KI in der Altenpflege ist längst kein Zukunftsthema mehr. Die Technologie prägt Debatten und rückt in Pflegeheimen in den Fokus. Auf dem DLD Future Hub 2025 in München stand die Frage im Mittelpunkt, wie Künstliche Intelligenz Wirtschaft, Wissenschaft und Alltag verändert.

Gleichzeitig wächst der Druck in der Versorgung. Die Lebenserwartung steigt weiter, und damit nimmt die Zahl hochaltriger Menschen zu (Statistisches Bundesamt, 2025). Zugleich verzeichnet Deutschland fast fünf Millionen Pflegebedürftige, was rund sechs Prozent der Bevölkerung entspricht (Wüest Partner Deutschland, 2023).

KI in der Altenpflege verspricht Entlastung und bessere Versorgung. Allerdings klafft oft eine Lücke zwischen Vision und Praxis, denn viele Einrichtungen arbeiten noch mit Pilotprojekten.

In diesem Beitrag betrachten wir vier Felder: Dokumentation, Monitoring, Diagnostik und Robotik. So ordnen wir Chancen und Grenzen bis 2030 ein und zeigen, welchen realistischen Beitrag KI in der Altenpflege leisten kann.

Demografische und strukturelle Ausgangslage

Die Ausgangslage für KI in der Altenpflege ist eng mit dem demografischen Wandel verknüpft. Bis 2060 steigt die Lebenserwartung weiter. Männer erreichen im Durchschnitt 84,8 Jahre, Frauen 88,8 Jahre (Statistisches Bundesamt, 2025). Dadurch nimmt die Zahl hochaltriger Menschen spürbar zu.

Zugleich wächst die Zahl der Pflegebedürftigen. 2021 waren es fast fünf Millionen Menschen. Das entspricht rund sechs Prozent der Bevölkerung (Wüest Partner Deutschland, 2023). Viele von ihnen benötigen dauerhaft stationäre Versorgung.

Das individuelle Risiko ist hoch und die Verweildauer lang. Für Frauen über 70 Jahre liegt die Wahrscheinlichkeit einer Pflegebedürftigkeit bei über 70 Prozent. Bei Männern liegt sie bei rund 50 Prozent. Zudem dauert Pflege oft mehrere Jahre (Rothgang & Müller, 2024).

Gleichzeitig verschärft sich der Fachkräftemangel. Offene Fachkraftstellen bleiben im Durchschnitt deutlich über 200 Tage unbesetzt. Das erhöht den Druck auf Teams und Prozesse (Rothgang & Müller, 2022).

Auch wirtschaftlich ist die Lage angespannt. Kosten steigen, Eigenanteile nehmen zu und Betreiber geraten unter Druck. Branchenanalysen verweisen auf einen anhaltenden Finanzierungsstress und einen langsameren Kapazitätsaufbau als benötigt (Cushman & Wakefield, 2020; Wüest Partner Deutschland, 2023).

Vor diesem Hintergrund kann KI die strukturellen Probleme nicht allein lösen. Sie kann jedoch entlasten, Prozesse stabilisieren und Qualität transparenter machen.

Dokumentation und Organisation

Dokumentation ist ein zentraler Belastungsfaktor im Pflegeheim. Sie sichert Qualität und Rechtssicherheit, kostet aber viel Zeit. KI adressiert genau diesen Punkt. Spracherkennung wandelt gesprochene Berichte in strukturierte Einträge. Das Projekt Sprint-Doku zeigt, dass sich der Aufwand deutlich senken lässt, wenn Pflegekräfte parallel zur Versorgung diktieren statt tippen (Hamburger Fern-Hochschule, 2022).

Über die Eingabe hinaus rückt die Planung in den Fokus. Mit ViKI pro entwickelt das Fraunhofer ITWM ein wissens- und datengetriebenes Assistenzsystem, das Pflegefälle strukturiert erfasst, Risiken bewertet und Vorschläge für Maßnahmen macht. So werden Pflegeplanung und Übergaben konsistenter, während Entscheidungen besser nachvollziehbar werden (Fraunhofer ITWM, 2024).

