BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) – Neue Studien und Versorgungsdaten aus Deutschland und Österreich verschieben den Blick auf chronische Schmerzen: ADHS-Anzeichen treten bei therapieresistenten Erwachsenen deutlich häufiger auf. Parallel zeigen KI-gestützte Ansätze, dass sich Diagnoserisiken aus elektronischen Patientenakten zuverlässig herausarbeiten lassen. Während Medikamente in der Praxis dominieren, bleibt der Anteil nicht-medikamentöser Therapien spürbar niedrig. Der Artikel ordnet ein, was das für Kliniken, Entwickler von Health-Software und die kommenden Debatten um KI-Einsatz in der Therapie bedeutet.
Chronische Schmerzen sind längst mehr als ein orthopädisches Symptom. Wie aktuelle Forschung zur Schnittstelle von Neurobiologie und psychischen Belastungen nahelegt, wirken ADHS-Anzeichen bei Erwachsenen mit langanhaltenden, therapieresistenten Beschwerden häufiger zusammen als in der Allgemeinbevölkerung. Gleichzeitig steigt in der Versorgung die Komplexität: Multimorbidität und wahrgenommener Stress nehmen zu, was die Behandlung nicht nur medizinisch, sondern auch organisatorisch erschwert. In dieser Gemengelage verlagert sich der Schwerpunkt: von der Frage, wie Schmerzen „weg“ therapierbar sind, hin zu der Frage, wie sich Ursachenprofile, Risikofaktoren und Versorgungsengpässe zusammen denken lassen.
Der Zusammenhang zwischen ADHS und chronischen Schmerzzuständen wird dabei nicht als reine Korrelation abgetan. In den Studien werden vor allem zwei Mechanismen diskutiert: Neuroinflammation und zentrale Sensibilisierung. Die technische Idee dahinter ist plausibel: Wenn Schmerzverarbeitung im Nervensystem dauerhaft „hochgefahren“ bleibt, können psychische bzw. neuroentwicklungsbezogene Muster die Wahrnehmung verstärken oder die Regulation erschweren. Für die Therapie bedeutet das, dass Diagnostik und Verlauf nicht isoliert betrachtet werden dürfen. Genau hier setzt auch die Digitalisierung an, weil sie hilft, Risikokonstellationen systematisch aus Akten zu rekonstruieren.
Während klassische Diagnostik häufig auf standardisierten Fragebögen und klinischer Anamnese beruht, zeigen KI-Modelle offenbar, wie sich Hinweise in elektronischen Patientenakten messbar verdichten lassen. Ein KI-Ansatz der Duke University erreicht demnach bei der ADHS-Erkennung auf Basis von Patientenakten eine Trefferquote von 92 Prozent und identifiziert Vitamin-D-Mangel als möglichen Indikator. Bemerkenswert ist weniger die einzelne Zahl als die Pipeline-Logik: Daten aus der Versorgung werden in trainierbare Features überführt, Muster werden für Risikostratifizierung genutzt und anschließend klinisch validiert. Als Vergleich wirkt das wie ein Pendant zu anderen Akten-basierten Gesundheits-KI-Systemen, die in der Industrie (etwa aus dem Umfeld großer Plattformanbieter) zunehmend für Triage und Dokumentationsunterstützung entwickelt werden.
Der Markt- und Versorgungsrahmen liefert den Hintergrund, warum solche Systeme an Relevanz gewinnen. Zi-Versorgungsatlas-Daten zeigen für 2024 hohe Multimorbiditätsraten bei 50- bis 59-Jährigen: Rund 45 Prozent der Frauen und 43 Prozent der Männer leiden mindestens an zwei chronischen Erkrankungen, bei Frauen steigt die Multimorbidität um 12 Prozent, bei Männern um 14 Prozent. Parallel berichten etwa 20 Prozent der Erwachsenen über erhöhte Stressbelastung, besonders betroffen sind Frauen, Erwerbstätige und jüngere Erwachsene. Branchenexperten warnen daher davor, KI als „Wundermittel“ zu verkaufen: „KI kann Empathie und Behandlungskontinuität nicht ersetzen, sie muss klinische Entscheidungen verlässlich unterstützen“, lautet sinngemäß die zentrale Botschaft aus der Fachwelt.
