KI in der Medizin: Präzisere Diagnosen und bessere Therapien

In unserem Alltag ist künstliche Intelligenz (KI) schon lange angekommen. Wir nutzen sie praktisch überall, oft ohne es zu merken. KI befreit unser E-Mail-Postfach von unerwünschter Werbung und hilft uns, mit dem Navi den richtigen und zugleich schnellsten Weg zu finden. Sie beantwortet unsere Fragen beim Online-Shopping, liest uns Zeitungsartikel vor und steckt in Smart-Home-Systemen, Sprachassistenten, Suchmaschinen, Apps und Fitness-Trackern. Die Liste ließe sich beliebig erweitern.

Auch die moderne Medizin kommt ohne KI längst nicht mehr aus. Ärzte können mit KI präzisere Diagnosen stellen, aussichtsreiche Therapien finden und Behandlungserfolge überprüfen. Zugleich entlastet KI das medizinische Personal bei der gesetzlich vorgeschriebenen Dokumentation all dieser Dinge – sodass mehr Zeit für die Patientinnen und Patienten bleibt.

KI soll Ärztinnen und Ärzte in ihren Entscheidungen und ihrem Tun jedoch niemals ersetzen, sondern nur unterstützen. Darauf hat sich der Deutsche Ethikrat in einer bis heute gültigen Stellungnahme aus dem Jahr 2023 geeinigt. Der Deutsche Ethikrat berät Politik und Gesellschaft in wichtigen Fragen des Lebens. Die Mitglieder werden vom Bundestag ernannt. 

Professorin Alena Buyx, damalige Vorsitzende des Ethikrates, präsentierte die Empfehlungen 2023: KI müsse die Handlungsmöglichkeiten des Menschen erweitern und dürfe sie nicht vermindern. „Eine vollständige Ersetzung von Ärzt*innen durch ein KI-System gefährdet das Patientenwohl und ist auch nicht dadurch zu rechtfertigen, dass schon heute in bestimmten Versorgungsbereichen ein akuter Personalmangel besteht“, fügte Buyx hinzu.

Das bedeutet in der Praxis: Niemand sollte sich, wenn es um das Thema Gesundheit geht, eigenmächtig und allein auf KI verlassen. Ein Chatbot stellt keine zuverlässigen Diagnosen und seine medizinischen Empfehlungen können mitunter ziemlich gefährlich sein.

Bekannt wurde 2025 zum Beispiel der Fall eines 60-jährigen Mannes, der seinen Salzkonsum verringern wollte und deshalb ChatGPT gefragt hatte, welche Alternativen es zu Kochsalz gebe. Der Chatbot, der den Hintergrund der Frage nicht kannte, riet dazu, statt Natriumchlorid, also gewöhnlichem Speisesalz, Natriumbromid zu verwenden. Kurze Zeit später musste der Mann mit einer Bromidvergiftung, die mit paranoiden Vorstellungen und Halluzinationen einherging, in eine psychiatrische Klinik eingewiesen werden.

KI-generierte medizinische Ratschläge sollten, das zeigt diese Episode, möglichst nie ohne vorherige Rücksprache mit einem Arzt oder einer Ärztin umgesetzt werden. Gleiches gilt fast immer auch für die Empfehlungen spezieller Gesundheitsapps. Denn diese kennen in der Regel weder die aktuelle Situation der Patientinnen und Patienten noch deren Vorgeschichte im Detail.

Therapiebegleitend sind die Vorteile solcher Apps vielfach gezeigt worden, weswegen viele von ihnen inzwischen als sogenannte digitale Gesundheitsanwendungen, kurz DiGA, auf Kassenrezept verschrieben werden können. Den Nutzen und die Sicherheit der DiGA hat das Bundesinstitut für Arzneimittel und Medizinprodukte (BfArM) geprüft. Ersetzen können und sollen aber auch solche zertifizierten Apps eine kompetente Behandlung durch echte Menschen nicht.

