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Branchenradar KI-Impact

Medizin und Pflege

Im Brustkrebs-Screening findet die KI-gestützte Befundung mehr Tumoren bei weniger ärztlicher Arbeit. In zwei randomisierten Studien mit Fallbeschreibungen verbesserten Sprachmodelle die Diagnosen von Laien und Ärzten nicht.

Reifegrad
Erprobung
Beleglage
gut
Wirkung auf Arbeit
mittel
Schadensrisiko
hoch
KI-Impact heute und 2029
punktuell, 2029 spürbar
Rolle des Menschen 2029
entscheidet, KI bereitet vor
Auf dieser Seite
  1. Was tut KI hier?
  2. Was ist belegt?
  3. Wo liegen Grenzen und Schäden?
  4. Wie geht es bis 2029 weiter?
  5. Was ändert sich für die Arbeit?
  6. Welche Regeln gelten?
  7. Einordnung
  8. Quellen

Was tut KI hier?

  • Brustkrebs-ScreeningMaschinenlernenErprobung

    Die Software bewertet Mammografien, sortiert unauffällige Bilder vor und markiert verdächtige Stellen. Die Entscheidung treffen Radiologinnen und Radiologen.

    MASAI-Studie in Schweden mit rund 106.000 Frauen; PRAIM-Studie an 12 Standorten des deutschen Mammographie-Screenings, 2021 bis 2023

  • Bildauswertung in der RadiologieMaschinenlernenAlltag

    Zugelassene Programme erkennen Auffälligkeiten in Röntgen-, Computertomografie- und Magnetresonanzbildern und unterstützen die Befundung.

    Die US-Arzneimittelbehörde (FDA) hat bis Dezember 2025 1.430 KI-Medizinprodukte zugelassen, drei Viertel davon für die Radiologie

  • Frühwarnung im KrankenhausMaschinenlernenAlltag

    Modelle berechnen aus der elektronischen Patientenakte laufend ein Risiko, etwa für eine Blutvergiftung (Sepsis), und schlagen ab einer Schwelle Alarm.

    Sepsis-Modell des Herstellers Epic in vielen US-Kliniken; System CONCERN in zwei US-Gesundheitssystemen

  • Dokumentation per Sprachegenerative KIErprobung

    Ein Assistent hört das Gespräch zwischen Ärztin und Patient mit und entwirft die Behandlungsnotiz. In der Pflege diktieren Fachkräfte ihre Einträge in ein Mobilgerät.

    Universitätsmedizin UCLA Health in Los Angeles, 2024/2025; fünf US-Universitätskliniken (Fachzeitschrift JAMA, 2026); 14 Pflegeeinrichtungen in Deutschland, 2024/2025

  • Polypenerkennung bei der DarmspiegelungMaschinenlernenAlltag

    Die Software markiert im Videobild Polypen und Adenome, aus denen Darmkrebs entstehen kann.

    Vier Endoskopiezentren in Polen, 2021/2022

  • Gesundheitsfragen an Chatbotsgenerative KIAlltag

    Menschen fragen allgemeine Chatbots nach Beschwerden, Befunden und Ernährung.

    Nach Angabe von OpenAI stellen weltweit wöchentlich über 230 Millionen Menschen ChatGPT Gesundheitsfragen; das im Januar 2026 vorgestellte ChatGPT Health ist laut Anbieter nicht für Diagnose oder Behandlung bestimmt

  • Diagnosevorschläge für Ärztegenerative KIForschung

    Sprachmodelle schlagen zu Fallbeschreibungen mögliche Diagnosen vor.

    Randomisierte Studie mit 50 Ärztinnen und Ärzten in den USA, 2024; Microsoft MAI-DxO als Forschungsdemonstration, 2025

Was ist belegt?

  • Im schwedischen MASAI-Versuch, einer randomisierten Studie mit rund 106.000 Frauen, fand das KI-gestützte Screening 80,5 % der Tumoren, die Doppelbefundung durch zwei Ärzte 73,8 %, bei gleich wenigen Fehlalarmen. Nach früheren Auswertungen derselben Studie sank der Befundungsaufwand um 44 %.
  • In der deutschen PRAIM-Studie mit 463.094 Frauen lag die Entdeckungsrate mit KI bei 6,7 je 1.000 Frauen, ohne KI bei 5,7 (+17,6 %), ohne dass mehr Frauen zur Abklärung einbestellt wurden. Die Ärztinnen und Ärzte entschieden selbst, ob sie die KI nutzten; die Studie war nicht randomisiert.
  • Ein Frühwarnsystem, das auswertet, wie oft und wann Pflegekräfte dokumentieren, senkte das Sterberisiko im Krankenhaus um 35,6 %, gemessen als Risiko zu jedem Zeitpunkt des Aufenthalts. In der Studie wurden 74 Stationen in zwei US-Gesundheitssystemen per Los auf Versuchs- und Kontrollgruppe verteilt (cluster-randomisiert).
  • Beobachtungsstudien messen mit Dokumentationsassistenten Zeitgewinne von rund einer Viertelstunde je Arbeitstag oder Schicht. In fünf US-Universitätskliniken waren es 16 Minuten je acht Stunden geplanter Sprechstundenzeit, in 14 deutschen Pflegeeinrichtungen rund 15 Minuten je Frühschicht; die deutsche Studie hatte keine Vergleichsgruppe, die Erstautorin arbeitet beim Hersteller. In der ersten randomisierten Studie verkürzte eines von zwei Werkzeugen die Zeit je Notiz, das andere erreichte keinen statistisch gesicherten Effekt.
  • Tumoren, die zwischen zwei Screening-Runden auffallen (), traten mit KI nicht häufiger auf als mit zwei Ärzten: 1,55 gegenüber 1,76 je 1.000 Frauen. Ein Vorteil ist damit statistisch nicht gesichert.