In der Praxis zeigt sich zugleich eine strukturelle Schieflage. Trotz bekannter Wechselwirkungen zwischen psychischen Faktoren und Schmerzbiologie dominieren Medikamente, während nicht-medikamentöse Interventionen oft zu kurz kommen. Laut einer Studie unter Beteiligung der MedUni Graz erhielten in österreichischen Spitälern zwischen 2021 und 2023 86 Prozent Analgetika, aber nur 40 Prozent physiotherapeutische Maßnahmen; andere nicht-medikamentöse Interventionen lagen bei weniger als 10 Prozent. Die Patientengruppe war im Schnitt 73 Jahre alt und wies häufiger kardiovaskuläre Begleiterkrankungen auf. Genau dieser Mix erhöht den Bedarf an integrierter Versorgung: Wer multimorbide ist, braucht Therapien, die aufeinander abgestimmt sind.
Während KI-Tools bei Diagnostik und Verlauf helfen sollen, schreitet auch die Arznei- und Therapieentwicklung in Richtung neuer Wirkprinzipien voran. Mesoblast hat Anfang 2026 die Rekrutierung für eine Phase-III-Studie zur Zelltherapie gegen chronische Rückenschmerzen abgeschlossen; frühere Ergebnisse deuten auf lang anhaltende Schmerzreduktion nach einer Einmalbehandlung hin, und für Europa wird eine Partnerschaft mit Grünenthal genannt. Parallel gibt es in der Psychiatrie Forschung zu Psilocybin: Die EPIsoDE-Studie belegte im Juni 2026 die langfristige Wirksamkeit von Psilocybin in Kombination mit Psychotherapie bei therapieresistenter Depression. Solche Ansätze zeigen, wie stark sich Behandlungspfade diversifizieren.
Doch Digitalisierung stößt in der realen Versorgung auf harte Grenzen, insbesondere beim Zugang zu Psychotherapie. Fachverbände warnen vor drohenden Budgetierungen und Honorarkürzungen; ab Januar 2027 droht demnach der Wegfall von rund 38 Prozent der wöchentlichen Therapiesitzungen. Bereits heute warten Patienten in Sachsen teils mehrere Monate auf einen Platz. Genau hier steht die Frage „Fortschritt oder Risiko?“ im Raum. Eine YouGov-Umfrage im Auftrag der SBK beschreibt, dass 38 Prozent der Deutschen KI-Chatbots bei psychischen Belastungen genutzt haben und zwei Drittel die Anwendung als hilfreich empfanden; zugleich betonen rund 79 Prozent, KI könne menschliche Empathie nicht ersetzen. Für Entwickler heißt das: KI-Systeme müssen Grenzen klar markieren, Datenschutz respektieren und Sicherheitsmechanismen implementieren.
Die zukünftige Entwicklung wird deshalb weniger vom einzelnen Modell abhängen, sondern von der Integration in klinische Prozesse und von Governance. Konzepte wie MIRA und AMIE, die in Nature vorgestellt werden und effiziente Behandlungspläne erstellen, sind als Idee sichtbar, aber aufgrund ungeklärter Verantwortlichkeiten noch nicht automatisch im Klinikalltag einsetzbar. Aus Sicht der Künstlichen Intelligenz bedeutet das: Modelle brauchen nachvollziehbare Entscheidungswege, verbindliche Verantwortlichkeiten und solide Validierung für unterschiedliche Patientengruppen. Für Unternehmen in der Enterprise-Software- und Health-Tech-Industrie entsteht daraus ein klarer Fahrplan: KI-gestützte Module in EHR-Workflows (Elektronische Patientenakten) müssen auditierbar, datenschutzkonform und im Qualitätsmanagement verankert sein, damit sie die Versorgungslücke real schließen können, ohne neue Risiken zu erzeugen.
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