Beantwortung von Fragen und Längsschnittelektronische GesundheitsakteDie Entwicklung unterstreicht die zunehmende Verfügbarkeit spezialisierter multimodaler Basismodelle, die MedTech-Entwickler für fortgeschrittene klinische und diagnostische Anwendungen anpassen können.

HERAUSFORDERUNGEN DES MARKTES

Schwierigkeiten bei der Integration von GenAI in bestehende medizinische Geräte und Krankenhaussysteme stellen eine Herausforderung für das Marktwachstum dar

Die umfassende Integration von GenAI in die bestehenden medizinischen Geräte und Krankenhaussysteme bleibt eine entscheidende Herausforderung für Medizintechnikunternehmen. Mehrere Gesundheitseinrichtungen sind auf Geräte und Software verschiedener Unternehmen/Hersteller angewiesen, die nicht immer miteinander kompatibel sind. Daher erfordert die Einführung von GenAI in medizinische Bildgebungssysteme, Patientenüberwachungsgeräte und andere klinische Technologien häufig zusätzliche Softwareentwicklung, System-Upgrades und Änderungen an bestehenden Arbeitsabläufen.

Diese Herausforderungen werden noch schwerwiegender, wenn Unternehmen versuchen, dieselben generativen KI-Lösungen in verschiedenen Krankenhäusern mit unterschiedlichen IT-Systemen und -Geräten einzusetzen. Darüber hinaus zögern Gesundheitsdienstleister möglicherweise, funktionierende Systeme zu ersetzen oder weiter in kostspielige Upgrades zu investieren, nur um neue KI-Funktionen bereitzustellen. Folglich kann die für die Integration erforderliche zusätzliche Zeit, Investition und technische Unterstützung die Einführung von GenAI-Lösungen verlangsamen, insbesondere in kleineren Krankenhäusern und Gesundheitseinrichtungen mit begrenzten Budgets für solche Integrationen.

Segmentierungsanalyse

Nach Produkttyp

Breite Workflow-Anwendbarkeit von GenAI-Softwareplattformen und Copiloten zur Unterstützung der Segmentdominanz

Basierend auf dem Produkttyp wird der Markt in GenAI-Softwareplattformen und Copiloten, GenAI-fähige klinische und medizinische Gerätesoftware, F&E- und Engineering-GenAI-Tools, synthetische Daten- und Simulationsplattformen, GenAI-Entwicklungsplattformen und APIs sowie Dienstleistungen unterteilt.

Das Segment GenAI-Softwareplattformen und Copiloten dominierte den Markt im Jahr 2025. Das Segment dominierte aufgrund seiner Fähigkeit, mehrere hochfrequente Arbeitsabläufe zu bewältigen, ohne dass vorhandene medizinische Geräte ausgetauscht werden müssen. Diese Lösungen können in den Bereichen klinische Dokumentation, Informationsabruf, Berichterstattung, Workflow-Automatisierung, Kundensupport und Entscheidungsunterstützungsaktivitäten eingesetzt werden, sodass Gesundheits- und Medizintechnikorganisationen relativ schnell Produktivitätsvorteile erzielen können. Folglich haben ihre vergleichsweise schnellere Bereitstellung, breite Anwendbarkeit und skalierbare abonnementbasierte Kommerzialisierung zu einer größeren Akzeptanz als spezialisiertere GenAI-Lösungen geführt.

• Im März 2025 brachte Microsoft Dragon Copilot auf den Markt und kombinierte Dragon Medical One und DAX Copilot mit fein abgestimmter generativer KI und gesundheitsspezifischen Schutzmaßnahmen. Die Plattform unterstützt Dokumentation, Informationsabruf, Zusammenfassung und Automatisierung von Workflow-Aufgaben und demonstriert die zunehmende kommerzielle Anwendbarkeit von GenAI-Copiloten in allen Arbeitsabläufen im Gesundheitswesen.

Es wird erwartet, dass das GenAI-fähige Softwaresegment für klinische und medizinische Geräte im Prognosezeitraum mit einer jährlichen Wachstumsrate von 31,31 % wachsen wird.

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Durch Bereitstellung

Skalierbarkeit und hohe Rechenanforderungen von GenAI zugunsten des Cloud-basierten Segments

Basierend auf der Bereitstellung wird der Markt in Cloud-basiert, On-Premise und Hybrid unterteilt.

Im Jahr 2025 hielt das Cloud-basierte Segment den größten Marktanteil. Schlüsselfunktionen wie Training, Feinabstimmung und Betrieb von GenAI-Modellen erfordern erhebliche Rechenkapazität, skalierbare Datenspeicherung und häufigen Zugriff auf aktualisierte Basismodelle. Dank der Cloud-Infrastruktur können Medizintechnikunternehmen auf diese Funktionen zugreifen, ohne große Investitionen in eine dedizierte Recheninfrastruktur vor Ort tätigen zu müssen. Infolgedessen hat die steigende Nachfrage nach generativer KI im Medizintechniksektor zu einer stärkeren Akzeptanz cloudbasierter Bereitstellungsmodelle geführt.