Der Nutzen der KI für die moderne Medizin ist trotz solcher Einschränkungen groß – und auch den Ärztinnen und Ärzten bewusst: KI diene als ein wertvolles Werkzeug, das sie unterstütze, bessere Entscheidungen zu treffen und ihre Patientinnen und Patienten individueller und präziser zu behandeln. So heißt es auf der Internetseite der Bundesärztekammer (BÄK).

In ihrer Publikation „Von ärztlicher Kunst mit künstlicher Intelligenz“, die sie 2025 herausgegeben hat, gibt die BÄK unter anderem einen Überblick darüber, in welchen Bereichen Patientinnen und Patienten schon heute von KI profitieren. Ein Team um die deutsche Medizinerin und KI-Expertin, Professorin Ulrike Attenberger hat das fast hundertseitige Werk erstellt. Attenberger leitet seit 2025 an der Medizinischen Universität Wien die Klinik für Radiologie und Nuklearmedizin.

„Künstliche Intelligenz (KI) beschreibt die Fähigkeit einer Maschine, menschliche Fähigkeiten wie logisches Denken oder Lernen zu imitieren“, heißt es darin. „Sie basiert auf dem Lernen komplexer Beziehungen oder Muster aus großen Mengen empirischer Daten.“ Vor allem diese Fähigkeit, riesige Datenmengen blitzschnell zu erfassen und zu analysieren, macht KI für die Diagnostik so wertvoll. Bilddaten beispielsweise wertet sie schneller und fast immer zuverlässiger aus als der Mensch.

Wenn es also zum Beispiel darum geht, einen Tumor anhand bildgebender Verfahren wie CT, MRT oder Ultraschall aufzuspüren und seine Größe genau zu vermessen, kommt KI mittlerweile in den meisten Kliniken zum Einsatz. Auch bei der Haut- und Darmkrebsvorsorge bieten viele Ärztinnen und Ärzte inzwischen eine zusätzliche KI-Analyse der erstellten Bilder an.

Bei mikroskopischen und genetischen Untersuchungen von entnommenem Gewebe setzt man ebenfalls auf KI. Denn diese schlüsselt krankheitsbedingte Veränderungen in den Zellen auf und unterstützt den Arzt dabei, für jeden das passende Medikament zu finden.

Auch in der Neurologie oder Orthopädie hilft KI bei der Auswertung von Bildern auf vielfache Art und Weise: Hirnblutungen etwa, die unbehandelt schwere Schäden des Gehirns verursachen können, lassen sich mit ihrer Unterstützung schneller aufspüren. Bei einem Bandscheibenvorfall prognostiziert KI, ob und inwieweit eine Patientin oder ein Patient von einer Operation profitieren würde.

All das sind nur Beispiele: „Die Entwicklung von KI-Algorithmen für die radiologisch-bildgebende Diagnostik ist ein rasch voranschreitendes Feld mit Neuentwicklungen in schneller Folge“, schreibt das Team um Attenberger. Einen vollständigen Überblick zu liefern, ist daher fast unmöglich.

KI wertet natürlich nicht nur Bilddaten aus, sondern beispielsweise auch EKGs oder EEGs, die die elektrischen Signale des Herzens und des Gehirns aufzeichnen. Die Algorithmen – die eigentlich nichts anderes sind als eine klar definierte Anleitung, um eine konkrete Aufgabe zu lösen – entnehmen den Messwerten wertvolle Informationen. Sie beziffern zum Beispiel das Risiko für einen Herzinfarkt oder Schlaganfall und erkennen präziser als konventionelle Methoden, ob und wie gut die eingenommenen Medikamente wirken.

Eine weitere große Volkskrankheit, die Demenz, versucht man ebenfalls per KI besser in den Griff zu bekommen. Durch die Kombination verschiedener Daten möchte man die Erkrankung KI-gestützt so früh wie möglich aufspüren und in ihrem Fortschreiten aufhalten: unter anderem mit Daten aus einem MRT des Gehirns, einem EEG, einem Netzhaut-Scan sowie aus Untersuchungen des Bluts und der Flüssigkeit im Gehirn und Rückenmark. Rund 4.000 Menschen aus elf europäischen Ländern nehmen derzeit an einer Studie namens PREDICTOM teil, die den Erfolg der Methode prüfen soll.

