LONDON (IT BOLTWISE) – Aktuelle PwC-Erhebungen zeigen, dass mehr als 50 Prozent der KI-Nutzer gesundheitliche Fragen zuerst über KI-Systeme klären. Jeder vierte greift zudem auf KI-gestützte Tools zurück, um Fitness- und Ernährungspläne zu erstellen. Gleichzeitig setzen rund zwei Drittel der Techniknutzer auf Gesundheits-Apps oder Wearables als laufende Datenquelle. Die Studie macht damit deutlich, wie stark sich die Informationsbeschaffung von der klassischen Beratung hin zu digitaler Vorab-Prävention verlagert.

KI im Gesundheitsalltag: Über 50 % nutzen sie als erste Anlaufstelle
KI im Gesundheitsalltag: Über 50 % nutzen sie als erste Anlaufstelle (Foto: IT BOLTWISE)
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Gesundheitliche Entscheidungen werden immer häufiger nicht erst im Behandlungszimmer vorbereitet, sondern bereits davor am Smartphone oder über einen KI-Assistenten. In einer aktuellen Erhebung von PwC gaben laut den Angaben mehr als 50 Prozent der Anwender von Künstlicher Intelligenz an, diese Technologie als erste Anlaufstelle für medizinische Fragestellungen zu nutzen. Damit verschiebt sich die Informationslogik: Die Suche nach Symptomerklärungen, möglichen Ursachen und nächsten Schritten beginnt zunehmend in einem KI-Dialog, nicht in klassischen Informationskanälen. Für den Gesundheitssektor bedeutet das eine neue Kontaktfläche, an der Nutzer Erwartungen an Tempo, Verständlichkeit und vor allem an Verlässlichkeit mitbringen.

Auch die Rolle der KI wird dabei konkreter als „nur“ ein Recherche-Tool. PwC nennt als Beispiel die individuelle Gesundheitsplanung: Bereits jeder vierte Nutzer greift demnach auf KI-gestützte Systeme zurück, um Fitness- und Ernährungspläne zu erstellen. In der Praxis läuft das häufig auf eine unmittelbare Handlungsanleitung hinaus, bevor Betroffene überhaupt professionelle medizinische Dienste in Anspruch nehmen. Diese Vorverlagerung verändert nicht nur die Patienten-Arzt-Interaktion, sondern auch die Qualität der ersten Entscheidungsgrundlage: Nutzer beziehen ihre Einschätzung aus algorithmisch aufbereiteten Daten und Textantworten, während im Hintergrund fortlaufend weitere Messwerte aus der Umgebung oder dem eigenen Verhalten einfließen können. Für Anbieter heißt das, dass KI nicht als isolierte Funktion betrachtet wird, sondern als integraler Bestandteil eines digitalen Gesundheitsworkflows.

Parallel wächst die Bedeutung von messbaren Begleitdaten durch Wearables und Gesundheits-Apps. Etwa zwei Drittel der Techniknutzer verwenden demnach solche Anwendungen, um körperliche Parameter kontinuierlich im Blick zu behalten. Diese Geräte liefern nicht nur Zeitreihen, sondern auch den Kontext, auf dem KI-Auswertungen aufbauen können: Puls-, Aktivitäts- oder Schlafdaten werden als laufende Datenquelle genutzt und ergänzen die Informationsbasis, auf die Nutzer zurückgreifen, wenn sie ihr Wohlbefinden bewerten. Damit entsteht ein Zusammenspiel aus mobiler Datenerfassung und algorithmischer Auswertung, das sich zunehmend als Standard in der persönlichen Gesundheitsvorsorge etabliert. Der technische Kern dahinter ist weniger „ein einzelnes Modell“, sondern die Pipeline aus Datenerhebung, Normierung, Interpretation und verständlicher Rückmeldung an den Nutzer.

Dass die Akzeptanz jedoch nicht gleichmäßig über alle Altersgruppen hinweg verläuft, zeigt die Studie besonders deutlich. Mehr als die Hälfte der Befragten aus der Generation Z vertraut KI bereits medizinischen Fragen an; gleichzeitig ist die Zahlungsbereitschaft in dieser Gruppe höher als bei älteren Jahrgängen. Rund 59 Prozent der Generation Z würden laut PwC bereit sein, einen höheren Preis für Wearables mit medizinischer Auswertung zu zahlen. Bei den über-60-Jährigen liegt dieser Wert dagegen nur bei 36 Prozent. Interessant ist daneben die Selbstwahrnehmung: Lediglich 54 Prozent der jüngeren Generation stufen ihre Gesundheit als gut ein, während bei den über-60-Jährigen etwa zwei Drittel zu dieser Einschätzung kommen. Diese kritische Sicht der Jüngeren korreliert in den Daten mit einem verstärkten Interesse an Optimierungsmöglichkeiten durch Technik – ein Signal, dass KI-gestützte Gesundheitsangebote nicht nur Informationen liefern, sondern auch den Wunsch nach Steuerbarkeit und kontinuierlichem Feedback adressieren.

