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Saturday, November 14, 2026

KI-Einsatz gegen Diabetes: Warum das "Potenzial riesig ist"

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Neue digitale Technologien erleichtern Diagnose und Behandlung von Diabetes. Das gilt auch für Prädiabetes, eine Vorstufe der Erkrankung.

13.11.2026 | 5:02 min

ZDFheute: Welche Rolle spielen digitale Innovationen bei der Behandlung von Diabetes?

Susanne Reger-Tan: Man muss schon sagen, dass die Diabetologie innerhalb der Medizin das Fach ist, in dem der technische Fortschritt tatsächlich am eindrücklichsten ist.

ZDFheute: Warum ist das so?

Reger-Tan: Weil wir die technischen Mittel haben, die sehr niederschwellig Daten zur Verfügung stellen. Nehmen wir zum Beispiel einen Glukosesensor, den viele Patientinnen und Patienten heute sichtbar am Oberarm tragen. Der misst einmal pro Minute Gewebeglukose und übermittelt 1.440 Werte - pro Tag pro Patient. Dadurch gewinnen wir sehr viele Daten, die wir nutzen können, um Therapie zu steuern und perspektivisch auch individueller zu gestalten.

Univ.-Prof. Dr. med. Susanne Reger-Tan
Quelle: HDZ NRW

… ist Direktorin der Klinik für Diabetologie und Endokrinologie am Herz- und Diabeteszentrum NRW in Bad Oeynhausen. Sie lehrt und forscht an der Ruhr-Universität Bochum und ist Mitglied der Medizinischen Fakultät OWL an der Universität Bielefeld.

Als Vorsitzende der Kommission Digitalisierung der Deutschen Diabetes Gesellschaft (DDG) erarbeitet sie unter anderem standortübergreifende Standards und Tools wie die Elektronische Diabetesakte (eDA).

Es hat angefangen mit Insulinpumpen, dann folgten Glukosesensoren, jetzt Algorithmen. Der Fortschritt hat in den vergangenen Jahren wirklich immens zugenommen.

ZDFheute: Was bedeutet das?

Reger-Tan: Heute übernehmen Algorithmen immer mehr Verantwortung dabei, Glukose stabil zu halten. Die Sensoren sind gekoppelt an Pumpen, die automatisch Insulin verabreichen. Der Algorithmus lernt dabei jeden Tag dazu.

ZDFheute: Wo geht die Reise hin?

Susanne Reger-Tan: Noch müssen Patientinnen und Patienten Mahlzeiten selbst eintragen, damit das System weiß, wie viele Kohlenhydrate aufgenommen werden. In diesem Jahr fängt es an, dass Algorithmen auch das selbst können.

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Dieser geschlossene Kreislauf war bisher die größte Challenge, und die scheint mit ersten zugelassenen Modellen jetzt gut adressierbar zu sein.

Wir trauen der Technik zu, den kompletten Kreislauf selber zu managen: also vorab zu antizipieren, wann sich jemand wie bewegt oder isst, wie Glukose steigen oder sinken wird, und vollautomatisiert dahingehend die Insulintherapie anzupassen.

Zudem ist für nächstes Jahr die Markteinführung von Sensoren angekündigt, die Ketone messen können. Die sind ein ganz wichtiger Parameter für uns, die uns nochmal dabei helfen werden, Notfälle besser zu erkennen.

Susanne Reger-Tan: Das Potenzial von KI ist riesig.

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ZDFheute: Ein Beispiel?

Susanne Reger-Tan: Wir wissen heute beispielsweise, dass Menschen mit einem bestimmten Antikörper ein höheres Risiko haben, irgendwann Typ 1 Diabetes zu entwickeln.

Wir wissen aber nicht wann. Und je mehr Daten wir haben, desto präziser können die Modelle genau das vorhersagen. Dann können wir vielleicht sogar irgendwann vorher einschreiten.

ZDFheute: Worin liegen die Grenzen der KI?

Susanne Reger-Tan: Die KI ist immer nur so gut, wie wir sie füttern. Und genau darin steckt das Risiko. Sehen wir kleine Gruppen? Also können wir sicherstellen, dass ethnische Minderheiten in großen Datensätzen nicht untergehen?

Ein anderes Beispiel ist der weibliche Zyklus. Wir wissen, dass sich die Insulinempfindlichkeit von Frauen in der zweiten Zyklushälfte nach dem Eisprung verändert. Diese Facette des normalen Lebens ist aber etwas, das die Algorithmen jetzt gerade noch gar nicht abbilden. Das ist ein Nachteil für Frauen, die die gleichen Pumpensysteme verwenden wie Männer.

Wir müssen sehr genau darauf achten, dass keine blinden Flecke entstehen. Also es ist Fluch und Segen zugleich, aber der Segen überwiegt bei Weitem.

Das Interview führte Markus Aust aus dem ZDF-Landesstudio Nordrhein-Westfalen.

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Über dieses Thema berichtete Volle Kanne am 13.11.2026 ab 09:05 Uhr.

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