Ein historischer Moment: Tencent und Mindray haben sich zusammengeschlossen, was wollen sie damit erreichen?

Eines ist der unangefochtene Marktführer in der chinesischen Medizingeräteindustrie mit einem Marktwert von über 100 Milliarden Yuan, dessen Geräte bereits in mehr als 190 Ländern und Regionen weltweit im Einsatz sind.

Das andere ist ein Top-Riese der chinesischen Internetbranche, der über Cloud-Computing, große Modelle und ein umfassendes technologisches Ökosystem verfügt.

Jetzt schließen sich die beiden zusammen.

Kürzlich hat Mindray Medical gemeinsam mit der Tencent Cloud Intelligent Agent Development Platform ADP das weltweit erste große Modell für medizintechnische Dienstleistungen auf den Markt gebracht.

Oberfläche des Mini-Programms „Ruizhi Service“ von Mindray

Auf den ersten Blick scheint dies eine weitere Zusammenarbeit zwischen großen Technologieunternehmen, KI und dem Gesundheitswesen zu sein.

Bei genauerer Betrachtung stellt sich jedoch heraus, dass die Sache nicht so einfach ist.

Denn das Szenario, in dem die beiden Seiten ihre Lösung umsetzen, besteht darin, die KI zuerst darin zu schulen, medizinische Geräte zu „verstehen“, statt wie bisher in der Branche üblich als Assistent für Ärzte zu fungieren.

Man bedenke: Wenn früher ein Beatmungsgerät, ein Überwachungsmonitor oder ein Diagnosegerät plötzlich Alarm schlug, mussten Krankenhausingenieure und medizinisches Personal oft Bedienungsanleitungen und Wartungsdokumente durchsehen, die Geräteabteilung kontaktieren oder sogar auf die Ferndiagnose erfahrener Ingenieure warten.

Jetzt versucht Mindray diesen Prozess auf wenige Sekunden zu verkürzen.

Welches Problem mit dem Gerät vorliegt, wo zuerst nach der Ursache gesucht werden muss und wie der nächste Schritt auszusehen hat – der Nutzer stellt die Frage direkt in natürlicher Sprache, und das System liefert die entsprechenden Prüfschritte und Hinweise.

Oberflächlich betrachtet wird dadurch nur der After-Sales-Service für medizinische Geräte intelligenter gestaltet.

Wenn man aber die Aktivitäten von Mindray in den letzten Jahren in den Bereichen Gerätevernetzung, große Modelle, Automatisierung, geschlossene Anästhesiesysteme und Operationsroboter zusammen betrachtet und dazu sieht, warum Tencent sich an diesem Projekt beteiligt, wird die Angelegenheit zunehmend interessant.

Im Folgenden werden wir dies detailliert analysieren.

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Neuer Super-Einstiegspunkt:

Die KI lernt zuerst, Maschinen zu „diagnostizieren“

Bei der aktuellen Zusammenarbeit zwischen Mindray und Tencent ist die in der Branche am meisten diskutierte Frage: Warum wurde der medizintechnische Dienstleistungsbereich als erster Anwendungsbereich für die KI ausgewählt?

Der Kern liegt darin, dass dieser Bereich seit langem stark von menschlicher Arbeit abhängig ist, und das knappste Gut sind genau die Fachkräfte, die Fachwissen schnell abrufen, beurteilen und anwenden können.

Wenn ein Gerät eine Anomalie aufweist, muss der Nutzer zuerst Modell, Softwareversion und Alarminformationen identifizieren und dann nach Antworten in Bedienungsanleitungen, Wartungsdokumenten, Schulungsmaterialien und sogar in der persönlichen Erfahrung von Ingenieuren suchen.

Ein scheinbar einfacher Alarmcode kann je nach Gerät, Version und Szenario völlig unterschiedliche Lösungsansätze erfordern.

Das neue große Modell für medizintechnische Dienstleistungen von Mindray erledigt als Erstes die Aufgabe, diese verstreuten Wissensbestände neu zu organisieren und den Zugriff für Abfrage und Beurteilung direkt auf die KI zu verlagern.

Wie bekannt ist, enthält das Modell eine riesige Menge an wichtigen klinischen Kenntnissen und Trainingsdaten zu Geräteinformationen, die die Kerngeschäftsfelder wie Lebenserhaltungs- und Unterstützungssysteme, In-vitro-Diagnostik und medizinische Bildgebung abdecken.

In professionellen Tests erreicht die Genauigkeit der Antworten auf Schlüsselfragen 99 % und kann sekundenschnelle Antworten auf jährlich Millionen von Serviceanfragen unterstützen.

So ergibt sich die erste Veränderung direkt in der Servicekette.

Die KI wird an den Anfang der Servicekette gestellt: Viele standardisierte Fragen werden zuerst vom Modell vorläufig beurteilt, und komplexe Fälle werden erst danach an Ingenieure weitergeleitet.

Die zweite Veränderung betrifft die Rolle der Ingenieure selbst.