Wo liegen Grenzen und Schäden?

  • Sprachmodelle allein erkannten in einer randomisierten Studie in 94,9 % der Fallbeispiele die relevanten Erkrankungen. Laien, die dieselben Modelle nutzten, kamen auf weniger als 34,5 % und schnitten nicht besser ab als die Kontrollgruppe ohne Sprachmodell.
  • Ärztinnen und Ärzte mit Zugang zu einem Sprachmodell urteilten in einer randomisierten Studie nicht besser als ohne (76 % gegenüber 74 %), obwohl das Modell allein 92 % erreichte.
  • Das in US-Kliniken verbreitete Sepsis-Modell des Herstellers Epic übersah bei einer externen Prüfung 67 % der Sepsisfälle und schlug bei 18 % aller Aufenthalte Alarm. Geprüft wurde an der Universitätsklinik Michigan Medicine mit Daten von 2018/2019, veröffentlicht 2021.
  • Erfahrene Endoskopiker fanden nach der Gewöhnung an die KI in Untersuchungen ohne KI seltener Adenome; die Rate sank von 28,4 % auf 22,4 %.
  • Von 950 KI-Medizinprodukten auf der FDA-Liste (Rückrufdaten bis November 2024) wurden 60 zurückgerufen, 43,4 % der Rückrufe kamen im ersten Jahr nach der Zulassung. Fehlende klinische Prüfung ging mit mehr Rückrufen einher.
  • Ein Fallbericht beschreibt einen 60-Jährigen, der nach einer Chatbot-Auskunft drei Monate lang Natriumbromid statt Kochsalz nahm und mit einer Bromvergiftung ins Krankenhaus kam.

Wie geht es bis 2029 weiter?

Heute punktuell, 2029 spürbar. In Screening-Befundung und Dokumentation wird KI häufiger eingesetzt und spart messbar Arbeit. Diagnose und Therapie bleiben ärztlich, weil Belege aus der Versorgung dünn sind, die Ärzteschaft die Entscheidung beim Menschen halten will und das Haftungsrecht den fachlichen Standard verlangt.

Was beim Menschen bleibt. Ärztinnen und Ärzte untersuchen, entscheiden über Diagnose und Therapie und zeichnen KI-Entwürfe und KI-Befunde verantwortlich ab; Pflegekräfte pflegen, beobachten und dokumentieren.

Wie schnell wird KI hier besser?

Im schwedischen Mammographie-Screening hat sich der Nutzen über drei Auswertungen der randomisierten MASAI-Studie gefestigt. 2023 fand die KI-gestützte Befundung 20 % mehr Karzinome bei 44 % weniger Befundungsaufwand, 2026 lag die Rate der Intervallkarzinome nicht höher als bei der Doppelbefundung durch zwei Radiologen. Bei schwierigen Fallberichten stieg die Testleistung der Sprachmodelle stark, von 47 perfekt begründeten von 80 Fällen bei GPT-4 auf 78 beim Denkmodell o1-preview. Arbeiten Menschen mit den Modellen, ist der Gewinn kleiner. Ärztinnen und Ärzte mit GPT-4 entschieden in Fallvignetten 6,5 Prozentpunkte besser als mit herkömmlichen Hilfsmitteln, brauchten aber rund zwei Minuten länger je Fall. Laien erkannten mit Sprachmodellen die relevanten Erkrankungen in weniger als 34,5 % der Fälle, obwohl die Modelle allein 94,9 % erreichten.

Wo reicht die Qualität schon, sodass Menschen vor allem prüfen?

