Wie weit ist die Unterstützung von Patient:innen durch Künstliche Intelligenz?
Die Diskussion über KI in der Medizin hat in den letzten Monaten deutlich an Dynamik gewonnen. Nachdem Künstliche Intelligenz in den vergangenen Jahren vor allem durch Themen wie Veränderung der Arbeitswelt, Urheberrecht oder die Glaubwürdigkeit digitaler Inhalte in den öffentlichen Fokus gerückt ist, steht zunehmend auch ihr Einsatz im Gesundheitsbereich im Mittelpunkt.
Künstliche Intelligenz hilft dabei, Symptome einzuordnen, Gesundheitsinformationen verständlich aufzubereiten oder Therapien digital zu begleiten. Damit verändert sich auch die Art und Weise, wie Menschen nach Gesundheitsinformationen suchen. Während früher häufig „Dr. Google“ die erste Anlaufstelle für medizinische Fragen war, wenden sich immer mehr Patient:innen direkt an KI-basierte Systeme wie Chatbots oder digitale Gesundheitsassistenten. Neue digitale Kontaktpunkte zwischen Patient:innen, Gesundheitsanbietern und Pharmaunternehmen entstehen.
Von „Dr. Google“ zum KI-Gesprächspartner
Häufig begann die digitale Patient Journey mit einer klassischen Google-Suche nach Symptomen. Heute verändert generative KI dieses Verhalten zunehmend. Chatbots ermöglichen es, Fragen in natürlicher Sprache zu stellen und sofort strukturierte Antworten zu erhalten – ähnlich wie in einem Gespräch.
Diese Entwicklung birgt jedoch auch Risiken: Fehlinterpretationen oder ungenaue KI-Antworten können – noch stärker als bei der klassischen Google-Suche – zu falschen Einschätzungen und potenziell gesundheitsschädlichen Entscheidungen führen, wenn sie nicht kritisch hinterfragt werden.
Eine Studie des Digitalverbands Bitkom zeigt, dass diese Entwicklung bereits im Alltag vieler Menschen angekommen ist. Rund 45 Prozent der Deutschen nutzen inzwischen KI-Chatbots, um Fragen zu Symptomen oder Gesundheitsthemen zu stellen. Mehr als die Hälfte der Befragten gibt an, den Antworten zumindest teilweise zu vertrauen. Etwa jede zweite Person versteht ihre Symptome mithilfe solcher Systeme besser als über eine klassische Websuche.
Wie KI Patient:innen heute konkret unterstützt
Ein wichtiger Anwendungsbereich ist die Einordnung von Symptomen und medizinischen Informationen. KI-gestützte Symptom-Checker analysieren eingegebene Beschwerden, stellen gezielte Rückfragen und schlagen mögliche Ursachen sowie passende nächste Schritte vor. Ein bekanntes Beispiel ist Ada Health, ein in Deutschland entwickelter Symptom-Checker, der weltweit von Millionen Nutzer:innen verwendet wird. Die App kombiniert medizinisches Fachwissen mit KI-Algorithmen und vergleicht die eingegebenen Symptome mit umfangreichen medizinischen Datenbanken, um mögliche Krankheitsbilder einzugrenzen.
Auch im Bereich der Prävention eröffnet KI neue Möglichkeiten. Moderne Anwendungen können z. B. Bilddaten analysieren und frühzeitig Hinweise auf mögliche Erkrankungen liefern. Ein Beispiel ist die Dermatologie-App SkinVision. Nutzer:innen fotografieren auffällige Hautstellen mit dem Smartphone, anschließend analysiert eine KI das Bild auf mögliche Hautkrebsrisiken und gibt eine Risikobewertung ab. Solche Anwendungen können keine ärztliche Diagnose ersetzen, helfen jedoch dabei, potenziell kritische Veränderungen früher zu erkennen und einen Arztbesuch rechtzeitig anzustoßen.
Generative KI-Tools verändern die Gesundheitskommunikation
Ein aktuelles Beispiel für patientenorientierte KI ist ChatGPT Health, ein Gesundheitsassistent von OpenAI in den USA. Er hilft Patient:innen, ihre Gesundheitsinformationen zu verstehen, Testergebnisse einzuordnen oder sich auf Arztbesuche vorzubereiten, wobei die Daten über sichere Schnittstellen wie Apple Health oder MyFitnessPal genutzt werden. ChatGPT Health ersetzt keine Diagnose, bietet aber schnelle Orientierung, gerade außerhalb der Sprechzeiten von Ärzt:innen. Laut OpenAI stellen täglich über 40 Millionen Menschen in den USA gesundheitsbezogene Fragen an ChatGPT.
Für Deutschland ist die Nutzung solcher KI-Systeme noch deutlich eingeschränkt. Regulatorische Vorgaben, Datenschutzbestimmungen und der Umgang mit sensiblen Gesundheitsdaten erschweren eine schnelle Einführung. Hinzu kommt, dass Patient:innen hierzulande häufig noch skeptisch gegenüber KI-gestützten Empfehlungen sind, insbesondere, wenn diese als Ersatz für ärztliche Beratung wahrgenommen werden. Dennoch zeigt das US-Beispiel, welches Potenzial generative KI für digitale Gesundheitsassistenten hat. Denn auch in Deutschland wächst das Ökosystem rund um digitale Gesundheitslösungen stetig, beispielsweise durch Digitale Gesundheitsanwendungen (DiGA).
Bei allen Möglichkeiten, die KI bietet, sollte man jedoch nicht vergessen, dass sie keine menschliche Einschätzung ersetzt.
Warum KI jetzt für Healthcare-Unternehmen relevant ist?
Die zunehmende Nutzung von KI verändert mehr und mehr die digitale Patient Journey. Immer häufiger findet der erste Kontakt mit medizinischen Informationen nicht mehr über klassische Suchmaschinen oder Websites statt, sondern über KI-gestützte Systeme. Für Pharma- und Healthcare-Unternehmen stellt sich daher eine neue strategische Frage: Wie sichtbar sind ihre Inhalte in der Welt der KI?
Wenn Patient:innen ihre Gesundheitsfragen künftig direkt an Chatbots stellen, entscheidet die Qualität und Struktur digitaler Inhalte darüber, ob Informationen von Unternehmen überhaupt noch in diesen Antworten auftauchen. Damit wird KI-Sichtbarkeit zu einem wichtigen Faktor in der digitalen Gesundheitskommunikation – ähnlich wie Suchmaschinenoptimierung in den vergangenen Jahren.
Wie sichtbar ist meine Healthcare-Marke in der KI?
Viele Healthcare-Unternehmen beschäftigen sich derzeit intensiv mit der Frage, wie Künstliche Intelligenz ihre Branche verändern wird. Gleichzeitig wissen nur wenige, wie sichtbar ihre Inhalte bereits heute in KI-Systemen sind. Dabei ist genau jetzt der richtige Zeitpunkt, sich mit diesem Thema strategisch auseinanderzusetzen.
LeFee unterstützt dich und deine Marke dabei, die Sichtbarkeit in KI-Systemen zu analysieren und konkrete Maßnahmen zu entwickeln. Du möchtest mehr zu den Möglichkeiten eines KI-Audits und einer GEO-Strategie wissen? Dann sprich uns gerne an!
Quellen:
bitkom-research.de
techradar.com