Die Menschen werden nicht aus dem Prozess verdrängt, sondern verlagern sich von wiederholten Standardantworten zu komplexeren Sonderfällen.

Die Notwendigkeit, ständig viele ähnliche Fragen zu beantworten, sinkt drastisch. Dank der Unterstützung durch die KI können Ingenieure mehr Zeit für seltene Fehler, Vor-Ort-Einsätze und Szenarien aufwenden, die tatsächlich erfahrungsbasierte Beurteilungen erfordern.

Gleichzeitig verändert sich auch die Art und Weise, wie Erfahrung weitergegeben wird.

Früher mussten neue Mitarbeiter langsam mit erfahrenen Ingenieuren zusammenarbeiten, um Wissen aufzubauen; heute werden Teile dieser Erfahrungen strukturiert im System gespeichert.

Das bedeutet: Einer der ersten Bereiche, in denen KI in der Medizinbranche ihren Wert entfaltet, kann neben der „Unterstützung von Ärzten bei der Diagnose von Patienten“ auch die Entlastung von Ingenieuren bei einer großen Menge an wiederholenden, standardisierten Wissensarbeiten sein.

Dahinter verbirgt sich das Gesetz für die Umsetzung von industrieller KI: Szenarien mit hohem Wissensumfang, starker Wiederholung, klarer Rückmeldung und ausreichend hohen Personalkosten werden mit größerer Wahrscheinlichkeit zuerst durch KI verändert.

Medizintechnische Dienstleistungen erfüllen fast alle diese Kriterien, sodass sich hier leicht eine klare wirtschaftliche Rechnung aufstellen lässt.

Wie Mindray im Quartalsbericht für das erste Quartal 2026 erwähnt hat: „Medizinische Einrichtungen stehen allgemein unter wirtschaftlichem Druck und ihre Einkaufsbudgets sind eingeschränkt.“

Wenn man dies in eine betriebswirtschaftliche Rechnung umrechnet, wird der Wert noch deutlicher. Insbesondere vor dem Hintergrund, dass Krankenhäuser „knapp bei Kasse sind“, berechnen sowohl Gerätehersteller als auch medizinische Einrichtungen die Effizienz von Dienstleistungen neu.

Die gesamten Vertriebskosten von Mindray im Jahr 2025 beliefen sich auf 5,145 Milliarden Yuan, davon entfielen über 3,2 Milliarden Yuan auf Personalgehälter und fast 600 Millionen Yuan auf Reisekosten.

Datenquelle: Geschäftsbericht 2025 von Mindray Medical

Um ein riesiges Gerätenetzwerk zu unterhalten, ist das traditionelle, auf „Massen an Personal“ basierende Dienstleistungsmodell sehr kostspielig.

Wie stark sich die Ausfallzeit von Geräten verkürzen lässt, wie viele Geräte ein einzelner Ingenieur betreuen kann, wie viele wiederholte Anfragen ohne Wartezeit auf menschliche Antworten erledigt werden können und ob in ländlichen Krankenhäusern und bei Nachteinsätzen eine gleichbleibend hohe Servicequalität erreicht werden kann – all diese Kennzahlen betreffen sowohl die Wartungskosten des Herstellers als auch das dringende Bedürfnis der medizinischen Einrichtungen nach einer maximalen Auslastung ihrer Geräte.

Wenn man dies aber nur als Maßnahme zur Kostensenkung und Effizienzsteigerung versteht, unterschätzt man das Potenzial dieses Geschäftsfelds.

Der wirklich entscheidende nächste Schritt ist, ob die Dienstleistungsdaten zu einer neuen Infrastruktur werden können.

Mindray stellt fest, dass der wichtigste Wert des großen Modells für medizintechnische Dienstleistungen darin besteht, eine Datenbasis für globale Gerätedienstleistungen zu schaffen.

Die Grundlage für diese Vision liegt zunächst in der stetig wachsenden internationalen Präsenz von Mindray.

Laut Quartalsbericht für das erste Quartal 2026 betrugen die Umsätze aus dem internationalen Geschäft von Mindray 4,449 Milliarden Yuan, was einem gegen den Trend gerichteten Wachstum von 15,70 % entspricht und bereits 53 % des Gesamtumsatzes der Gruppe ausmacht.

Datenquelle: Quartalsbericht Q1 2026 von Mindray Medical

Wenn mehr als die Hälfte des Umsatzes aus Zeitzonen- und sprachübergreifenden Auslandsmärkten stammt und dazu noch die hohen Personalkosten in entwickelten Ländern kommen, ist eine KI-Datenbasis, die 7 Tage die Woche, 24 Stunden am Tag sekundenschnell reagiert, nicht nur ein After-Sales-Tool, sondern wahrscheinlich eine Schlüsselinfrastruktur zur Unterstützung des globalen Dienstleistungsnetzwerks.