• Im April 2024 gaben Bayer und Google Cloud eine Zusammenarbeit zur Entwicklung KI-gestützter Gesundheitsanwendungen für Radiologen bekannt. Die cloudnative Innovationsplattform von Bayer wurde mithilfe von Google Cloud-Technologien erstellt, darunter generative KI-Tools, Vertex AI, BigQuery und Healthcare API. Es wurde entwickelt, um KI-Anwendungen von der Entwicklung und Validierung bis hin zur Einführung und Überwachung zu unterstützen.

Das Hybridsegment wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate von 32,49 % wachsen.

Nach Integrationstyp

Geringere Integrationskomplexität und schnellere Bereitstellung zur Unterstützung der Dominanz eigenständiger Segmente

Basierend auf dem Integrationstyp wird der Markt in eigenständige und integrierte Märkte unterteilt.

Das Standalone-Segment dominierte im Jahr 2025 den globalen GenAI-Marktanteil in der Medizintechnik, da softwaregestützte GenAI-Lösungen im Allgemeinen neben bestehender Gesundheits-IT und medizinischer Ausrüstung eingeführt werden können, ohne dass eine grundlegende Neugestaltung des zugrunde liegenden Geräts erforderlich ist. Dadurch können Anbieter GenAI-Anwendungen schneller kommerzialisieren und gleichzeitig Gesundheitsorganisationen die Beibehaltung bestehender PACS, Bildgebungssysteme, Berichtsinfrastruktur und anderer Investitionsgüter ermöglichen. Standalone-Lösungen können durch interoperable Architekturen auch mehrere Geräteanbieter unterstützen und so den potenziellen Kundenstamm erweitern. Folglich haben eine geringere Implementierungskomplexität und vergleichsweise kürzere Kommerzialisierungszyklen die größere Erstakzeptanz eigenständiger GenAI-Lösungen im Vergleich zu tief eingebetteten, geräteintegrierten Anwendungen gefördert.

• Im August 2023 brachte Rad AI beispielsweise Rad AI Omni Reporting auf den Markt, ein Radiologie-Reporting der nächsten GenerationSoftwarePlattform mit generativer KI. Die Lösung wurde als moderne Softwareschicht für die radiologische Berichterstattung konzipiert und unterstützt gleichzeitig die Integration in bestehende Berichtsumgebungen und anschließend in breitere PACS- und Bildgebungs-KI-Ökosysteme, was die kommerzielle Attraktivität der softwaregesteuerten GenAI-Bereitstellung ohne Austausch von Bildgebungshardware verdeutlicht.

Das integrierte Segment wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate von 31,46 % wachsen.

Durch Technologie

Das Segment der großen Sprachmodelle war aufgrund des großen Volumens an unstrukturierten Textinformationen führend auf dem Markt

Basierend auf der Technologie ist der Markt in große Sprachmodelle, multimodale generative KI, generative Computer Vision, generatives Design und Simulation, generative Sprach- und Audio-KI und andere unterteilt.

Das Segment der großen Sprachmodelle dominierte den Markt aufgrund der großen Menge unstrukturierter Textinformationen, die in medizintechnischen und klinischen Arbeitsabläufen generiert werden, darunter radiologische Berichte, klinische Notizen, Gerätedokumentation, wissenschaftliche Literatur, behördliche Informationen und Serviceaufzeichnungen. LLMs können solche Informationen durch Interaktion in natürlicher Sprache zusammenfassen, generieren, abrufen und kontextualisieren und so ihre Anwendung über mehrere Funktionen hinweg mithilfe einer gemeinsamen technologischen Architektur ermöglichen. Diese Vielseitigkeit reduziert die Notwendigkeit, separate Modelle für einzelne textbasierte Aufgaben zu entwickeln, fördert den breiteren Einsatz in Unternehmen und unterstützt so die marktbeherrschende Stellung des Segments.

• Beispielsweise stellte Siemens Healthineers im November 2023 generative KI-Prototypen vor, die klinische Bilder und Berichte kombinierten, einschließlich Konversationssystemen, die in der Lage sind, Patienteninformationen abzurufen und Diagnoseberichte zu erstellen. Das Unternehmen hob insbesondere das Potenzial großer Sprachmodelle hervor, umfangreiche Datenbanken mithilfe von Abfragen in natürlicher Sprache zu durchsuchen und Forschungsergebnisse in klinische Arbeitsabläufe zu integrieren.

Das Segment der multimodalen generativen KI wird im Analysezeitraum voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate von 33,09 % wachsen.