Praxisnah erproben Träger zudem integrierte Dashboards. Das Caritas-Projekt KI-Cockpit bündelt Spracheingabe, Aufgabenmanagement und Hinweise in einem System. Dadurch sinken Kontextwechsel und Nachträge am Schichtende, und Informationen bleiben näher am Ereignis (Caritas Digital, 2023).

Die Chancen liegen auf der Hand. Weniger Schreibarbeit schafft Zeit am Bett. Strukturierte Planung stabilisiert Abläufe und erleichtert Audits. Gleichzeitig bleiben Hürden. Systeme müssen in bestehende Pflegesoftware integriert werden, sonst entstehen Insellösungen. Außerdem sind klare Regeln für Datennutzung, Aufbewahrung und Zugriff nötig. Prüfanforderungen und Darstellungslogik, etwa aus der Qualitätsdarstellungsvereinbarung des Medizinischen Dienstes, setzen hier den Rahmen (Medizinischer Dienst Bund, 2022).

Entscheidend ist ein begleiteter Rollout. Schulung, Supervision und Evaluation im Heimumfeld erhöhen die Akzeptanz. So wird KI in der Dokumentation und Organisation vom Projekt zur tragfähigen Routine.

Monitoring und Prävention

Monitoring ist ein zentrales Feld für KI in der Altenpflege. Sensoren erfassen Bewegungen und Vitalzeichen, Algorithmen werten Muster in Echtzeit aus. So lassen sich Risiken früher erkennen und Unfälle verhindern. Gleichzeitig entsteht eine verlässlichere Datenbasis für Entscheidungen im Dienst.

Ein prägnantes Beispiel ist das vom BMG geförderte Konsortium ETAP. Die Sensorbox im Bewohnerzimmer erkennt Stürze automatisch, analysiert Bewegungsabläufe und erstellt Sturzprotokolle für die Dokumentation (ETAP, o. D.). Einen verständlichen Überblick bietet der Beitrag des Pflegenetzwerks „Mit KI-Sensor Stürze verhindern“, der Ziele und Nutzen für die Praxis zusammenfasst (Pflegenetzwerk Deutschland, 2025).

Konkrete Erfahrungen kommen aus dem Johanniterhaus Bremen. Mit Livy Care werden Bettverlassen, Raumbewegungen und Notrufe erfasst und als Alarme an die Dienstgeräte gesendet (Johanniter, o. D.). Der begleitende Praxisbericht zeigt Chancen und Grenzen im Alltag, etwa bei Fehlalarmen, Akzeptanz und Nachjustierung der Einstellungen (T:Call Erfahrungsbericht, 2024).

Ergänzend erprobt die TH Köln eine alternative Sensoriklinie. Im Projekt FallKI werden Stürze über Schwingungsmuster erkannt. Laborergebnisse deuten auf hohe Trefferquoten hin, die nun in die Praxis übertragen werden müssen (Bibliomed Pflege, 2024). Dadurch entsteht eine zweite technische Option neben Kamera- oder Raumsensorik.

Die Chancen sind klar: Frühwarnungen ermöglichen gezielte Interventionen, vermeiden unnötige Krankenhauseinweisungen und erhöhen die Autonomie der Bewohner. Zudem entlasten zuverlässige Signale die Teams, weil Überwachung vom Rundgang auf datengestützte Priorisierung wechselt. Allerdings bleiben Hürden. Systeme müssen robust, wartbar und hygienisch integrierbar sein. Datenschutz ist kritisch, weil Daten im privaten Raum entstehen. Außerdem sind tragfähige Finanzierungs- und Servicekonzepte nötig, damit Pilotprojekte in den Regelbetrieb übergehen (Pflegenetzwerk Deutschland, 2025; Johanniter, o. D.).