Noch wichtiger ist: Mit der fortlaufenden Sammlung von Dienstleistungsdaten kann die KI die Muster von Gerätefehlern, die Verteilung von Nutzeranforderungen und Veränderungen in Dienstleistungsszenarien besser verstehen und sich auf Bereiche wie vorausschauende Wartung, Fernservice, VR-Schulungen und Unterstützung bei Managemententscheidungen ausweiten.

Wenn der Fokus von der „Fehlersuche nach Auftreten eines Problems“ auf die „Vorhersage von Fehlern vor ihrem Eintreten“ wechselt, wird die Wertschöpfungskette für medizintechnische Dienstleistungen deutlich erweitert.

Wenn man sich dann die Aktivitäten von Mindray in den letzten Jahren ansieht, stellt sich heraus, dass das große Modell für technische Dienstleistungen keine isolierte After-Sales-Innovation ist, sondern ein Einstiegspunkt in eine umfassendere intelligente Entwicklungslinie.

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Lang gehegte Ambitionen werden umgesetzt:

Mindray will Geräten ein „Gehirn“ verleihen

Wenn man sich nur diese aktuelle Veröffentlichung ansieht, scheint Mindray lediglich ein intelligenteres After-Sales-System entwickelt zu haben.

Wenn man den Zeitrahmen aber ausweitet, ergibt sich ein ganz anderes Bild: Der After-Sales-Bereich ist nur der Einstiegspunkt. Was Mindray wirklich vorantreiben will, ist die schrittweise Erweiterung der Fähigkeitsgrenzen von medizinischen Geräten.

In den strategischen Signalen des Geschäftsberichts 2025 hat das Unternehmen bereits eine fünfstufige, aufeinander aufbauende Digitalisierungs- und Intelligenzisierungslinie ausgearbeitet.

Erste Stufe: Durchbrüche in der Basistechnologie einzelner Produkte;

Zweite Stufe: Innovative Integration mehrerer Geräte;

Dritte Stufe: Aufbau eines IT-Ökosystems für vernetzte Geräte;

Vierte Stufe: Entwicklung des vertikalen medizinischen großen Modells „Qiyuan“-Ökosystem;

Fünfte Stufe: Ausrichtung auf Embodied Intelligence (verkörperte Intelligenz).

Produktportfolio der Hauptgeschäftsfelder von Mindray Medical. Bildquelle: Geschäftsbericht 2025 von Mindray Medical

Diese fünf Stufen sind keine voneinander unabhängigen Geschäftsfelder, sondern eine Entwicklungslinie von „Einzelgeräte-Intelligenz“ über „Systemintelligenz“ hin zu „physischer Ausführung“.

Ursprünglich musste ein Gerät nur seine eigene Funktion gut erfüllen.

Nach der Vernetzung der Geräte können sie Daten untereinander austauschen; erst wenn die Daten zusammengeführt werden, hat das große Modell die Möglichkeit, Muster zu erkennen, Informationen zu extrahieren und Beurteilungen zu unterstützen.

Geht man einen Schritt weiter: Wenn die vom Modell gelieferten Beurteilungen direkt auf das Gerät einwirken und es zur Anpassung und Ausführung veranlassen, bildet sich allmählich ein geschlossener Kreislauf aus „Wahrnehmen – Entscheiden – Ausführen“.

Das ist die grundlegende Logik, mit der Mindray auf Embodied Intelligence setzt: Zuerst die Geräte vernetzen, dann das Modell urteilen lassen und schließlich sicherstellen, dass diese Urteile in der realen Welt wirksam werden.

Daher fungiert das große Modell in diesem System eher als ein Knotenpunkt, der Daten, Geräte und Prozesse miteinander verbindet.

Was Mindray erreichen will, entwickelt sich weiter von „ein einzelnes Gerät intelligenter machen“ hin zu „eine Gruppe von Geräten vernetzen, urteilen und zusammenarbeiten lassen“.

Auf Basis der aktuellen Umsetzung lässt sich diese Entwicklungslinie in zwei Phasen unterteilen.

Erster Schritt: Die KI unterstützt Menschen bei der Verständnis und Verarbeitung von Informationen; zweiter Schritt: Die KI geht allmählich in die Ausführungsphase der Geräte über.

Auf der Intensivstation hat Mindray das große Modell „Qiyuan Critical Care“ eingeführt.

Dieses Modell wurde bereits in 30 Krankenhäusern wie dem Ersten Universitätsklinikum der Medizinischen Fakultät der Zhejiang-Universität, dem Renji-Krankenhaus der Medizinischen Fakultät der Shanghai Jiao Tong Universität und dem Shenzhen Krankenhaus der Peking-Universität vorab eingesetzt.

Es kann innerhalb von 5 Sekunden den Zustand eines Patienten der letzten 24 Stunden zusammenfassen und ein dynamisches digitales Profil erstellen, in einer Minute die Krankenakte generieren, 70 % der Dokumentationsarbeit unterstützen und den manuellen Erfassungsaufwand des medizinischen Personals um mehr als 50 % reduzieren.

In der Laborabteilung wurde das große Modell „Qiyuan Laboratory“ eingesetzt.

Es verbindet Informationen wie Probenqualität,