Auf Antrag

Fähigkeit von GenAI, Innovationszyklen zu verkürzen, um die Dominanz im F&E- und Produktentwicklungssegment voranzutreiben  

Basierend auf der Anwendung ist der Markt in Forschung und Entwicklung und Produktentwicklung, Regulierungs- und Qualitätsmanagement, klinische und diagnostische Anwendungen, synthetische Daten und Simulation, Herstellung und Betrieb, Überwachung nach dem Inverkehrbringen, kommerzielles Engagement und Kundeneinbindung und andere unterteilt.

Das Segment F&E & Produktentwicklung eroberte im Jahr 2025 den höchsten Marktanteil. Medizintechnikunternehmen nutzen GenAI zunehmend, um die Softwareentwicklung zu beschleunigen, Prototypen für neue KI-fähige Produkte zu erstellen, Code zu generieren, multimodale Datensätze zu analysieren und Basismodelle für neue klinische Anwendungen zu entwickeln. Mit GenAI-fähigen Entwicklungstools können Ingenieurteams außerdem mehr Produktkonzepte evaluieren und zugrunde liegende Modelle über mehrere Indikationen hinweg anpassen, was zu kürzeren Innovationszyklen führt und höhere Ausgaben für GenAI innerhalb der F&E-Funktionen unterstützt.

• Im Juli 2024 arbeitete GE HealthCare beispielsweise mit AWS zusammen, um gesundheitsspezifische Grundlagenmodelle und generative KI-Anwendungen zu entwickeln. GE HealthCare gab an, dass seine Entwickler den Einsatz von Amazon Q Developer für die Softwareentwicklung planen und erwarten, dass die generativen KI-Technologien von AWS dazu beitragen werden, die Entwicklungszyklen bestimmter klinischer Anwendungen von Jahren auf Monate zu verkürzen, was den potenziellen Wert von GenAI in der medizintechnischen Forschung und Entwicklung sowie in der Produktentwicklung direkt verdeutlicht.

Das Segment klinische und diagnostische Anwendungen wird im Analysezeitraum voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate von 31,14 % wachsen.

Von MedTech Vertical

Große Bilddatenmengen und etablierte digitale Infrastruktur zur Unterstützung der Dominanz im diagnostischen Bildgebungssegment

Basierend auf der Medtech-Branche ist der Markt in diagnostische Bildgebung, In-vitro-Diagnostik und Labortechnologien, chirurgische und interventionelle Technologien, Patientenüberwachung und angeschlossene Geräte, therapeutische und implantierbare Geräte und andere unterteilt.

Das Segment der diagnostischen Bildgebung dominierte im Jahr 2025 die GenAI auf dem Medizintechnikmarkt, da große Mengen digital verfügbarer CT-, MRT-, Röntgen- und Ultraschalldaten sowie zugehöriger Textberichtsdaten eine solide Grundlage für die Entwicklung multimodaler und generativer KI-Modelle bilden. Auch Radiologen sehen sich einer zunehmenden Bildgebungsarbeitsbelastung ausgesetzt, was zu einer deutlichen Nachfrage nach Technologien führt, die bei der Bildinterpretation, der Berichterstellung, der Fallpriorisierung usw. helfen könnenWorkflow-Automatisierung. Darüber hinaus verfügt die Radiologie bereits über eine gut etablierte digitale Infrastruktur wie PACS und Enterprise-Imaging-Plattformen, was die Integration von GenAI vergleichsweise machbar macht. Folglich hat die Kombination aus umfangreichen Trainingsdaten und klar messbaren Workflow-Vorteilen die GenAI-Entwicklung in der diagnostischen Bildgebung beschleunigt.

• Im Dezember 2024 führte Aidoc beispielsweise CARE1 ein, sein klinisches Basismodell für die CT-Bildgebung, das auf Millionen von Untersuchungen basiert und multimodale Funktionen umfasst. Das Unternehmen gab an, dass das CARE-Framework breitere, leistungsstarke klinische KI-Anwendungen ermöglichen soll und reichte seinen ersten von CARE1 abgeleiteten Antrag zur FDA-Prüfung ein, was die zunehmende Verlagerung der Foundation-Model-Technologie in die diagnostische Bildgebung demonstriert.

Das Segment chirurgische und interventionelle Technologien wird im Analysezeitraum voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate von 30,81 % wachsen.

Vom Endbenutzer

Das Segment Medizingeräte- und MedTech-Unternehmen führte aufgrund etablierter Portfolios und spezialisierter technischer Fähigkeiten den Markt an

Basierend auf dem Endverbraucher ist der Markt in Medizingeräte- und Medizintechnikunternehmen, Krankenhäuser und Gesundheitssysteme, Diagnoselabore und Bildgebungszentren, Spezialkliniken und ambulante Operationszentren, Auftragsforschung, Ingenieur- und Fertigungsorganisationen und andere unterteilt.