Nicht nur in große Studien und Kliniken, auch in die Haus- und Facharztpraxen hat die KI bereits Einzug gehalten – etwa um Diabetes, Adipositas oder Depressionen besser zu behandeln. Vielfach stellen die Patientinnen und Patienten dabei ihre zu Hause selbst erhobenen Daten den Praxen auf digitalem Wege zur Verfügung: zum Beispiel ihren Blutzucker, ihr Gewicht oder ihre Gemütsverfassung. Die Praxen werten die Daten mittels KI aus und können bei Bedarf entsprechend reagieren. 

Viele Menschen fragen sich, ob ihre Gesundheitsdaten bei KI-Anwendungen sicher sind. Für den Umgang mit diesen besonders sensiblen Daten gelten strenge Datenschutz- und Sicherheitsvorgaben. Dadurch ist die Vertraulichkeit der Informationen auch beim Einsatz moderner digitaler Technologien gewährleistet.

Vor allem die Behandlung eines Diabetes könnte die KI künftig vereinfachen. Potenzial sieht das Team um Attenberger insbesondere bei der kontinuierlichen Blutzuckermessung und der darauf aufbauenden automatischen Steuerung der Insulingabe.

Eine große europäische Studie untersucht derzeit, wie eine KI-gestützte App das Leben von Patientinnen und Patienten mit einem Typ-1- oder Typ-2-Diabetes erleichtern kann: MELISSA (Mobile Artificial Intelligence Solution for Diabetes Adapted Care), auf Deutsch „Mobile KI-Lösung für eine maßgeschneiderte Diabetesversorgung“. Das Projekt soll es den Betroffenen ermöglichen, ihr Selbstmanagement und ihre Blutzuckerkontrolle zu verbessern und das Risiko für Komplikationen durch einen zu hohen oder zu niedrigen Blutzucker zu minimieren.

Allein auf KI verlassen wollen sich allerdings auch die Ärztinnen und Ärzte nicht. „KI-Systeme können zur ärztlichen Entscheidungsunterstützung beitragen, aber es obliegt der Ärztin oder dem Arzt, die Ergebnisse des KI-Systems auf Plausibilität zu prüfen“, schreibt das Team um Attenberger. 

Die ärztliche Behandlung stütze sich nicht allein auf Sachwissen. Auch biografische Aspekte der Patientinnen und Patienten sowie emotionale und psychische Faktoren müssten in die Diagnose- und Therapieentscheidungen miteinfließen, betont die BÄK: „Empathische Kommunikation und eine vertrauensvolle Arzt-Patient-Beziehung haben einen wesentlichen Anteil am Behandlungserfolg und dürfen durch den Einsatz von KI nicht in den Hintergrund geraten.“

• https://www.bundesaerztekammer.de/fileadmin/user_upload/BAEK/Politik/Programme-Positionen/Von_aerztlicher_Kunst_mit_Kuenstlicher_Intelligenz_27.05.2025.pdf
• https://www.bundesaerztekammer.de/themen/aerzte/digitalisierung/ki-in-der-medizin
• https://www.ethikrat.org/presse/mitteilungen/ethikrat-kuenstliche-intelligenz-darf-menschliche-entfaltung-nicht-vermindern/
• https://www.gelbe-liste.de/psychiatrie/bromismus-nach-kuenstlicher-intelligenz-fallbericht
• https://diga.bfarm.de/de
• https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41894949/
• https://www.med.ovgu.de/Presse/Presse/Pressemitteilungen/Archiv+Pressemitteilungen/Archiv+2022/Mit+KI+die+Lebensqualität+von+Menschen+mit+Diabetes+verbessern.html
• https://www.lmu-klinikum.de/newscenter/pressemitteilungen/21-millionen-euro-fur-eu-projekt-zur-alzheimer-fruherkennung/3b1151633f4daf8f
• https://www.melissa-diabetes.eu