Generative KI im Klinikalltag Von ChatGPT Health zu klinisch geprüften KI-Systemen

Sehr öffentlichkeitswirksam hat OpenAI die Gesundheits-KI ChatGPT Health für die US-Bevölkerung veröffentlicht. Der Wirbel täuscht jedoch darüber hinweg, dass das eigentliche Potenzial für die Gesundheitsversorgung in LLMs liegt, die Behandelnde unterstützen. Hier ist Deutschland weiter, als viele denken.

Der Start von ChatGPT Health in den USA Anfang 2026 zeigt, wie weit generative KI im Gesundheitswesen bereits vorgedrungen ist. Patientinnen und Patienten können dort ihre Gesundheitsdaten integrieren, um kontextbezogene Antworten zu erhalten – von der Erklärung von Laborwerten bis zur Vorbereitung auf Arztbesuche. Millionen gesundheitsbezogener Anfragen pro Woche verdeutlichen, dass die Bevölkerung die Vorteile solcher Anwendungen aktiv nutzt.

USA versus Deutschland: Regulatorischer Rahmen und Patientendruck

In den USA ist ChatGPT Health rechtlich als Wellness- und Informationsdienst, nicht als medizinisches Gerät eingestuft. OpenAI kann die Anwendung daher direkt Patienten und Patientinnen zugänglich machen, ohne strenge Prüfungen durch die U.S. Food and Drug Administration (FDA). Die Nutzenden werden darauf hingewiesen, dass die KI keine ärztliche Beratung ersetzt.

Genau deshalb aber wird der Nutzen für das Gesundheitssystem wohl überschaubar bleiben. Zumindest auf absehbare Zeit dürfte ChatGPT keine Arztbesuche überflüssig machen. Einige Menschen werden zwar nach der KI-Auskunft auf einen Termin verzichten. Andere hingegen werden sich aus Sorge erst recht einen geben lassen. Am Ende dürfte sich beides in etwa die Waage halten.

Die großen Auswirkungen von generativer KI warten ganz woanders in der Gesundheitsversorgung: beim professionellen Einsatz der LLMs in Kliniken und Arztpraxen. Denn dort können sie genau die Zeit freisetzen, die Mediziner brauchen, um sich wieder mehr um die Patienten kümmern zu können. Das beendet nicht alle Versorgungsengpässe, aber es lindert sie in einem spürbaren Ausmaß. Als Folge bekommen mehr Patienten einen Arzttermin als heute.

Deutschland ist in diesem Bereich weit vorne dabei. Erste Kliniken haben genau solche LLMs bereits im Einsatz oder stehen kurz vor der Einführung. Die Sorge, von US-Anbietern überrollt zu werden, ist nicht zwingend gerechtfertigt.

Ein Grund für diese Ausgangslage ist natürlich, dass US-amerikanische KI-Anbieter vor dem deutschen Gesundheitsmarkt zurückschrecken. In Deutschland und Europa sind die Anforderungen an die Technologie deutlich strenger. DSGVO, Europäischer Gesundheitsdatenraum (EHDS) und EU‑AI-Act verlangen, dass KI-Systeme für medizinische Zwecke geprüft, zertifiziert und in klinische Abläufe eingebettet werden. Patientinnen und Patienten dürfen daher nicht einfach Symptome eingeben, um Diagnosen oder Handlungsempfehlungen zu erhalten.

Die Risiken für Patientensicherheit, Datenschutz und Haftung werden als zu hoch eingeschätzt. Zurecht, wie eine aktuelle Studie zeigt. Ihr zufolge interpretieren Laien medizinische Ergebnisse oft falsch. In einer randomisierten Studie lag die korrekte Identifikation relevanter Erkrankungen bei Patientinnen und Patienten nur bei rund 34,5 Prozent, obwohl die KI in Benchmark-Tests über 94 Prozent Treffer erzielte. Falsch interpretierte Hinweise können zu verzögerten Arztbesuchen, falscher Selbstmedikation oder gesundheitlichen Gefahren führen. Aber die strenge Regulation ist nicht nur Abschottung. Unter ihrem Dach entwickeln sich gleichzeitig Angebote, die beides vereinen: Patientensicherheit und Funktionalität.

