Die Gesundheitsbranche hat sich als Vorreiter bei der Entwicklung von Wissensgraphen etabliert, nicht durch frühen Einsatz moderner Technologien, sondern durch eine langjährige, konsistente Investition in gemeinsam geteilte Bedeutungen. Seit Jahrhunderten hat die Medizin systematisch definiert, was existiert (Ontologien), wie Entitäten benannt werden (kontrollierte Vokabulare), wie Beweise generiert werden (Beobachtungsstandards), wie Daten zwischen Systemen ausgetauscht werden (Interoperabilitätsstandards) und wie diese Übereinstimmung durch Regulierung, Zusammenarbeit und öffentliche Förderung gesichert wird. Diese Grundlagen ermöglichten es, Wissen kumulativ aufzubauen, anstatt es zu fragmentieren. Andere Branchen können aus diesem Erfahrungsschatz lernen, da auch sie mit komplexen Entitäten, Beziehungen und Beweisstrukturen arbeiten – sei es in Recht, Finanzen, Klimawissenschaft, Bauwesen oder Cybersicherheit. Der Unterschied liegt nicht in der Machbarkeit, sondern in der Reife und Koordination. Ein zentraler Erfolgsfaktor ist die Entwicklung gemeinsamer Ontologien – strukturierte Modelle, die definieren, was in einem Bereich existiert und wie es miteinander verknüpft ist. Die Gesundheitsbranche nutzt Hunderte solcher Ontologien, wie z. B. Uberon für Anatomie, Gene Ontology für Genfunktionen oder ChEBI für chemische Verbindungen. Plattformen wie BioPortal und der OBO Foundry sammeln diese als offene, standardbasierte Ressourcen. Auch Querdomänen-Modelle wie Schema.org oder QUDT spielen eine Rolle. Wichtiger noch: Es gibt oberste Ontologien wie BFO oder SUMO, die universelle Kategorien bereitstellen. Diese Vorgehensweise zeigt, dass auch andere Bereiche – wie die EU mit dem ELI-Ontologie für Gesetze, ENVO für Umweltforschung oder FIBO für Finanzinstrumente – bereits ähnliche Strukturen aufbauen. Die Gemeinsamkeit: Sie basieren auf Expertenkonsens, nicht auf zentraler Zentralisierung. Ein weiterer Schlüssel ist die Behandlung von kontrollierten Vokabularen als Infrastruktur, nicht als projektbezogenes Detail. In der Medizin sind SNOMED CT, ICD-11, MedDRA oder RxNorm nicht nur Hilfsmittel, sondern zentrale Bausteine für Datenaustausch und KI-Anwendungen. In anderen Branchen gibt es Parallelen: Die Finanzbranche nutzt FIBO, das Rechtssystem setzt auf ELI, und die Erde- und Umweltwissenschaften profitieren von EarthPortal. Die zentrale Erkenntnis: Wenn Branchen ihre Kernbegriffe standardisieren, können sie sich auf Innovation konzentrieren, statt auf Definitionskämpfe. Die Medizin hat auch gelernt, dass Beobachtung und empirische Evidenz die Struktur bestimmen müssen – nicht Theorien oder Dogmen. Standards wie CDISC standardisieren klinische Studien, was Reproduzierbarkeit und Fortschritt ermöglicht. Ähnliche Ansätze finden sich in der Umweltmessung oder Finanzberichterstattung. Auch die Standardisierung des Datenaustauschs, etwa durch HL7 FHIR, war entscheidend. Andere Branchen folgen nun – z. B. im Finanzsektor mit ISO 20022. Regulierung hat die Harmonisierung in der Medizin vorangetrieben: Die FDA erzwingt den Einsatz von MedDRA oder CDISC. In der Finanzbranche gibt es zwar Vorgaben, aber kein vergleichbar reifes, gemeinsames Vokabular. Die Lösung liegt in der Förderung gemeinsamer Standards – wie durch öffentliche Mittel, wie sie das NIH für Biomedizin bereitstellt. Wichtig ist zudem die Trennung zwischen präwettbewerblicher Semantik und wettbewerbsfähigen Produkten. Die Pistoia Alliance zeigt, dass Konkurrenten gemeinsam Standards entwickeln können. Auch in anderen Bereichen sollten Konsortien, Stiftungen und öffentlich-private Partnerschaften die Entwicklung gemeinsamer Wissensinfrastruktur unterstützen. Abschließend: Wissensgraphen funktionieren nicht, wenn die Bedeutung nicht vorher festgelegt ist. Die Medizin hat das Jahrhunderte lang getan. Andere Branchen müssen nicht denselben Weg gehen – aber sie können die Prinzipien übernehmen: gemeinsame Definitionen, offene Standards (RDF, OWL, SHACL), öffentliche Finanzierung, empirische Grundlage und schrittweise Entwicklung. Die Technologie ist nicht der Anfang – sondern das Ergebnis einer langen kulturellen und institutionellen Entwicklung. Industrieexperten sehen in der medizinischen Vorgehensweise einen Modellfall für strukturierte Semantik. „Die Gesundheitsbranche hat gezeigt, dass gemeinsame Sprachen nicht den Wettbewerb schwächen, sondern ihn verbessern“, sagt eine Expertin aus der Finanztechnologie. Unternehmen wie TopQuadrant, die Steve Hedden leitet, setzen auf Wissensgraphen, um Daten- und KI-Governance zu stärken. Die W3C-Standards sind dabei zentral – sie garantieren, dass Wissen unabhängig von einzelnen Anbietern nutzbar bleibt. Die Zukunft gehört nicht der Technologie, sondern der gemeinsamen Bedeutung.