Das Segment Medizingeräte- und Medizintechnikunternehmen dominierte den Markt im Jahr 2025. Der dominierende Anteil ist auf etablierte Software- und Hardwareportfolios, spezialisierte technische Fähigkeiten und Erfahrung in der Entwicklung regulierter Gesundheitstechnologien zurückzuführen. Diese Unternehmen können GenAI nicht nur auf interne Funktionen anwenden, sondern auch auf Bildgebungssysteme, Diagnoseplattformen, klinische Software, Kundensupport und vernetzte Geräteökosysteme. Folglich haben zunehmende Investitionen etablierter MedTech-Hersteller in proprietäre GenAI-Funktionen zu einer vergleichsweise größeren Marktbeteiligung dieser Endbenutzergruppe geführt.

• Beispielsweise kündigte Siemens Healthineers im November 2023 Pläne zur Entwicklung mehrerer generativer KI-Konzepte für sein gesamtes Medizintechnik-Portfolio an, darunter Lösungen, die Bilder und Berichte kombinieren, sowie Anwendungen für Kundenservice, technischen Support und Schulung des medizinischen Personals.

Das Segment Auftragsforschung, Engineering und Fertigungsorganisationen wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 28,53 % wachsen.

GenAI im regionalen Ausblick auf den Medtech-Markt

Geografisch ist der Markt in Europa, Nordamerika, den asiatisch-pazifischen Raum, Lateinamerika sowie den Nahen Osten und Afrika unterteilt.

Nordamerika

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Nordamerika hatte im Jahr 2024 einen Wert von 0,70 Milliarden US-Dollar und nahm im Jahr 2025 mit einem Wert von 1,14 Milliarden US-Dollar eine Spitzenposition ein. Der regionale Markt wächst aufgrund der starken Präsenz führender Medizintechnik- und KI-Unternehmen, der hohen Digitalisierung des Gesundheitswesens und der frühen Einführung von GenAI in den Bereichen Bildgebung, klinische Arbeitsabläufe und Produktentwicklung.

US-GenAI im Medtech-Markt

Angesichts des erheblichen Beitrags Nordamerikas und der Dominanz der USA in der Region wird der US-Markt im Jahr 2026 schätzungsweise etwa 1,42 Milliarden US-Dollar erreichen, was etwa 42,72 % des Weltmarktes ausmacht.

Europa

Der europäische Markt wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate von 23,74 % wachsen. Die Region dürfte bis 2026 einen Wert von 0,84 Milliarden US-Dollar erreichen und sich zum zweitgrößten Markt entwickeln. Das regionale Marktwachstum wird durch die zunehmende Einführung von KI in Krankenhäusern und Medizintechnikunternehmen, den Ausbau der digitalen Gesundheitsinfrastruktur von GenAI und die starke Nachfrage nach Workflow-Automatisierung und Diagnoseeffizienz unterstützt.

Britische GenAI im Medtech-Markt

Der britische Markt wird im Jahr 2026 auf 0,16 Milliarden US-Dollar geschätzt, was etwa 4,83 % des Weltmarktes ausmacht.

Deutschland GenAI im Medtech-Markt

Der deutsche Markt wird im Jahr 2026 voraussichtlich etwa 0,19 Milliarden US-Dollar erreichen, was etwa 5,84 % des Weltmarktes entspricht.

Asien-Pazifik

Schätzungen zufolge wird der asiatisch-pazifische Markt im Jahr 2026 ein Volumen von 0,52 Milliarden US-Dollar erreichen und sich die drittgrößte Marktposition sichern. Der Markt wächst aufgrund der zunehmenden Digitalisierung des Gesundheitswesens, steigender KI-Investitionen und des zunehmenden Einsatzes fortschrittlicher medizinischer Technologien rasant. Der Ausbau der Krankenhausinfrastruktur und die zunehmende Beteiligung regionaler Technologie- und MedTech-Unternehmen unterstützen die Einführung von GenAI weiter.

Japan GenAI im Medtech-Markt

Schätzungen zufolge wird der japanische Markt im Jahr 2026 etwa 0,18 Milliarden US-Dollar erreichen, was etwa 5,31 % des Weltmarktes ausmacht.

China GenAI im Medtech-Markt

Der chinesische Markt dürfte mit einem geschätzten Umsatz von rund 0,26 Milliarden US-Dollar im Jahr 2026 zu den größten Märkten weltweit gehören, was etwa 7,68 % des weltweiten Umsatzes ausmacht.

Indien GenAI im Medtech-Markt

Der indische Markt wird im Jahr 2026 schätzungsweise rund 0,09 Milliarden US-Dollar erreichen, was etwa 2,82 % des weltweiten Umsatzes ausmacht.

Lateinamerika und der Nahe Osten und Afrika

Für den lateinamerikanischen Markt wird im Prognosezeitraum ein moderates Wachstum erwartet. Schätzungen zufolge wird der Markt in Lateinamerika im Jahr 2026 einen Wert von 0,12 Milliarden US-Dollar erreichen. Das Marktwachstum wird durch die schrittweise Modernisierung der IT-Systeme im Gesundheitswesen, die zunehmende Einführung cloudbasierter medizinischer Technologien und die steigende Nachfrage nach kosteneffizienten klinischen Workflow-Lösungen vorangetrieben. Im Nahen Osten und in Afrika soll der GCC im Jahr 2026 0,04 Milliarden US-Dollar erreichen.

