KI im Arztgespräch: Fortschritt mit Nebenwirkungen
„Könnten Sie bitte beschreiben, wie lange Sie diesen Husten schon haben und ob begleitende Symptome wie Fieber, Atemnot oder Brustschmerzen auftreten?“ – Diese Frage, die an ein ärztliches Gespräch erinnert, stammt in diesem Fall von einer Künstlichen Intelligenz (KI). Während KI bereits länger Tumore auf Röntgenbildern erkennt, hat die Entwicklung nun eine neue Stufe erreicht: den direkten Dialog mit Patienten.
Zwei neue KI-Modelle im Test
Forschende des Universitätsklinikums Heidelberg, des Else Kröner Fresenius Zentrums für Digitale Gesundheit an der TU Dresden sowie ein Team von Google haben unabhängig voneinander zwei KI-Modelle für das Patientenmanagement entwickelt. Diese decken die gesamte Bandbreite von der Diagnose bis zu Behandlungsempfehlungen ab. Vorgestellt werden sie im Fachjournal „Nature“. Im Gegensatz zu früheren KI-Anwendungen, die auf spezielle Aufgaben beschränkt waren, gehen MIRA (Medical Intelligence for Reasoning and Action) und AMIE (Articulate Medical Intelligence Explorer) deutlich weiter: Sie erfassen eigenständig per Chat die Krankengeschichte, ordnen diagnostische Tests an und erstellen detaillierte Behandlungspläne inklusive Medikamentenverschreibung. Dabei berücksichtigen sie klinische Leitlinien, Fachliteratur und mögliche Wechselwirkungen. In Tests schnitten beide Modelle teils besser ab als menschliche Ärzte.
Entlastung oder Ersatz?
Das Google-Team sieht den Vorteil in der Bewältigung von Personalmangel und mangelnder Behandlungskontinuität. Die deutschen Forscher bezeichnen ihre Entwicklung als „Copiloten“ für Ärzte, die mehr Zeit für die Patientenversorgung schaffen sollen. In „Nature“ heißt es: „Wenn KI-Agenten solche Aufgaben übernehmen und effektives klinisches Entscheidungsdenken leisten könnten, wären sie in der Lage, Ärztinnen und Ärzte bei Routineaufgaben zu unterstützen und möglicherweise Ärztemangel in einigen Regionen der Welt zu lindern.“
Noch nicht praxistauglich
Dennoch betonen beide Forschergruppen, dass ihre Modelle noch nicht im echten Leben eingesetzt werden können. Die Tests fanden mit KI-Versionen von Patienten statt, die auf realen Daten basierten. Diese Simulationen haben ihre Tücken: Ein virtueller Patient reagiert anders als ein echter Mensch mit akuten Beschwerden. MIRA habe zwar meist angemessene, evidenzbasierte Behandlungen vorgeschlagen, aber nicht zu 100 Prozent zuverlässig.
Expertenstimmen: Potenzial und Hürden
Uwe Platzbecker, Medizinischer Vorstand des Uniklinikums Dresden, sieht großes Potenzial, betont aber die Notwendigkeit einer sicheren und transparenten Integration in die Praxis. Kerstin Denecke von der Berner Fachhochschule verweist auf Hürden wie die Datenrealität, Zulassungsverfahren, unklare Verantwortlichkeiten und fehlende repräsentative Risikostudien. „Für klinische Entscheidungen braucht es mehr als Folgsamkeit gegenüber Guidelines“, erklärt sie. Robert Ranisch, Professor für Medizinische Ethik an der Universität Potsdam, lobt die methodische Qualität der MIRA-Studie, stellt aber die Kardinalfrage: „Funktioniert das auch im Klinikalltag? Genau daran scheitern bislang viele vielversprechende KI-Systeme.“ Reinhard Busse von der TU Berlin ergänzt, dass strukturierte Abbildung nicht automatisch bessere Versorgung oder Kostensenkung bedeute.
Die Bedeutung des menschlichen Gesprächs
Die Bundesärztekammer hat sich intensiv mit KI in der Medizin befasst und betont in einer Publikation, dass das Erstellen von Diagnosen und Therapien auch Emotionen und Wertvorstellungen umfasst, die Basis des Vertrauensverhältnisses zwischen Arzt und Patient sind. Beim Einsatz von KI-Assistenzsystemen müsse geprüft werden, ob zwischenmenschliche Aspekte nicht in den Hintergrund gedrängt werden. Eugen Brysch von der Deutschen Stiftung Patientenschutz unterstreicht: „Dem ärztlichen Gespräch kommt für den Patienten auch zukünftig eine unverzichtbare Rolle zu.“ Gerade für ältere Menschen sei dies von herausragender Bedeutung.
Weitere Bedenken
Brysch kritisiert zudem, dass bei der elektronischen Patientenakte die Hinterlegung einer KI fehle, was eine Filterung und Analyse der Datenmengen ermöglichen würde. Gleichzeitig warnt er vor einer zunehmenden Abhängigkeit von außereuropäischen Unternehmen: „Es kann nicht sein, dass die Zukunftsfähigkeit der Analyse und Kommunikation in den Händen von Tech-Milliardären und ihren politischen Verflechtungen liegt.“