Bei der Dokumentation prüfen Ärztinnen und Ärzte vor allem und zeichnen ab. Assistenten sparten in einer randomisierten Studie in den USA rund 22 Minuten Notizzeit am Tag, die Patientensicherheit wurde dabei nicht gemessen; in einer Auswertung von 450 KI-Notizen enthielten aber 1,47 % der Sätze Erfundenes, 44 % davon schwerwiegend (Vorabdruck). Im Brustkrebs-Screening sortiert KI vor und unterstützt die Doppelbefundung, belegt in Schweden durch eine randomisierte Studie und in Deutschland durch die große Beobachtungsstudie PRAIM. Für eigenständige Diagnose- und Therapieempfehlungen reicht das Niveau nicht. Führende allgemeine Sprachmodelle gaben im Test NOHARM je 100 Fälle 11,8 bis 14,6 schwer schädliche Empfehlungen, meist durch Auslassungen, und nur 5 % von über 500 Studien zu klinischer KI nutzten echte Patientendaten.

Was bremst?

Der Deutsche Ärztetag hat im Mai 2025 gefordert, dass die Verantwortung für Diagnostik, Indikation und Therapie bei Ärztin oder Arzt bleibt und nicht an ein KI-System übergeht; bindend ist das nicht. Nach § 630a Abs. 2 Bürgerliches Gesetzbuch muss eine Behandlung dem allgemein anerkannten fachlichen Standard folgen, soweit nichts anderes vereinbart ist. Für KI in Medizinprodukten, die eine Prüfstelle bewerten muss, gelten die Hochrisiko-Pflichten der KI-Verordnung ab 2. August 2028. In der Europaregion der Weltgesundheitsorganisation (WHO) nennen 86 % der befragten Staaten Rechtsunsicherheit als Haupthindernis, nur 8 % haben Haftungsstandards für KI im Gesundheitswesen. Dazu kommen dünne klinische Belege und Rückrufe zugelassener Produkte in den USA sowie Kompetenzverlust. In einer Beobachtungsstudie in Polen sank bei erfahrenen Endoskopikern nach Einführung einer KI die Entdeckungsrate von Adenomen, möglichen Vorstufen von Darmkrebs, bei Untersuchungen ohne KI von 28,4 auf 22,4 %.

Was könnte die Einschätzung kippen?

Für Deutschland stützt sich die Einschätzung auf eine nicht repräsentative Befragung von Anfang 2025, nach der 15 % der Ärztinnen und Ärzte in Praxen und 18 % in Kliniken KI nutzen; in den USA gaben 2026 in einer Befragung des Ärzteverbands American Medical Association 81 % an, KI in der Praxis zu nutzen, vor allem zum Zusammenfassen von Forschung und zur Dokumentation. Methode und Stichprobe nennt der Verband nicht, die Werte sind nicht direkt vergleichbar. Ob die stark steigenden Testwerte in randomisierten Studien mit Patientinnen und Patienten bessere Behandlungsergebnisse bringen, ist offen.

Geschätzt aus den Belegen dieses Blatts. Wie die Werte entstehen

Was ändert sich für die Arbeit?

Radiologinnen und Radiologen im Screening werden entlastet, die Entscheidung bleibt bei ihnen. Ärztinnen, Ärzte und Pflegekräfte gewinnen mit Dokumentationsassistenten einige Minuten am Tag. Ärztinnen und Ärzte müssen die Entwürfe prüfen, weil diese gelegentlich klinisch relevante Fehler enthalten, meist Auslassungen. Der Bedarf an Entlastung ist groß; nach der Vorausberechnung des Statistischen Bundesamts könnten 2049 zwischen 280.000 und 690.000 Pflegekräfte fehlen. In Deutschland nutzten Anfang 2025 nach einer nicht repräsentativen Befragung 15 % der Praxisärzte und 18 % der Klinikärzte KI.

Welche Regeln gelten?

KI in Medizinprodukten gilt nach der als hochriskant, wenn das Produkt von einer Prüfstelle bewertet werden muss (Art. 6 Abs. 1). Diese Pflichten gelten nach dem (Verordnung (EU) 2026/1744, in Kraft seit 27. Juli 2026) erst ab 2. August 2028. Daneben gilt weiter die EU-Medizinprodukteverordnung. Bis 2. August 2027 soll die Kommission per delegiertem Rechtsakt Anforderungen für Produkte begrenzen, deren Fachrecht gleichwertigen Schutz bietet; ob das Medizinprodukte betrifft, ist offen.

Nach der neuen Produkthaftungsrichtlinie (EU) 2024/2853 gilt Software einschließlich KI als Produkt. Das deutsche Umsetzungsgesetz beschloss der Bundestag am 8. Oktober 2026, im Bundesrat läuft die Frist bis 30. Oktober 2026. Es soll am 9. Dezember 2026 in Kraft treten; für Produkte, die bis 8. Dezember 2026 in Verkehr gebracht werden, gilt das bisherige Recht.

Einordnung

Quellen dieser Seite

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Liste der 32 Quellen anzeigen
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