Südafrika GenAI im Medtech-Markt

Der südafrikanische Markt wird bis 2026 voraussichtlich etwa 0,01 Milliarden US-Dollar erreichen, was etwa 0,38 % des weltweiten Umsatzes ausmacht.

WETTBEWERBSFÄHIGE LANDSCHAFT

Wichtige Akteure der Branche

Konzentrieren Sie sich auf die Entwicklung generativer KI-Produkte und strategische Kooperationen der Hauptakteure, um ihre Marktpositionen zu stärken

Der globale GenAI-Markt für Medizintechnik weist eine fragmentierte und sich schnell entwickelnde Wettbewerbsstruktur auf, wobei Unternehmen wie Microsoft Corporation, Amazon Web Services, Inc., NVIDIA Corporation, Google LLC, GE HealthCare Technologies Inc. und Siemens Healthineers AG herausragende Marktpositionen einnehmen. Die starke Präsenz dieser Unternehmen ist auf ihre umfangreichen KI- und Cloud-Fähigkeiten, etablierte Gesundheitstechnologieportfolios, große Kundenstämme und zunehmende Investitionen in gesundheitsspezifische Basismodelle und generative KI-Lösungen zurückzuführen. Wichtige Unternehmen konzentrieren sich auf die Einführung neuer Produkte, Technologieintegrationen, strategische Kooperationen und die Entwicklung multimodaler undAgentische KIFähigkeiten zur Stärkung ihrer Marktpositionen.

• For instance, in March 2024, NVIDIA Corporation launched more than 24 generative AI microservices specifically for healthcare, including NVIDIA NIM models and GPU-accelerated workflows for medical imaging, healthcare data, speech recognition, and other applications. The solutions allow healthcare and medtech developers to integrate generative AI capabilities into new and existing applications across cloud and on-premise environments, thereby strengthening NVIDIA's position across the healthcare AI ecosystem.

Es wird erwartet, dass andere namhafte Akteure auf dem Weltmarkt der generativen KI-Produktentwicklung, der gesundheitsspezifischen Plattformerweiterung, strategischen Partnerschaften und der Integration von GenAI in klinische, F&E-, Qualitäts-, Regulierungs- und Medizintechnik-Unternehmensabläufe Priorität einräumen, um ihre Positionen im Prognosezeitraum zu stärken.

LISTE DER WICHTIGSTEN GENAI IN DEN PROFILIERTEN MEDITECH-UNTERNEHMEN

• Microsoft Corporation (U.S.)
• Amazon Web Services, Inc. (U.S.)
• NVIDIA Corporation (U.S.)
• Google LLC (U.S.)
• Rad AI, Inc. (U.S.)
• GE HealthCare Technologies Inc. (U.S.)
• Siemens Healthineers AG (Germany)
• Accenture plc (Ireland)
• Dassault Systèmes SE (France)
• Veeva Systems Inc. (U.S.)
• Salesforce, Inc. (U.S.)
• PTC Inc. (U.S.)
• ServiceNow, Inc. (U.S.)
• Koninklijke Philips N.V. (Netherlands)
• MasterControl Solutions, Inc. (U.S.)