KI-Reallabore: Sicher testen, effizient implementieren

Bevor LLMs flächendeckend eingesetzt werden, ist kontrolliertes Testing entscheidend. KI-Reallabore bieten einen geschützten Rahmen, in dem neue Anwendungen unter realen Bedingungen getestet werden können, ohne die Patientensicherheit zu gefährden. Dort lassen sich Workflows, Datenverarbeitung und Interaktionen mit Fachpersonal prüfen, Risiken frühzeitig erkennen und Anpassungen vornehmen. Gleichzeitig liefern Reallabore praxisnahe Evidenz für Klinikleitungen und Regulierungsbehörden. Das ist eine Voraussetzung, um KI zuverlässig, effizient und rechtssicher zu implementieren.

Eine Proof-of-Concept-Studie einschließlich erster Testungen durch nutzende Ärztinnen und Ärzte ist vergangenes Jahr erfolgreich am Bosch Health Campus gelaufen. Dabei ging es unter anderem darum, die unzähligen unstrukturiert vorliegenden Patienteninformationen so zusammenzufassen, dass Ärztinnen und Ärzte sie rasch und fundiert erfassen können. Zum Einsatz kamen LLMs und andere KI-Technologien. Nun folgt die weitere Pilotierung im klinischen Alltag im Robert-Bosch-Krankenhaus.

LLMs in Kliniken: Effizienz, Sicherheit und Patientenzentrierung

Gerade in der übersichtlichen Darstellung von Patientendaten können Large Language Models (LLMs) Unterstützung bieten. Sie arbeiten mit strukturierten Patientendaten, liefern nachvollziehbare Quellenverweise und werden von den Behandelnden überprüft. Dadurch sinkt die Fehlerquote drastisch und die KI wird zu einem verlässlichen Assistenzsystem, das Ärzte nicht ersetzt, sondern unterstützt. Hinzu kommen Möglichkeiten zur automatisierten Dokumentation. LLMs bereiten aus vorliegenden unstrukturierten Daten Arztbriefe vor. Studien der Universität Freiburg zeigen, dass KI-gestützte Systeme bis zu 40 Prozent der administrativen Arbeitszeit einsparen können.

Für die Patientenversorgung bedeutet dies: Informationen liegen schneller vor, Doppeluntersuchungen lassen sich vermeiden und Entscheidungen können fundierter getroffen werden. Gerade bei komplexen Krankheitsverläufen hilft die strukturierte Aufbereitung großer Datenmengen, Risiken frühzeitig zu erkennen und Behandlungsverläufe besser zu steuern.

Damit adressieren LLMs das systemische Problem des deutschen Gesundheitswesens. Sie schaffen zwar keine zusätzlichen Fachkräfte, erhöhen aber die wirksame Behandlungszeit pro Ärztin, verkürzen Wartelisten, beschleunigen Abläufe und stabilisieren die Versorgungsqualität ohne Abstriche bei der medizinischen Verantwortung.

KI als Chance für Versorgung, Effizienz und Wirtschaftlichkeit

Der Einsatz von LLMs wirkt sich auf die Wirtschaftlichkeit von Kliniken aus. Hochrechnungen am Bosch Health Campus zeigen: Ärztinnen und Ärzte können mit Hilfe von KI fünfmal schneller auf medizinische Dokumentation zugreifen und benötigen bis zu 50 Prozent weniger Zeit für die Erstellung von Arztbriefen. Für eine Klinik wie das Robert-Bosch-Krankenhaus entspricht dies einem Äquivalent von rund 100.000 ärztlichen Arbeitsstunden. Sie würden für die eigentliche Patientenversorgung frei.

Für medizinisches Personal verändert sich damit das Berufsbild: Das medizinische Personal wird von administrativen Aufgaben entlastet und kann sich stärker auf klinische Entscheidungen, Patientengespräche und individuelle Betreuung konzentrieren. Die Rolle verschiebt sich vom reinen Dokumentations- und Informationsvermittler hin zum Moderator zwischen KI-gestützten Daten, den Patienten und Patientinnen sowie klinischen Entscheidungen. Ein Wandel, der Versorgung, Effizienz und Attraktivität des Berufs steigert.

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