Diagnostik und Therapieunterstützung

KI in der Altenpflege unterstützt Entscheidungen im Alltag. Systeme verdichten Daten, erkennen Risikomuster und schlagen passende Maßnahmen vor. So entsteht schneller Klarheit, und die Versorgung wird planbarer.

Ein praxisnahes Beispiel ist ViKI pro. Das Assistenzsystem des Fraunhofer ITWM erfasst Pflegefälle strukturiert, bewertet Risiken und empfiehlt Maßnahmen. Es verbindet digitalisiertes Pflegewissen mit Analytik, damit Entscheidungen nachvollziehbar bleiben und Übergaben konsistenter werden (Fraunhofer ITWM, 2024; vgl. auch die Presseinfo „Unterstützung für Pflegekräfte: Langzeitpflege mit KI“).

Wichtig ist zudem die Vermeidung von Komplikationen. Das Fraunhofer-Projekt KIPRODE entwickelt Sensorpflaster und KI-Modelle, die Druckbelastungen früh erkennen und Gegenmaßnahmen anstoßen. Dadurch lassen sich Dekubitusrisiken schneller identifizieren, was Schmerzen, Folgeschäden und Klinikeinweisungen reduzieren kann. Die Einordnung in die Ressortforschung des Bundes liefert das BMG-Dossier zu KIPRODE (Fraunhofer EMFT, 2024; Bundesministerium für Gesundheit, o. D.).

Die Chancen liegen auf der Hand. Entscheidungen werden strukturierter, Befunde klarer und Abstimmungen mit Hausärzten und Fachärzten erleichtert. Zugleich bleiben Hürden. Systeme brauchen belastbare Evidenz im Heimumfeld, sichere Datennutzung und Schnittstellen zur Pflegesoftware. Außerdem sind Schulung, Support und verlässliche Finanzierung nötig, damit aus Projekten tragfähige Routinen werden.

Robotik und Assistenzsysteme

Robotik in der stationären Pflege zielt auf verlässliche Helfer für Transport, Hebeaufgaben und klar definierte Routinen. Der größte Hebel liegt in Servicerobotik, die Wegezeiten senkt und körperliche Belastung reduziert. Eine kompakte Übersicht zu Transportrobotern, teilautonomen Pflegewagen und Multifunktionsliftern bietet das Fraunhofer IPA. Der Technikbericht zeigt Anforderungen und Einsatzfelder in Einrichtungen (Fraunhofer IPA, 2018).

Am Pflegebett setzt AdaMeKoR an. Das Verbundprojekt kombiniert ein motorisiertes Pflegebett mit einem integrierten Roboterarm, um Umlagern und Positionswechsel ergonomischer zu gestalten. Einblicke in Aufbau und Erprobung liefern die Projektpartner bei den Johannitern und auf der Plattform Pflege und Robotik. Ziel ist mehr Sicherheit, weniger körperliche Last und eine bessere Dokumentierbarkeit wiederkehrender Handgriffe (Johanniter, o. D.; Pflege und Robotik, o. D.).

Soziale Robotik adressiert Aktivierung und Prävention. Im Präventionsprojekt ROBUST unterstützt der soziale Roboter Pepper Bewegungs- und Aktivierungsangebote, die partizipativ entwickelt und wissenschaftlich begleitet werden (vdek, o. D.). Ergänzend berichtet die Evangelische Heimstiftung über den Einsatz des Roboters Navel in zwei Häusern. Die Auswertung zeigt Freude bei Bewohnern, aber auch Bedarf an besserer Mobilität sowie Sprach- und Gesichtserkennung im Alltag (Evangelische Heimstiftung, 2025; Bibliomed Pflege, 2025).

