LONDON (IT BOLTWISE) – Neue Auswertungen zeigen, dass ChatGPT bei der Arztsuche systematisch eher Krankenhäuser als unabhängige Praxen nennt. Entscheidend ist dabei nicht nur, welche Informationen im Netz existieren, sondern welche Quellen das Modell tatsächlich „zitieren“ kann. Für Praxen kann ein „Nicht-Erwähnt-Werden“ den Zustrom neuer Patientinnen und Patienten spürbar bremsen. Der Beitrag erklärt die Messlogik, die technischen Ursachen und einen schnellen Check, wie sich die eigene Sichtbarkeit in KI-Antworten überprüfen lässt.
Wer heute nach einem Orthopäden oder einer Fachärztin in einer US-Stadt sucht, startet die Entscheidung zunehmend anders als noch vor wenigen Jahren: Nicht mehr die lange Link-Liste bei einer klassischen Suche, sondern eine kurze, kuratierte Antwort aus einem KI-Assistenten. In den ausgewerteten Fragen wurde deutlich, dass ChatGPT bei der Arztsuche bevorzugt Namen nennt, die an Krankenhaus- oder Health-System-Strukturen gekoppelt sind. Für unabhängige Praxen entsteht dadurch ein neues Sichtbarkeitsproblem: Wenn die Praxis im KI-Antwortfenster nicht vorkommt, wird sie praktisch aus der Auswahl herausgefiltert, noch bevor Patientinnen und Patienten Rezensionen oder Bewertungen vergleichen.
Der zentrale Mechanismus lässt sich als Unterschied zwischen „Citation“ und „Mention“ beschreiben. Eine Citation ist die Quelle, aus der das Modell seine Antwort ableitet; eine Mention ist dagegen der Praxisname, der für Patientinnen und Patienten am Ende sichtbar wird. Das wirkt trivial, hat aber eine harte Konsequenz: ChatGPT kann nur dann eine Praxis nennen, wenn es dafür eine zitierfähige Quelle hat. In der Studie wurden dafür in einem ersten Schritt 200 unabhängige Praxen zufällig aus dem NPPES-Register gezogen, über 18 Fachgebiete und 20 Metros verteilt. Anschließend wurden rund 4.950 patientennahe Fragen gestellt – und überraschend war die Antwortmuster-Lücke: Die zufällig ausgewählten unabhängigen Praxen wurden in den Tests nicht zitiert und tauchten auch nicht als Erwähnung auf.
Technisch betrachtet ist das Ergebnis weniger „Bias“ als Datenverfügbarkeit in zitierfähigem Format. Beim Mapping der Quellen zeigt sich ein strukturelles Ungleichgewicht: Ein großer Block entfällt auf Krankenhaus-Besetzungs- und Mitarbeitendenlisten (27,5%), die unabhängig von einzelnen Praxen automatisch mit Ärztinnen und Ärzten gefüllt werden und in der Regel auch webseitig gepflegt werden. Ein weiterer Teil (23%) geht auf praxis- oder gruppeneigene Websites zurück, allerdings vor allem bei großen Gruppen oder datenreichen Seiten. Die 200 untersuchten unabhängigen Praxen erhielten davon keinen Anteil. Selbst spezialisierte Seiten wie Fach- und Credentialing-Profile (22,1%) sind zwar grundsätzlich breit zugänglich, viele Praxen prüfen aber offenbar nicht, ob dort Aktualitäten sauber abgebildet sind. Zusätzlich spielen nationale Verzeichnisse eine Rolle (8,3%), die für Rankingzuteilungen oft kostenpflichtig sind.
Damit sind zwei „Linsen“ im Spiel: Citations erklären, aus welchen Quellen das Modell Evidenz zieht; Mentions zeigen, wen Patientinnen und Patienten tatsächlich sehen. Weil Krankenhaus-verbundene Ärztinnen und Ärzte in mehreren Quellenvarianten gleichzeitig auftauchen können, kann ihr Anteil bei Mentions über einzelne Citation-Kategorien hinaus wachsen. Die Studie liefert dafür konkrete Muster: Über alle Antworttypen hinweg dominieren Krankenhäuser bei den Nennungen, während unabhängige Praxen – egal ob als Gruppe oder als Solo-Standort – hinterherhinken. Interessant ist die Differenz nach Fragestil: Die Lücke ist besonders groß bei Fragen, die auf Reputation und Auffindbarkeit abzielen, und sie schließt sich zumindest teilweise bei Prozedur-orientierten Fragen, wo die eigenen Seiten einer Praxis als Quelle stärker konkurrieren können.
