Künstliche Intelligenz in der Medizin – Chancen, Herausforderungen und Perspektiven

Revolution im Gesundheitswesen

Die Digitalisierung hat in den letzten Jahren nahezu alle Bereiche der Gesellschaft durchdrungen. Besonders tiefgreifende Veränderungen lassen sich im Gesundheitswesen beobachten. Im Zentrum dieser Entwicklung steht die künstliche Intelligenz (KI). Gemeint sind damit rechnergestützte Systeme, die auf Basis von Daten lernen, Muster erkennen und eigenständig Entscheidungen treffen können. Professorin Ulrike Attenberger, Direktorin der Radiologie an der Uniklinik Bonn, bringt es auf den Punkt: „Die Revolution ist nicht am Horizont – sie ist bereits da.“

Schon heute verändern KI-gestützte Anwendungen Diagnostik, Therapie und Organisation in der Medizin grundlegend. In diesem Artikel werden die Einsatzfelder, Vorteile, Risiken und ethischen Fragen dieser Entwicklung ausführlich beleuchtet.

Vielfältige Einsatzbereiche: Vom MRT bis zum digitalen Zwilling

Diagnostik & Bildanalyse: KI als „Super-Auge“ der Medizin

Einer der fortgeschrittensten Anwendungsbereiche der KI ist die medizinische Bildgebung. KI-Algorithmen werten Röntgenbilder, CT- und MRT-Aufnahmen in kürzester Zeit aus – präzise und zuverlässig. So kann etwa ein neuronales Netzwerk Hautkrebs anhand von Smartphone-Fotos erkennen und dabei erfahrene Dermatolog:innen in puncto Genauigkeit sogar übertreffen. Das Start-up SkinVision bietet entsprechende Lösungen bereits für Patient:innen an.

In der Radiologie analysieren KI-Systeme Lungenbilder zur Früherkennung von Lungenkrebs oder zur Beurteilung von COVID-19-Folgeschäden. Studien zeigen, dass die Trefferquote in manchen Fällen sogar höher liegt als bei menschlichen Fachärzt:innen.

Personalisierte Medizin: KI trifft Therapieentscheidungen

Die personalisierte Medizin profitiert erheblich vom Einsatz künstlicher Intelligenz. Anhand großer Datenmengen – von genetischen Informationen bis hin zu Lifestyle-Daten – ermittelt KI individuell angepasste Behandlungsoptionen. Besonders in der Onkologie kommen „digitale Zwillinge“ zum Einsatz: computergestützte Modelle, die die Reaktion eines bestimmten Patienten auf eine Therapie simulieren können.

So erklärte Professor Ansgar Büschges, Neurowissenschaftler an der Universität Köln: „KI kann heute schon Therapien vorschlagen, auf die kein Mensch gekommen wäre – weil sie sich aus Milliarden Datensätzen speisen.“

Forschung & Wirkstoffentwicklung: KI verkürzt Entwicklungszeiten

Auch in der Pharmaforschung verändert KI die Spielregeln. Früher dauerte die Entwicklung eines Medikaments im Schnitt 10 bis 15 Jahre. KI-gestützte Screening-Verfahren analysieren Millionen potenzieller Wirkstoffe binnen Tagen. In Cambridge wurde mit dem Roboter Eve ein System entwickelt, das vielversprechende Kandidaten für neue Medikamente selbstständig identifizieren kann.

Diese Technologie kam auch bei der COVID-19-Pandemie zum Einsatz, um antivirale Substanzen schnell zu prüfen und klinische Studien zu beschleunigen.

Smart Hospitals & Telemedizin: KI in Klinikabläufen

Im Bereich Organisation unterstützt KI die Steuerung von Klinikprozessen. So nutzt die Berliner Charité Telemonitoring-Systeme des Start-ups Noah Labs, um Risikopatient:innen auch nach der Entlassung im Blick zu behalten. Die KI analysiert Herzfrequenz, Blutdruck oder Bewegungsdaten in Echtzeit.

In China arbeiten sogenannte „Smart Hospitals“ mit KI-Agenten, die Terminmanagement, Diagnostik und sogar die Medikamentenvergabe koordinieren. Ein Beispiel ist das Krankenhaus in Hefei, das mit Hilfe von KI täglich über 10.000 Patient:innen versorgen kann – mit minimalem menschlichem Personal.

Pflegerobotik: Entlastung durch Assistenzsysteme

Pflegekräfte gehören zu den am stärksten belasteten Berufsgruppen im Gesundheitswesen. Hier verspricht KI praktische Entlastung – etwa durch Dokumentationsassistenten, Sturzprognose-Systeme oder soziale Roboter wie Pepper, der Gespräche mit Patient:innen führt und sie zu Untersuchungen begleitet.

Vorteile und Chancen: Effizienz, Präzision, Entlastung

Die Vorteile künstlicher Intelligenz in der Medizin sind vielfältig:

• Präzision: KI kann Diagnosen mit beeindruckender Genauigkeit stellen – frei von menschlicher Müdigkeit oder subjektiver Fehlinterpretation.
• Geschwindigkeit: Millionen von Datenpunkten werden in Sekunden analysiert – z. B. bei der Auswertung von Genomdaten.
• Entlastung: Ärzt:innen und Pflegekräfte können repetitive Aufgaben abgeben, mehr Zeit für Patient:innen gewinnen.
• Patienten-Empowerment: Smartwatches, Sensoren und Apps liefern kontinuierliche Gesundheitsdaten, die mit KI interpretiert werden können.
• Forschung: KI entdeckt verborgene Muster, beschleunigt Studien und erhöht die Erfolgswahrscheinlichkeit bei klinischen Prüfungen.

