KI in der Arztpraxis: Zwischen Entlastung und Verantwortung

Künstliche Intelligenz ist in der medizinischen Versorgung nicht mehr nur ein Zukunftsthema. In vielen Praxen wird sie bereits eingesetzt: zur Terminvergabe, bei der Spracherkennung, für administrative Routinen oder zur medizinischen Recherche. Doch der praktische Nutzen hängt weniger von der Technologie allein ab als von der Frage, ob sie sinnvoll in bestehende Abläufe integriert wird.

Speaker

Jan Baumann, MD

Licensed physician, business economist (B.A.) and founder of SHAPE Consulting, focused on digital transformation and artificial intelligence in healthcare. He is also active in the Hartmannbund Bayern, where he was elected second deputy state chairman.

Darum ging es im Webinar „KI für Ärztinnen und Ärzte“, das DR. INFO gemeinsam mit Jan Baumann, Arzt und CEO von SHAPE Consulting, veranstaltete. Der Anspruch war bewusst pragmatisch: keine Grundsatzdebatte über künstliche Intelligenz, sondern ein Blick auf konkrete Anwendungsfälle im ärztlichen Alltag.

Schon zu Beginn zeigte sich, dass viele Ärztinnen und Ärzte mit KI experimentieren, zugleich aber unsicher bleiben, wo der tatsächliche Mehrwert liegt. Allgemeine KI-Systeme sind bekannt, auch Spracherkennung und Terminassistenten werden vielfach genutzt. Doch die entscheidende Frage lautet: Welche Aufgaben lassen sich dadurch wirklich besser, schneller oder sicherer erledigen?

Entlastung beginnt bei Routineaufgaben

Ein großer Teil der Arbeit in Praxen besteht aus Verwaltung, Kommunikation und Dokumentation. Genau dort kann KI kurzfristig den größten Nutzen stiften. Telefonanfragen, Rezeptwünsche, Terminbuchungen, Befundtexte, interne Leitfäden oder Patienteninformationen folgen häufig wiederkehrenden Mustern. KI kann solche Prozesse vorbereiten, strukturieren und beschleunigen.

Im Webinar wurde deutlich: Der Nutzen entsteht nicht dadurch, dass ein Tool möglichst viele Funktionen verspricht. Entscheidend ist, ob es ein konkretes Problem löst. Eine Praxis mit überlastetem Telefon braucht andere Unterstützung als eine Praxis, die vor allem an Dokumentation oder Arztbriefen scheitert.

Jan Baumann empfahl deshalb, KI entlang der sogenannten Patient Journey zu betrachten. Der Weg des Patienten beginnt meist zu Hause: Ein Symptom tritt auf, ein Arzt wird gesucht, die Praxis wird kontaktiert. Danach folgen Check-in, Anamnese, Behandlung, Dokumentation, Nachsorge und Abrechnung. An vielen dieser Stationen kann KI helfen — aber nicht überall ist sie gleich relevant.

Der Telefonagent als Beispiel

Besonders anschaulich wurde dies in einer Live-Demonstration eines KI-Telefonagenten von DR. INFO. Der digitale Assistent nahm eine Rezeptanfrage entgegen, fragte nach Name, Geburtsdatum, Medikament und Rückrufnummer und übertrug die Informationen in ein strukturiertes System. Nach ärztlicher Freigabe konnte der Agent den Patienten automatisch zurückrufen und über die Freigabe des E-Rezepts informieren.

Das Beispiel zeigt, wohin die Entwicklung geht. KI soll nicht nur Texte erzeugen, sondern Arbeitsabläufe übernehmen, vorbereiten und dokumentieren. Sie wird damit vom reinen Chatbot zum Prozessassistenten. Für Praxen ist das relevant, weil viele Anrufe nicht medizinisch komplex sind, aber dennoch Personal binden. Wenn Rezeptanfragen, Terminwünsche oder Informationen automatisiert vorstrukturiert werden, kann das Praxisteam entlastet werden.

Entscheidend bleibt jedoch die Grenze der Automatisierung. Der Telefonagent kann Informationen aufnehmen und weiterleiten. Die medizinische oder organisatorische Entscheidung bleibt beim Praxisteam.

Medizinische Recherche braucht Quellen

Ein weiterer Schwerpunkt war die medizinische Wissensarbeit. Ärztinnen und Ärzte müssen Leitlinien, Studien, Arzneimittelinformationen und individuelle Patientenkontexte zusammenführen. Allgemeine KI-Systeme können dabei hilfreich wirken, sind aber im klinischen Kontext problematisch, wenn Quellen, Aktualität und Datenschutz nicht gesichert sind.

DR. INFO positioniert sich hier als medizinisches System, das Antworten auf Basis geprüfter Quellen, Leitlinien und Studien liefern soll. Der Unterschied ist wesentlich. In der Medizin reicht es nicht, dass eine Antwort plausibel klingt. Sie muss nachvollziehbar sein. Quellenbezug, Aktualität und fachliche Kontrolle sind keine Zusatzfunktionen, sondern Grundvoraussetzungen.

Das gilt besonders bei Differenzialdiagnosen, Therapiefragen oder komplexen Konstellationen. KI kann eine erste Orientierung geben, Informationen strukturieren und Recherchezeit verkürzen. Sie darf aber keine ärztliche Entscheidung ersetzen.