Für die Praxis bedeutet das: Der nationale Durchschnitt ist wenig hilfreich, weil Fachgebiet und Region den Ausschlag geben. Besonders ausgeprägt ist die Tendenz zu Krankenhaus-verbundenen Ärztinnen und Ärzten in Kardiologie und Orthopädie: Dort liegt der Anteil der Krankenhaus-affiliierten Nennungen laut Auswertung bei etwa einem Drittel, während unabhängige Praxen oft nur im einstelligen Prozentbereich auftauchen. Umgekehrt kippt es bei Dermatologie und plastischer Chirurgie: Hier können unabhängige Praxen den größten Teil der zitierten bzw. sichtbaren Oberfläche halten, sofern die Seiten Inhalte mit hoher Qualität und ausreichender Tiefe bieten. Geografie verstärkt den Effekt; in einem Markt mit vielen akademischen Medical Centers sinkt der „Platz“ für Unabhängige. So reicht die Spanne in der Auswertung von ungefähr 7% in Boston bis über 20% in Charlotte.
In einem weiteren Schritt wird der Marktimpuls klar: Wenn immer mehr Patientinnen und Patienten über KI-Antworten starten und das Modell verstärkt Krankenhaus-affiliierte Ärztinnen und Ärzte in den Vordergrund stellt, entsteht ein verstärkender Kreislauf. Die größten Systeme gewinnen dann nicht nur durch etablierte Zahlungsströme (Payer-Leverage), sondern auch über „Patient Acquisition“ an der neuen Einstiegstür. Unabhängige Praxen sehen sich damit einem zusätzlichen Auswahlfilter gegenüber, der oft nicht ihre Marke zeigt – selbst wenn die klinische Qualität vergleichbar ist. Als Vergleich zur breiteren Wettbewerbslandschaft lohnt der Blick auf Googles AI Overviews, bei denen eine in der Antwort genannte Marke laut Seer Interactive etwa 33% mehr organische Klicks erhalte als eine nicht erwähnte. Auch wenn nicht jede Plattform identisch arbeitet, verdeutlichen solche Effekte die ökonomische Hebelwirkung von „Mentionbarkeit“.
Einordnung aus Branchen- und Regulatorperspektive: Der Ansatz ist datengetrieben und korrelativ, aber die Einschränkungen sind wichtig. Die Tests laufen laut Methodik single-platform und US-only; das Verhalten kann sich auf anderen Systemen wie Perplexity oder auf Google’s AI Overviews anders darstellen, ebenso können sich Modelländerungen nach GPT-5.5 (Abfragezeitraum: Mai 2026) auswirken. Gerade im Gesundheitsumfeld zählen zusätzlich Security- und Datenschutzanforderungen: KI-gestützte Recherche darf nicht zu einer intransparenten Weitergabe personenbezogener Daten führen, und Content-Quellen müssen aktuell, korrekt und nachvollziehbar sein. Für Praxen heißt das praktisch: Website- und Verzeichnisdaten sind nicht nur Marketing, sondern auch ein Sicherheits- und Governance-Thema für verlässliche öffentliche Informationen.
Wie können unabhängige Praxen den eigenen Stand schnell prüfen? Die Studie empfiehlt einen „Audit Light“-Ansatz in etwa zwei Minuten: In ChatGPT werden Fragen gestellt, die Patientinnen und Patienten typischerweise formulieren, etwa nach der besten Praxis im Fachgebiet und in der Stadt, nach Anlaufstellen für eine konkrete Erkrankung oder nach Top-Ärztinnen und -Ärzten in der Region. Entscheidend ist nicht die allgemeine Antwortqualität, sondern wie häufig die eigene Praxis als Mention auftaucht. Wenn die Antwort nie fällt, ordnet die Auswertung dies in die Gruppe ein, die in den Tests bei den 200 unabhängigen Praxen ebenfalls keine Nennungen erhielt. Danach folgen zwei vertiefende Fragen: Woher kommt die Beschreibung, wenn man doch erwähnt wird, und welche spezifischen Signale (z. B. benannte Fachärztinnen, Fellowship-Training, „Signature Procedures“) erhöhen die Wahrscheinlichkeit, dass das Modell die eigene Praxis aus einer zitierfähigen Quelle überzeugend ausspielt.
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