Ein eigener Strang sind Exoskelette für Pflegepersonal. Die Diakonie Stiftung Salem untersucht in einer Langzeitstudie, ob körpernahe Stützsysteme Rücken und Schultern nachhaltig entlasten und Ausfallzeiten senken. Parallel berichten Klinikverbünde über Piloteinsätze, was für Heime relevant ist, da Ergonomie und Geräteauswahl vergleichbar sind (Medinside, 2025).

Die Chancen für KI in der Altenpflege liegen in messbarer Ergonomie, stabileren Abläufen und planbarer Entlastung. Transportroboter reduzieren Wege, teilautonome Pflegewagen sichern Routinen, und Lifter standardisieren Hebeprozesse. Soziale Robotik kann Interaktion anregen, wenn Erwartungen realistisch bleiben. Grenzen setzen Akzeptanz, Alltagstauglichkeit, Hygiene und Finanzierung. Realistisch ist bis 2030 eher ein Mix aus stiller Servicerobotik im Hintergrund und gezielt eingesetzten Assistenzsystemen am Bett, nicht die allgegenwärtige humanoide Figur (Fraunhofer IPA, 2018; vdek, o. D.).

Gesellschaftliche und politische Rahmenbedingungen

Der rechtliche Rahmen bestimmt Tempo und Richtung von KI-Anwendungen. Mit dem Zweiten Pflegestärkungsgesetz (PSG II) wurden 2017 die Pflegegrade eingeführt. Dadurch wurde der Zugang zu Leistungen erweitert, zugleich stiegen die Anforderungen an die Dokumentation (PSG II, 2015).

Transparenz und Qualitätssicherung rücken über den reformierten Pflege-TÜV stärker in den Vordergrund. Operative Grundlage ist die Qualitätsdarstellungsvereinbarung (QDVS) des Medizinischen Dienstes. Für Einrichtungen heißt das: valide, zeitnahe Daten sind Pflicht. KI-gestützte Dokumentation und Auswertung können hier unterstützen, sofern Prüf- und Indikatorlogik sauber abgebildet werden (Medizinischer Dienst Bund, 2022).

Auch die Finanzierung wirkt direkt. Das Gesundheitsversorgungsweiterentwicklungsgesetz (GVWG) verankert seit 2022 die Tariftreue in der Pflege. Dadurch steigen Personalkosten, und Investitionen in KI müssen einen klaren Nutzen belegen. Ohne belastbare Business-Cases bleiben Einführungen auf Pilotniveau (GVWG, 2021).

Förderprogramme setzen Impulse, ersetzen aber keine Dauerfinanzierung. Das Sensorsystem zur Sturzprävention im Konsortium ETAP steht exemplarisch für den Praxistransfer. Ähnlich adressiert KIPRODE die Dekubitus-Prophylaxe mit smarter Sensorik und KI. Solche Projekte senken Einstiegshürden und liefern Evidenz für den Regelbetrieb (Bundesministerium für Gesundheit, o. D.).

Ethische Erwartungen bilden die Leitplanken. Akzeptanz entsteht, wenn Technik spürbar entlastet, Privatsphäre schützt und Entscheidungen nachvollziehbar bleiben. Rechtssicherheit, klare Verantwortlichkeiten und eine evidenzbasierte Einführung sind deshalb zentral, damit KI in der Altenpflege Vertrauen gewinnt und über Pilotprojekte hinaus Wirkung entfaltet.

Ausblick bis 2030

KI in der Altenpflege wird bis 2030 vor allem leise wirken. Der größte Fortschritt entsteht im Hintergrund, also in Dokumentation, Planung und Monitoring. Systeme wie ViKI pro strukturieren Pflegewissen und Entscheidungswege. Sensorik aus Projekten wie ETAP macht Risiken früher sichtbar (Fraunhofer ITWM, 2024; ETAP, o. D.).

