Ein wichtiger Schritt in der KI-Entwicklung sind sogenannte Large Language Models (LLMs), also KI-Sprachmodelle, mit denen über Chatbots interaktiv medizinisches Wissen abgefragt werden kann. Sie haben bereits in vielen Arbeitsbereichen Einzug gehalten, auch wenn ihre breite klinische Anwendung noch in der Entwicklung steckt. Parallel dazu gewinnen digitale Avatare zur Patientensteuerung an Bedeutung – insbesondere im Bereich der Notaufnahmen oder als digitale Erstkontakte in Hausarztpraxen. Sie könnten künftig das initiale Patientenassessment übernehmen.

Mit dem Einzug von KI in die medizinische Versorgung verändert sich auch das traditionelle Verständnis der Arzt-Patienten-Beziehung. Über Jahrhunderte hinweg war sie durch ein hohes Maß an Vertrauen geprägt – nun tritt eine dritte Instanz hinzu: die Maschine. Die Herausforderung besteht darin, Vertrauen in KI zu entwickeln, ohne dabei die ärztliche Verantwortung aus der Hand zu geben. 

Patienten nutzen bereits heute KI-basierte Tools zur Selbstdiagnose und kommen mit konkreten Therapievorstellungen in die Praxis. Das heißt, wir müssen künftig nicht nur medizinisches Wissen einordnen, sondern auch digitale Vorinformationen bewerten und ggf. korrigieren.