WICHTIGE ENTWICKLUNGEN IN DER INDUSTRIE

• Juli 2026:Medidata, eine Marke von Dassault Systèmes, hat Medidata Plus auf den Markt gebracht, eine KI-native Intelligenzschicht, die darauf ausgelegt ist, die Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz auf der gesamten Medidata-Plattform zu erweitern. Die Lösung unterstützt KI-beschleunigte Studienerstellung, synthetische Patientendatengenerierung, Datentransformation und agentische KI-gestützte Audit-Untersuchung. Die Entwicklung erweitert die KI-Fähigkeiten des Unternehmens in allen klinischen Entwicklungsabläufen und stärkt seine Präsenz bei biopharmazeutischen und medizintechnischen Kunden.
• Februar 2026:Medidata, eine Marke von Dassault Systèmes, stellte Medidata AI Study Build vor, eine generative KI-gestützte Funktion zur Automatisierung der Konfiguration klinischer Studiensysteme mithilfe von Studienprotokollen. Die Lösung ermöglicht eine schnellere Konfiguration von Rave EDC- und eCOA-Systemen und reduziert manuelle Studienerstellungsaktivitäten. Die Entwicklung stärkt das KI-gestützte klinische Entwicklungsportfolio des Unternehmens für biopharmazeutische und MedTech-Kunden.
• Januar 2026:MasterControl Solutions, Inc. hat SOP Analyzer auf den Markt gebracht, eine KI-gestützte Lösung, die darauf ausgelegt ist, die Bewertung von Standardarbeitsanweisungen anhand behördlicher Anforderungen zu automatisieren. Die Lösung nutzt fortschrittliche Sprachmodelle und abrufgestützte Generierung, um Compliance-Lücken zu identifizieren und Empfehlungen für regulierte Hersteller bereitzustellen. Die Entwicklung stärkt MasterControls GenAI-gestützte Qualitäts- und Compliance-Angebote für Unternehmen aus den Bereichen Biowissenschaften und Medizintechnik.
• Januar 2026:PTC Inc. hat Codebeamer AI 1.0 zusammen mit neuen Versionen seiner Lösungen für das Anwendungslebenszyklusmanagement auf den Markt gebracht. Codebeamer AI hat die Funktionen „Anforderungsassistent“ und „Testfallassistent“ eingeführt, um die Anforderungsqualität zu verbessern und die Testfallgenerierung während der regulierten Produktentwicklung zu automatisieren. Die Entwicklung stärkt das KI-gestützte Engineering-Portfolio von PTC für softwareintensive Industrien, einschließlich der Medizintechnikbranche.
• August 2025:MasterControl Solutions, Inc. hat Regulatory Chat eingeführt, eine KI-gestützte Lösung in natürlicher Sprache, die Life-Science-Herstellern den Zugang zu globalen regulatorischen Anforderungen erleichtern soll. Die Lösung nutzt generative KI und bietet Zugriff auf regulatorische Informationen, einschließlich des US-amerikanischen Code of Federal Regulations und der Medizinprodukteverordnung der Europäischen Union. Die Entwicklung stärkt das KI-gestützte Regulierungs- und Qualitätsmanagement-Portfolio des Unternehmens für regulierte Hersteller im Gesundheitswesen.
• Mai 2025:Koninklijke Philips N.V. gab eine Zusammenarbeit mit der NVIDIA Corporation bekannt, um ein Basismodell für die Magnetresonanztomographie unter Verwendung der fortschrittlichen KI-Computing-Technologien von NVIDIA zu entwickeln. Das Modell soll die automatisierte Scanplanung, Bildverbesserung, Erkennung, Interpretation und effizientere MRT-Arbeitsabläufe unterstützen. Die Zusammenarbeit erweitert die Anwendung von Grundlagenmodelltechnologien in der diagnostischen Bildgebung und stärkt die Präsenz beider Unternehmen bei KI-gestützten MedTech-Lösungen.

BERICHTSBEREICH

Der globale Marktbericht für genAI in der Medizintechnik bietet Schätzungen und Prognosen zur Marktgröße für alle in der Studie abgedeckten Schlüsselsegmente. Der Marktausblick bewertet auch die wichtigsten Treiber, Einschränkungen, Chancen, Herausforderungen und aufkommenden Trends, die das Marktwachstum im Prognosezeitraum voraussichtlich beeinflussen werden. Darüber hinaus enthält der Bericht eine umfassende Marktanalyse und eine detaillierte Wettbewerbslandschaft, die geschätzte Marktanteile, GenAI-Produkt- und Plattformportfolios, Technologiefähigkeiten, Bereitstellungsmodelle, strategische Kooperationen, Produkteinführungen, KI-Integrationsinitiativen, geografische Präsenz, aktuelle Entwicklungen und Profile der wichtigsten Marktteilnehmer umfasst.

Anfrage zur Anpassung  um umfassende Marktkenntnisse zu erlangen.

Berichtsumfang und Segmentierung

Forschungsmethodik

1. Bottom-Up-Ansätze

Ansatz 1: Modell zur Umsatzzuordnung für Unternehmen und Produkte

• Erfassung unternehmens-/produktspezifischer Einnahmen aus Jahresberichten, Wertpapieranmeldungen, Investorenpräsentationen, Gewinnveröffentlichungen, Unternehmenswebsites und Produktveröffentlichungen.
• Identifizierung von GenAI-spezifischen Produkten und Dienstleistungen, die von wichtigen Marktteilnehmern angeboten werden, einschließlich Softwareplattformen, Copiloten, APIs, Klinik-/Gerätesoftware, Lösungen für synthetische Daten, Engineering-Tools und zugehörige Dienstleistungen
• Analyse der Medtech-Präsenz basierend auf Produktportfolio, Kundenstamm, geografischer Präsenz, Bereitstellungen, Preismodellen und kommerziellem Umfang
• Schätzung der GenAI-in-MedTech-Umsätze anhand offengelegter Abonnements, Verträge, API-Verbrauch, Umsätze mit eingebetteter Software, Kundenbereitstellungen und anderen kommerziellen Indikatoren
• Anpassung der umfassenderen KI-, Cloud- und Software-Umsätze, um den Anteil zu isolieren, der speziell auf GenAI-Anwendungen in der Medizintechnikbranche entfällt, und die Einbeziehung unabhängiger Umsätze zu vermeiden
• Triangulation von Umsatzschätzungen auf Unternehmensebene, um die globale Marktschätzung abzuleiten