Für Entwickler und Anbieter entscheidet damit weniger die reine Funktionsvielfalt als die Frage, ob die Lösung in den Alltag passt und dabei Vertrauen aufbauen kann. PwC nennt als zentrale Anforderungen, dass digitale Gesundheitsangebote bezahlbar, vertrauenswürdig und alltagstauglich gestaltet sein müssen. Der Hinweis von Dr. Christian Wulff aus dem Umfeld von PwC unterstreicht dabei die Logik: Nur wenn diese Faktoren zusammenkommen, können Dienste eine breite Akzeptanz finden und ihren Nutzen als ergänzende Säule im Gesundheitssystem entfalten. In der technischen Umsetzung bedeutet „vertrauenswürdig“ vor allem, dass Nutzer die Validität der Daten nachvollziehen können und dass die Ausgabe so gestaltet ist, dass sie nicht in Unschärfen oder Fehlinterpretationen abrutscht. Ebenso gehört dazu, dass die Handhabung im täglichen Leben funktioniert – also nicht nur die Modelle „halten“, sondern auch die Bedienoberflächen, Frequenzen der Rückmeldungen und die Verständlichkeit der Ergebnisse.

Die Studie verbindet diese Anforderungen außerdem mit der Motivation, die hinter der Nutzung digitaler Hilfsmittel steht. Rund 49 Prozent der Befragten geben an, länger und gesünder leben zu wollen, indem sie entsprechende Technologien verwenden. Für den Markt ist das wichtig, weil es erklärt, warum sich die Nutzung nicht zwangsläufig auf „Neugier“ beschränkt, sondern in eine konkrete Zielsetzung mündet. Gleichzeitig zeigt der Befund zur Altersstreuung, dass Vermarktung und Produktdesign unterschiedliche Schwerpunkte setzen müssen: Eine Lösung, die bei jüngeren Nutzern vor allem als Optimierungs- und Entscheidungsassistent wahrgenommen wird, muss bei älteren Gruppen anders ansetzen, etwa durch noch klarere Nutzennavigation, größere Zurückhaltung bei komplexen Erklärungen und eine konsequent alltagstaugliche Datenauswertung. Genau hier entscheidet sich, ob KI im Gesundheitsbereich als Ergänzung akzeptiert wird oder ob Skepsis dominiert.

Unternehmen sollten die Erkenntnisse aus der PwC-Erhebung deshalb als Produkt- und Integrationsaufgabe lesen. Wenn KI tatsächlich zur ersten Anlaufstelle wird, steigt der Druck auf Robustheit, Transparenz und konsistente Nutzerführung: Nutzer erwarten schnelle Antworten, aber sie brauchen Orientierung, wann ein KI-Output lediglich eine Informationshilfe ist und wann medizinische Abklärung sinnvoll wird. Technisch betrachtet verschiebt sich der Fokus weg von reinem Modelltraining hin zu Themen wie Datenqualität, Modell- und Antwort-Risikosteuerung sowie einer nachvollziehbaren Darstellung der Eingangsgrößen. Für die strategische Roadmap heißt das: KI-gestützte Gesundheitsfunktionen sollten als Teil eines Systems entwickelt werden, das Wearables, App-Logik und verständliche Interpretationsschichten zu einer verlässlichen Nutzererfahrung bündelt.

Am Ende liefert die PwC-Erhebung ein klares Stimmungsbild für die kommenden Monate: Über 50 Prozent nutzen KI als Einstieg in Gesundheitsfragen, jeder vierte verknüpft KI direkt mit Ernährungs- und Fitnessplänen, und rund zwei Drittel setzen auf Wearables als Datenbasis. Die Herausforderung besteht nun darin, diese Nutzungsbereitschaft in nachhaltige Akzeptanz zu überführen – und zwar nicht durch „mehr KI“, sondern durch Vertrauen in Daten und Ergebnisse, durch Bezahlbarkeit und durch eine Bedienbarkeit, die sich in den Alltag integriert. Wenn Anbieter diese drei Achsen konsequent adressieren, wird KI im Gesundheitskontext weniger zur experimentellen Spielerei und eher zu einem praktischen Vorstufelement für Prävention und Planung.


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