Laut einer Umfrage des Digitalverbands Bitkom aus dem Jahr 2025 können sich 68 % der deutschen Bevölkerung vorstellen, medizinische Diagnosen durch KI zumindest ergänzend zu erhalten.

Risiken und Herausforderungen: Daten, Vorurteile, Verantwortung

Datenschutz: Eine Frage des Vertrauens

Die Grundlage jeder KI ist der Zugang zu Daten. Doch Patientendaten sind besonders sensibel. Laut dem Bundesdatenschutzgesetz und der DSGVO müssen hohe Hürden genommen werden, um KI-Systeme sicher einzusetzen. Forscher:innen setzen auf Methoden wie „Federated Learning“, bei dem Daten nicht zentral gespeichert, sondern lokal verarbeitet werden – ein vielversprechender Ansatz zur Wahrung der Privatsphäre.

Bias: Diskriminierende Algorithmen

KI ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert wird. Eine Studie der Universität Tübingen zeigte, dass ein KI-System für kardiologische Diagnostik systematisch Patient:innen mit dunkler Hautfarbe benachteiligte – weil sie im Trainingsdatensatz unterrepräsentiert waren. Eine der Studienleiterinnen, Dr. Leila Hassan, warnt: „Technische Perfektion schützt nicht vor sozialer Blindheit.“

Regulierung: EU AI Act & BÄK-Positionen

Mit dem AI Act hat die EU im Jahr 2024 ein rechtliches Rahmenwerk für KI-Anwendungen geschaffen. Medizinische KI-Systeme gelten darin als Hochrisiko-Technologien – sie müssen strenge Prüfverfahren durchlaufen. Auch die Bundesärztekammer fordert in einem Positionspapier transparente Standards und ein zentrales Register validierter Systeme.

Akzeptanz & Ausbildung

Trotz aller Vorteile ist die Akzeptanz von KI bei medizinischem Fachpersonal nicht selbstverständlich. Eine Umfrage der Ärztekammer Niedersachsen ergab 2024, dass nur 32 % der Ärzt:innen KI als „echte Hilfe im Alltag“ sehen. Fehlende Schulung und Angst vor Kontrollverlust gelten als Hauptgründe.

Deshalb plädieren viele Expert:innen – wie die Medizininformatikerin Dr. Judith Mallwitz – für verpflichtende KI-Kompetenzkurse im Medizinstudium: „Der Mensch bleibt zentral – aber er braucht neue Werkzeuge, um mit der Technik souverän umgehen zu können.“

Ethische Dimensionen und Verantwortung

Künstliche Intelligenz wirft grundlegende ethische Fragen auf:

• Wer haftet bei Fehlentscheidungen? – Der Softwarehersteller? Der behandelnde Arzt?
• Darf eine KI Therapieentscheidungen treffen? – Oder bleibt das dem Menschen vorbehalten?
• Wie wird Fairness sichergestellt? – Insbesondere bei Minderheiten oder unterrepräsentierten Gruppen?

Hier greift die sogenannte TREGAI-Checkliste – ein Ethik-Leitfaden für medizinische KI, der Transparenz, Rechenschaft, Gerechtigkeit und Datenschutz als Kernpunkte benennt.

Ausblick: KI als Copilot – nicht als Ersatz

Die Zukunft der Medizin ist hybrid: Mensch und Maschine arbeiten Hand in Hand. KI wird nicht das medizinische Personal ersetzen, aber es deutlich unterstützen. Die Technik kann Risiken frühzeitig erkennen, personalisierte Behandlungsstrategien entwickeln und administrative Aufgaben übernehmen.

Zukünftige Entwicklungen wie Quantencomputing könnten die Leistungsfähigkeit medizinischer KI nochmals drastisch steigern. Gleichzeitig wird es entscheidend sein, ethische Grundsätze, Datenschutz und menschliche Empathie zu bewahren.

Wie es der Bioinformatiker Prof. Marcus Schreiber formuliert: „KI kann uns helfen, besser zu werden – aber sie darf uns nicht entmündigen.“

Zwischen Innovation und Verantwortung

Künstliche Intelligenz bietet enorme Chancen für eine bessere, effizientere und individuellere Gesundheitsversorgung. Sie ermöglicht präzisere Diagnosen, personalisierte Therapien und eine Entlastung des überlasteten Personals. Gleichzeitig birgt sie Risiken – von Datenmissbrauch über fehlerhafte Algorithmen bis hin zu unklaren Haftungsfragen.

Der Schlüssel liegt in der verantwortungsvollen Integration: Die Technik muss nachvollziehbar, fair und sicher sein – und den Menschen nicht ersetzen, sondern befähigen. So kann die KI ihren Platz als Copilot in der Medizin finden – nicht als Autopilot, sondern als Partner im Dienst der Gesundheit.