Ansatz 2: MedTech-Unternehmenseinführung auf Landesebene und GenAI-Ausgabenmodell

• Identifizierung erreichbarer Hersteller von Medizinprodukten, Medizintechnikunternehmen, Diagnostikanbietern, Krankenhäusern, Labors und anderen relevanten Organisationen in wichtigen Ländern
• Analyse der F&E-Ausgaben in der Medizintechnik, der Einführung von Unternehmenssoftware und Cloud, des Digitalisierungsgrads, der KI-Reife und der Investitionen in Gesundheitstechnologie in einzelnen Ländern
• Schätzung der GenAI-Einführungsraten in großen, mittleren und kleineren Medizintechnikunternehmen basierend auf beobachteten Bereitstellungen, Partnerschaften und Implementierungsaktivitäten
• Schätzung der durchschnittlichen jährlichen GenAI-Ausgaben pro übernehmender Organisation für Softwarelizenzen, Plattformen, APIs, Cloud-Infrastruktur, Implementierung und professionelle Dienstleistungen
• Anpassung der Schätzungen auf Länderebene hinsichtlich KI-Reife, Cloud-Penetration, regulatorischem Umfeld, Arbeitskosten, Unternehmensgröße und Tempo der Technologieeinführung
• Aggregation von GenAI-Ausgabenschätzungen auf Länderebene, um regionale und globale Marktwerte abzuleiten

Ansatz 3: Anwendungsfall, installierte Basis und GenAI-Monetarisierungsmodell

• Identifizierung monetarisierbarer GenAI-Anwendungsfälle in den Bereichen Forschung und Entwicklung und Produktentwicklung, Regulierungs- und Qualitätsmanagement, klinische und diagnostische Anwendungen, synthetische Daten, Produktionsabläufe, Überwachung nach dem Inverkehrbringen und kommerzielle Funktionen
• Schätzung der adressierbaren Benutzer und Möglichkeiten der installierten Basis basierend auf Softwareplätzen, klinischen Benutzern, Bildgebungssystemen, angeschlossenen Geräten, Entwicklungsteams, Projekten und Unternehmensbereitstellungen
• Analyse der Akzeptanz- und Nutzungsraten in verschiedenen GenAI-Anwendungen und MedTech-Branchen, einschließlich diagnostischer Bildgebung, In-vitro-Diagnostik, Patientenüberwachung, chirurgischer Technologien und implantierbarer Geräte
• Anwendung von Abonnements pro Arbeitsplatz, Unternehmenslizenzen, API-/Token-Verbrauch, OEM-Lizenzierung, Projektgebühren, Cloud-Verbrauch und Managed-Service-Gebühren auf die entsprechende installierte Basis
• Separate Schätzung von GenAI-Softwareplattformen, klinischer/Gerätesoftware, F&E-Tools, Plattformen für synthetische Daten, Entwicklungs-APIs und zugehörigen Diensten
• Aggregation der Anwendungsfallumsätze und Abgleich mit Schätzungen auf Unternehmens- und Länderebene, um die Gesamtmarktgröße abzuleiten

2. Top-Down-Ansätze

Ansatz 1: Analyse der Muttermärkte und Analyse glaubwürdiger Sekundärquellen und institutioneller Daten

• Analyse verwandter Markteltern wie generativer KI im Gesundheitswesen, um den Anteil der GenAI am Medizintechnikmarkt abzuschätzen
• Sammlung und Validierung regulatorischer Informationen von der US-amerikanischen FDA, der Europäischen Kommission, der EU-MDR, dem EU-AI-Gesetz, PMDA, NMPA, CDSCO, TGA, MHRA und anderen relevanten Regulierungsbehörden
• Überprüfung der Leitlinien für KI-Risikomanagement, Governance, Interoperabilität, Cybersicherheit und Softwarevalidierung von NIST, IMDRF, WHO, OECD und anderen anerkannten Institutionen
• Analyse von Unternehmensjahresberichten, Wertpapieranmeldungen, Investorenpräsentationen, Produktseiten, offiziellen Pressemitteilungen, klinischen Einsätzen, behördlichen Genehmigungen und Kommerzialisierungsankündigungen
• Bewertung von Brancheninformationen von MedTech Europe, AdvaMed, Gesundheitsverbänden, wissenschaftlichen Publikationen, Patentdatenbanken und anderen glaubwürdigen öffentlichen Quellen
• Validierung von Marktannahmen anhand von Produkteinführungen, Partnerschaften, Kundeneinsätzen, Unternehmensverträgen, Investitionen, M&A-Aktivitäten, Offenlegungen zur installierten Basis und klinischen Validierungsstudien
• Gegenüberprüfung aller externen Statistiken und Entwicklungen vor deren Einbeziehung in die endgültige Markteinschätzung