Datenschutz als Kernfrage

Kaum ein Thema nahm im Webinar so viel Raum ein wie Datenschutz und Regulierung. Der Grund ist einfach: Medizinische Daten sind besonders sensibel. Wer allgemeine KI-Systeme mit Patientendaten nutzt, riskiert rechtliche und organisatorische Probleme.

Besprochen wurden unter anderem DSGVO, EU AI Act, Medizinprodukterecht, Datenschutzfolgeabschätzung, Auftragsverarbeitung und Schulungspflichten. Besonders kritisch wurde der Einsatz nicht-europäischer Systeme bewertet, wenn unklar ist, wo Daten verarbeitet, gespeichert oder weiterverwendet werden.

Für Praxen folgt daraus eine einfache Regel: Patientendaten gehören nicht ungeprüft in allgemeine KI-Tools. Vor dem Einsatz eines Systems muss geklärt werden, welche Daten verarbeitet werden, ob sie für Training genutzt werden, wo sie gespeichert werden und welche vertraglichen Grundlagen bestehen.

Datenschutz ist dabei nicht nur eine juristische Pflicht. Er entscheidet darüber, ob ein KI-System im medizinischen Alltag überhaupt seriös einsetzbar ist.

Prompting ist eine neue Grundkompetenz

Ein praktischer Teil des Webinars befasste sich mit Prompting. Viele schlechte KI-Ergebnisse entstehen nicht zwingend durch schlechte Systeme, sondern durch unklare Eingaben. Wer bessere Antworten will, muss präziser fragen.

Ein sinnvoller Prompt enthält drei Elemente: die Rolle, die das System einnehmen soll; das gewünschte Format; und den Kontext der Aufgabe. Eine Anfrage wie „Erstelle eine Patienteninformation zu Hypertonie“ liefert meist ein allgemeines Ergebnis. Besser ist eine präzise Anweisung: Für welche Patientengruppe? In welcher Sprache? Mit welchem Ziel? In welcher Länge? Mit oder ohne Fachbegriffe?

Für den Praxisalltag ergeben sich daraus viele Anwendungen: E-Mail-Entwürfe, Aufklärungstexte, SOPs, Website-Texte, Befundberichte oder strukturierte Patientenempfehlungen. Prompting wird damit zu einer Arbeitskompetenz, ähnlich wie der Umgang mit Praxissoftware oder medizinischen Datenbanken.

Der Engpass ist nicht nur Technik

Die Einführung von KI scheitert selten nur an der Software. Häufiger scheitert sie an unklaren Prozessen. Wenn ein Telefonassistent eingeführt wird, aber niemand definiert, welche Anfragen er bearbeiten darf, entsteht neue Arbeit. Wenn ein Dokumentationssystem nicht ins Praxisverwaltungssystem passt, bleibt Copy-and-Paste. Wenn MFA nicht eingebunden werden, fehlt Akzeptanz.

Baumann betonte deshalb die Bedeutung von Change Management. Praxisteams müssen verstehen, welchen Nutzen ein System bringt und wo seine Grenzen liegen. Ärztinnen und Ärzte müssen definieren, welche Aufgaben automatisiert, vorbereitet oder nur unterstützt werden dürfen.

Der Maßstab sollte messbar sein. Wird das Telefonaufkommen reduziert? Sinkt die Dokumentationszeit? Werden Arztbriefe schneller fertig? Verbessert sich die Struktur von Befunden? Nur wenn diese Fragen beantwortet werden, lässt sich beurteilen, ob KI tatsächlich hilft.

Menschliche Kontrolle bleibt entscheidend

Bei aller technischen Entwicklung blieb die zentrale Botschaft des Webinars nüchtern: Die Verantwortung bleibt beim Menschen. KI kann formulieren, sortieren, zusammenfassen und Vorschläge machen. Sie kann aber irren. Gerade Sprachmodelle erzeugen Antworten, die plausibel klingen können, ohne medizinisch korrekt zu sein.

Deshalb müssen KI-Ergebnisse im ärztlichen Kontext geprüft werden. Das gilt für medizinische Recherche ebenso wie für Befundtexte, Patienteninformationen und Dokumentation. KI ist ein Assistenzsystem, kein Ersatz für klinisches Urteil.

Fazit

Der sinnvolle Einsatz von KI in der Arztpraxis beginnt nicht mit der Auswahl eines Tools, sondern mit der Analyse des Problems. Wo entsteht heute unnötige Arbeit? Wo gehen Informationen verloren? Wo wird Personal durch Routine gebunden? Wo kann medizinische Recherche schneller und nachvollziehbarer werden?

Die stärksten Anwendungsfelder liegen derzeit in Telefonassistenz, Termin- und Rezeptprozessen, Dokumentation, Befund- und Arztbrieferstellung, Patientenkommunikation und medizinischer Recherche. Der Nutzen kann erheblich sein, wenn die Einführung strukturiert erfolgt.

KI wird die ärztliche Arbeit nicht ersetzen. Aber sie kann einen Teil jener Arbeit übernehmen, die Ärztinnen und Ärzte und ihre Teams von der eigentlichen Versorgung abhält. Genau darin liegt ihr realistischer Wert.