Das Thema Künstliche Intelligenz (KI/AI) ist nahezu täglich auf allen Medienkanälen präsent. Während der US-amerikanische Präsident kurzerhand das Wording in Superintelligenz änderte, warnen große Tech-Konzerne und KI-Entwickler wie OpenAI oder Anthropic vor den Gefahren, die von unkontrolliert agierenden KI-Agenten ausgehen. Das Entwicklungstempo müsse daher gedrosselt werden, um potenziell unbemerkte Hackerangriffe auf fremde Systeme zu verhindern.
Im Gesundheitswesen verspricht KI eine Medizin, die schneller, effizienter und präziser arbeitet. Sie analysiert Befunde, erkennt Muster und kann die Dokumentation erleichtern. Gerade in einem von Personalmangel und wachsender Bürokratie gezeichneten Gesundheitssystem klingt das verlockend. Doch zwischen technischer Leistungsfähigkeit und tatsächlichem medizinischem Fortschritt liegen große Unterschiede. Die Frage ist nicht, was KI alles kann. Entscheidend ist, was sie für Patienten und Ärzte tatsächlich leistet, wo sie wirklichen Nutzen bringt.
Mehr als Mustererkennung
Die Einsatzmöglichkeiten sind vielfältig: KI kann Bildmaterial in der Radiologie und Pathologie analysieren, diagnostische Pfade skizzieren, Anamnesen strukturieren und Arztgespräche dokumentieren. Sprachgestützte Systeme (ambient scribe) versprechen, den Dokumentationsaufwand zu reduzieren und damit mehr Zeit für die Patientenversorgung zu schaffen. Effizienz und Schnelligkeit KI-gestützter Prozesse nehmen zu, die Einbindung von KI in Arztpraxen oder MVZ läuft vielerorts auf Hochtouren.
Allerdings darf man sich von technischen Versprechen nicht blenden lassen. Eine Anwendung ist nicht schon deshalb sinnvoll, weil sie modern ist. Spart sie tatsächlich Zeit? Verbessert sie die diagnostische Qualität? Oder müssen ihre Ergebnisse aufwendig kontrolliert und Fehler nachträglich korrigiert werden? Wo KI zusätzliche Arbeit erzeugt, statt sie zu verringern, wird aus dem erhofften Fortschritt schnell ein weiteres Bürokratiemonster.
Die rasante Fahrt des KI-Zuges führt bei Anwendern und Betroffenen zur Sorge vor dem „Fear-of-missing-out (FOMO)“. Dabei sind ein Innehalten und kritische Nutzenbewertung, insbesondere hinsichtlich Datenschutz und Kontrollierbarkeit der Systeme von größter Bedeutung. Wie erwähnt, drosseln AI-Entwickler gerade selbst das Tempo.
KI blickt immer in die Vergangenheit
KI-basierte Systeme liefern bereits heute beeindruckende Ergebnisse. Allerdings: KI schaut immer in die Vergangenheit, basierend auf Daten, mit denen sie gefüttert wird. Daher können auch falsche Informationen erzeugt, Zusammenhänge übersehen und überholte Therapieempfehlungen ausgeben werden.
Wenn Fehler sprachlich überzeugend präsentiert werden („Scheinkompetenz“), kann das bei unkritischer Umsetzung weitreichende Folgen für Diagnostik und Therapie nach sich ziehen. Was für den durchschnittlichen Datensatz gilt, muss für den individuellen Patienten keineswegs richtig sein. Wichtig bleibt die „Human Oversight“, die menschliche Letztverantwortung und Prüfung.
Schleichende Abhängigkeit
Hinzu kommt die Gefahr einer schleichenden Abhängigkeit. Wer sich regelmäßig an KI-basierten Vorschlägen orientiert, verliert auf Dauer die eigene Sicherheit und diagnostische Urteilskraft. Wie in der Luftfahrt Piloten ständig trainiert werden, ohne Autopiloten selbst die Steuerung zu übernehmen, müssen auch in der Medizin selbstständiges Denken und Handeln abrufbar bleiben. Die eigene Urteilsbildung hat stets Vorrang vor der KI-Antwort. Ärztinnen und Ärzte müssen nicht die Mathematik hinter der KI verstehen, aber sie müssen die Übersicht behalten, Regulatorik und sichere Anwendung beherrschen.
Die Einführung von KI verändert nicht nur Arbeitsabläufe, sondern berührt eine zentrale Frage des Arztberufs: Wer trägt die Verantwortung, Mensch oder Maschine? Die Antwort aller Experten und Verbände, von Ethikrat bis Bundesärztekammer dazu ist klar: Auf absehbare Zeit bleibt die Entscheidungsverantwortung allein in ärztlicher Hand. Ein Algorithmus kann und darf niemals ärztliche Sorgfaltspflicht oder Verantwortung für die Folgen von Diagnostik oder Therapie übernehmen. Medizinische Entscheidungsprozesse müssen transparent und überprüfbar bleiben.
Ärztinnen und Ärzte benötigen in Studium und Weiterbildung mehr Kompetenz, um KI-basierte Abläufe kritisch zu hinterfragen oder Empfehlungen zu widersprechen.
KI in der Medizin kann Routineaufgaben erleichtern, Informationen strukturieren und diagnostische Prozesse unterstützen. Doch sie ist kein Ersatz für klinische Erfahrung, das Gespräch mit dem Patienten und die individuelle Abwägung medizinischer Möglichkeiten.
Gerade bei komplexen internistischen Krankheitsbildern bleibt die ärztliche Fähigkeit entscheidend, offenbar widersprüchliche Informationen einzuordnen und gemeinsam mit dem Patienten eine verantwortbare Entscheidung zu treffen.
Von Dr. med. Ivo Grebe
Vorstandsmitglied | BDI
Der Text basiert teilweise auf dem Inhalt einer Vortragsveranstaltung, die sich kürzlich in der Kaiserstadt Aachen mit dem Thema KI in der Medizin beschäftigt hatte.
• Erschienen in BDIaktuell Ausgabe 11/2026 •