3. Liste der wichtigsten Quellen

• Unternehmensjahresberichte, SEC-/Börseneinreichungen, Investorenpräsentationen, Gewinnmitteilungen, Akquisitionsdokumente, Umsatzmitteilungen auf Segmentebene, Finanzberichte und Nachhaltigkeitsberichte von Medizintechnik-, KI-, Cloud- und Unternehmenssoftwareunternehmen
• Pressemitteilungen des Unternehmens zu Produkteinführungen von GenAI, Entwicklungen von Basismodellen, multimodalen KI-Lösungen, Agenten-KI-Plattformen, klinischen Einsätzen, strategischen Partnerschaften, Lizenzvereinbarungen, Akquisitionen, Kundenverträgen und geografischen Kommerzialisierungsinitiativen.
• S. FDA/Digital Health Centre of Excellence, Europäische Kommission/EU MDR/EU AI Act, MHRA, PMDA/MHLW, NMPA/CDE, CDSCO/DCGI, TGA, Health Canada und andere nationale Regulierungsbehörden für KI-gestützte Medizingerätezulassungen, SaMD-Anforderungen, klinische Validierung, Softwaremodifikationen, Cybersicherheit, Überwachung nach dem Inverkehrbringen und regulatorische Leitlinien.
• NIST, IMDRF, WHO, OECD, ISO, IEC, IEEE und andere anerkannte Standards und Governance-Organisationen für KI-Risikomanagement, Softwarestandards für medizinische Geräte, Datenverwaltung, Interoperabilität, Cybersicherheit, verantwortungsvolle KI und Validierungsanforderungen
• MedTech Europe, AdvaMed, HIMSS, COCIR, nationale MedTech-Verbände, Gesundheitstechnologieorganisationen und relevante öffentliche Institutionen für MedTech-Digitalisierung, KI-Einführung, IT-Investitionen im Gesundheitswesen, Einführung von Unternehmenstechnologie und Branchentrends
• Offizielle Produktseiten, technische Dokumentation, Entwicklerportale, Preisangaben, Cloud-Service-Dokumentation, API-Dokumentation, Modellkarten und Kundenfallstudien für GenAI-Plattformen, LLMs, multimodale Modelle, Klinik-/Gerätesoftware, synthetische Datenplattformen, Engineering-Tools und zugehörige Dienste
• gov, PubMed, peer-reviewte Fachzeitschriften, Konferenzberichte, Patentdatenbanken, Krankenhauspublikationen und klinische Validierungsstudien für Informationen zu GenAI-Leistung, diagnostischen Anwendungen, medizinischer Bildgebung, klinischer Workflow-Integration, synthetischen Daten und neuen medizintechnischen Anwendungsfällen

4. Primärinterviews

Angebotsseitige Interviews: 60 %

• Key Respondents:
  • GenAI software platform and healthcare AI solution providers
  • Foundation model and large language model developers
  • Hyperscalers and cloud-based AI infrastructure providers
  • Medical device and medtech manufacturers
  • Diagnostic imaging and radiology AI companies
  • In-vitro diagnostic and laboratory technology companies
  • Patient monitoring and connected medical device manufacturers
  • Surgical, interventional, and implantable device companies
  • GenAI-enabled clinical and medical device software product managers
  • R&D, engineering, software development, and product design executives
  • AI/ML, data science, and digital transformation professionals
  • Regulatory affairs, quality management, and clinical validation professionals
  • Commercial, strategy, business development, and partnership executives
  • Product lifecycle management, manufacturing, and post-market surveillance professionals
  • System integrators, technology consultants, and GenAI implementation/service providers
  • Pricing, licensing, cloud consumption, and enterprise software commercialization executives

Interviews auf der Nachfrageseite: 40 %

• Hauptbefragte:
  • Radiologen und Spezialisten für diagnostische Bildgebung
  • Pathologen und Labormediziner
  • Chirurgen und Interventionsspezialisten nutzen KI-gestützte medizinische Technologien
  • Ärzte nutzen GenAI-fähige klinische Entscheidungsunterstützungs- und Workflow-Lösungen
  • Chief Information Officers und Chief Digital Officers des Krankenhauses
  • Führende Anbieter von Krankenhaus-KI, Analytik und digitaler Transformation
  • Fachleute aus den Bereichen Biomedizin und klinische Technik
  • Experten für Gesundheits-IT und Unternehmensarchitektur
  • Fachleute für klinische Forschung und Medizinproduktestudien
  • Entscheidungsträger im Krankenhauseinkauf und in der Medizintechnik
  • Qualitäts-, Compliance- und Regulierungsexperten in Gesundheitsorganisationen
  • Benutzer von Software für medizinische Geräte und klinische Anwendungen
  • Akademische medizinische Zentren und KI-Forschungseinrichtungen im Gesundheitswesen
  • Kostenträger, Fachleute für die Bewertung von Gesundheitstechnologien und Experten für Gesundheitspolitik
  • Fachleute für Datenschutz, Cybersicherheit, verantwortungsvolle KI und klinische Governance