Die Einführung bleibt schrittweise. Zuerst in einzelnen Häusern, dann in Verbünden. Schnittstellen zur Pflegesoftware sind entscheidend. Ebenso wichtig sind klare Verantwortlichkeiten und messbarer Nutzen. Der reformierte Pflege-TÜV erhöht den Druck auf belastbare, zeitnahe Daten. Die QDVS gibt die Prüf- und Indikatorlogik vor, die digital sauber abgebildet werden muss (Medizinischer Dienst Bund, 2022).

Finanzierung bleibt ein Nadelöhr. Investitionen rechnen sich dort, wo Zeitgewinne und weniger Komplikationen nachweisbar sind. Präventionsansätze wie KIPRODE zeigen, wie sich Folgekosten durch frühzeitige Interventionen senken lassen (Fraunhofer EMFT, 2024; Bundesministerium für Gesundheit, o. D.).

Die Nachfrage nach Entlastung steigt weiter. Die Lebenserwartung nimmt zu, und damit wächst die Zahl hochaltriger Menschen. Zugleich bleibt die Pflegequote hoch und belastet Kapazitäten in den Heimen (Statistisches Bundesamt, 2025; Pflegeheim-Atlas 2023, 2023). KI in der Altenpflege schafft hier Puffer, ohne die Menschlichkeit zu verdrängen.

Robotik bleibt selektiv. Transport, Hebeaufgaben und klar umrissene Routinen sind realistisch. Soziale Robotik wirkt, wenn Erwartungen stimmen und das Setting passt. Der breite Effekt kommt aus der unsichtbaren KI, die Prozesse trägt und Pflegekräften Zeit zurückgibt. Eine praxisnahe Übersicht liefert das Fraunhofer IPA (Fraunhofer IPA, 2018).

Literatur

Bundesministerium für Gesundheit. (o. D.). KIPRODE – KI-gestützte Prophylaxe von Druckgeschwüren. Abgerufen am 13. September 2025, von https://www.bundesgesundheitsministerium.de/ministerium/ressortforschung/handlungsfelder/forschungsschwerpunkte/digitale-innovation/modul-1-smarte-sensorik/kiprode.html

Caritas Digital. (2023). KI-Cockpit. https://www.caritas-digital.de/next-projekte/projekt/ki-cockpit/

Cushman & Wakefield. (2020). Der Pflegeimmobilienmarkt in Deutschland: Chancen und Herausforderungen einer aufstrebenden Assetklasse. https://www.cushmanwakefield.com/de-de/germany/insights/nursing-real-estate-report

Diakonie Stiftung Salem. (2024). Pilotstudie zum Einsatz von Exoskeletten in der stationären Pflege (Langfassung). https://www.diakonie-stiftung-salem.de/medien/downloads/altenhilfe/Studie-Exoskelett-Stationre-Pflege_helptech_web.pdf

Evangelische Heimstiftung. (2025, 18. Juni). Viel Freude bei Bewohnern, hohe Erwartungen bei Mitarbeitenden. https://www.ev-heimstiftung.de/presse/pressemitteilungen/presse-detailansicht/viel-freude-bei-bewohnern-hohe-erwartungen-bei-mitarbeitenden/

Fraunhofer EMFT. (2024). KIPRODE – KI-gestützte Prophylaxe von Druckgeschwüren. https://www.emft.fraunhofer.de/de/projekte/ki-gestuetzte-prophylaxe-von-druckgeschwueren.html

Fraunhofer IPA. (2018). Serviceroboter in stationären Einrichtungen: Anforderungen und Einsatzfelder. https://www.ipa.fraunhofer.de/de/aktuelle-forschung/roboter–und-assistenzsysteme/haushalts–und-assistenzrobotik/roboter-zur-pflegeunterstuetzung-im-altenheim-und-krankenhaus.html

Fraunhofer ITWM. (2024, 3. Juni). Unterstützung für Pflegekräfte: Langzeitpflege mit KI. https://www.fraunhofer.de/de/presse/presseinformationen/2024/juni-2024/unterstuetzung-fuer-pflegekraefte-langzeitpflege-mit-ki.html

Fraunhofer ITWM. (o. D.). KI-Pflegeplanung: ViKI pro. Abgerufen am 13. September 2025, von https://www.itwm.fraunhofer.de/de/abteilungen/optimierung/life-sciences/ki-pflegeplanung.html

Hamburger Fern-Hochschule. (2022, 5. Oktober). Forschungsprojekt Sprint-Doku: Spracherkennungs-Software spart Zeit in der Pflegedokumentation. https://nachrichten.idw-online.de/2022/10/05/forschungsprojekt-sprint-doku-spracherkennungs-software-spart-zeit-in-der-pflegedokumentation

Johanniter Seniorenhäuser. (o. D.). Livy Care – Sturzprävention im Johanniterhaus Bremen. Abgerufen am 13. September 2025, von https://www.johanniter.de/johanniter-seniorenhaeuser/pflege-und-wohnen/standorte-der-johanniter-seniorenhaeuser/johanniterhaus-bremen/projekt-tcall/livy-care

Medinside. (2025, 23. August). Deutschland: Klinikverbund testet Exoskelette fürs Pflegepersonal. https://www.medinside.ch/de/deutschland-klinikverbund-testet-exoskelette-fuers-pflegepersonal-20240823

Medizinischer Dienst Bund. (2022). Qualitätsdarstellungsvereinbarung (QDVS) nach § 115 Abs. 1a SGB XI – Vollstationäre Pflege. https://md-bund.de/richtlinien-publikationen/pflegequalitaet/qualitaetspruefungen-rechtliche-grundlagen-vollstationaere-pflege.html

Pflegenetzwerk Deutschland. (2025, 19. Juni). Mit KI-Sensor Stürze verhindern. https://pflegenetzwerk-deutschland.de/mit-ki-sensor-stuerze-verhindern

Rothgang, H., & Müller, R. (2022). Barmer Pflegereport 2022: Stationäre Versorgung und COVID-19. Barmer Institut für Gesundheitssystemforschung (BIFG). https://www.bifg.de/publikationen/reporte/pflegereport-2022

Rothgang, H., & Müller, R. (2024). Barmer Pflegereport 2024: Pflegerisiko und Pflegedauer. Barmer. https://www.barmer.de/resource/blob/1290386/a0b24e6f4091295958679675fee5ca52/dl-pflegereport-2024-data.pdf

T:Call Transfer- und Innovationsagentur. (2024). Sturzerkennungssystem „Livy Care“ – Ein Erfahrungsbericht aus dem Pflegealltag. https://tcall.info/transfer-und-innovationsagentinnen/blog/sturzerkennungssystem-bdquolivy-careldquo-ein-erfahrungsbericht-aus-dem-pflegealltag%2C47.html

Wüest Partner Deutschland. (2023). Pflegeheim-Atlas Deutschland 2023: Daten & Perspektiven. https://www.wuestpartner.com/de-de/produkt/pflegeheim-atlas-deutschland-2023/

Zweites Pflegestärkungsgesetz (PSG II). (2015). BGBl. I, 2424. https://www.bgbl.de/xaver/bgbl/start.xav?startbk=Bundesanzeiger_BGBl&jumpTo=bgbl115s2424.pdf

Gesundheitsversorgungsweiterentwicklungsgesetz (GVWG). (2021). BGBl. I, 2754. http://www.bgbl.de/xaver/bgbl/start.xav?startbk=Bundesanzeiger_BGBl&jumpTo=bgbl121s2754.pdf

Statistisches Bundesamt. (2025). Sterblichkeit – Annahmen zur künftigen Entwicklung der Lebenserwartung. https://www.destatis.de/DE/Themen/Gesellschaft-Umwelt/Bevoelkerung/Bevoelkerungsvorausberechnung/Methoden/Erlaeuterungen/Sterblichkeit.html

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