BOSTON / LONDON (IT BOLTWISE) – Ein klinischer Versuch am Beth Israel Deaconess Medical Center testet, ob KI-Chatbots in der dringenden medizinischen Versorgung Ärzte sinnvoll entlasten können. Patientinnen und Patienten beschrieben ihre Symptome zunächst mit einem spezialisierten Bot, anschließend fasste die Software jedes Gespräch zusammen. Ärztinnen und Ärzte konnten die Zusammenfassungen vor dem Termin prüfen und gezielt in die Interaktion eingreifen. In den ersten Ergebnissen zeigte sich der Nutzen in vielen Fällen – bei gleichzeitig dokumentierten, seltenen Halluzinationsfehlern.
Im Bostoner Beth Israel Deaconess Medical Center ist ein KI-Experiment gestartet, das weniger den Fokus auf spektakuläre Diagnosen legt, sondern auf den Alltag in der Versorgungsrealität: In einem achtmonatigen klinischen Versuch schilderten rund 100 Teilnehmende ihre Beschwerden zunächst mit einem medizinisch trainierten Chatbot. Erst danach trafen sie die Ärztinnen und Ärzte der jeweiligen Einrichtung. Der Bot führte dabei eine Art strukturiertes Gespräch, erkundete Symptome, mögliche Ursachen und infrage kommende Behandlungsansätze und erzeugte anschließend eine Gesprächszusammenfassung. Diese Zusammenfassung lag so vor, dass die Ärztinnen und Ärzte sie vor dem Termin sichten konnten – als eine Art vorbereitendes Briefing, nicht als eigenständige Entscheidungseinheit.
Die Studie ist in diesem Setup besonders interessant, weil sie gezielt prüft, ob ein solcher Bot in der Primär- beziehungsweise Akutversorgung unterstützend wirken kann, ohne irreführende oder potenziell schädliche Inhalte zu produzieren. Laut den im medizinischen Journal The Lancet veröffentlichten Ergebnissen hielten die primärversorgenden Ärztinnen und Ärzte den Bot in etwa 75 Prozent der Fälle für hilfreich. Außerdem gaben sie an, dass sich ihre Handhabung bei mehr als der Hälfte der Fälle verändert habe. Für die praktische Bedeutung heißt das: Der Mehrwert entsteht nicht nur durch Informationsbereitstellung, sondern auch durch eine andere Gesprächsvorbereitung und damit potenziell durch effizientere Entscheidungen am Patientenbett.
Technisch steht hinter dem Ansatz kein allgemein nutzbarer Chat, sondern ein für „clinical reasoning“ trainiertes System. Benannt wurde der Bot AMIE, kurz für „Articulate Medical Intelligence Explorer“, und er basiert auf Googles KI-Technologie Gemini. Entscheidend ist dabei die Eingrenzung des Aufgabenbereichs: Der Bot arbeitet mit einem relativ kurzen, moderierten Dialog und leitet daraus die Zusammenfassung ab. In der Darstellung aus dem Versuch wird betont, dass eine Halluzination – also das Erfinden von Informationen – in dieser engen Gesprächsform weniger wahrscheinlich sei als in einem System, das eine komplette Akte und viele verschiedene Kontexte gleichzeitig verarbeiten müsste. Gleichzeitig zeigen die Daten: Das Risiko verschwindet nicht. Ein dokumentierter Fall betraf eine falsche zeitliche Einordnung eines Datums, das als zukünftig beschrieben wurde, obwohl es in der Vergangenheit lag.
Mit Blick auf die Patientenseite wird die Studie zudem greifbar: Viele Teilnehmende vertrauten dem Bot zunächst, allerdings erst in der gesicherten Ko-Präsenz mit medizinischem Personal. Zwei namentlich genannte Mediziner ordnen das ein; Peter Brodeur verglich den Bot in der Funktion der Gesprächsvorbereitung mit einem leistungsstarken Medizinstudenten oder Assistenzarzt. Adam Rodman beschrieb, dass Patientinnen und Patienten dem System erst dann Vertrauen schenkten, als sie erkannten, dass es im „Hand-off“ an die Ärztinnen und Ärzte überging und nicht als Ersatz für diese verstanden werden sollte. Zusätzlich überwachten während der Gespräche speziell geschulte Ärztinnen und Ärzte die Interaktion. Sie brachen zwar in den Hunderten geführten Dialogen keine Unterhaltungen ab, gaben jedoch in einigen Fällen Kontext nach – zum Beispiel, als der Bot eine Krebserkrankung unter möglichen Diagnosen nannte. In dieser Situation griff ein Arzt ein, um die Teilnehmenden zu beruhigen und die Bandbreite der Erwägungen zu erklären.
Damit passt das Ergebnis in eine breitere Entwicklung der vergangenen Jahre: Seit mehr als einem Jahrzehnt arbeiten sowohl große Technologieunternehmen als auch akademische Gruppen und medizinische Einrichtungen daran, KI nicht nur für Bildanalyse oder die Auswertung von Laborparametern einzusetzen, sondern auch für die klinische Entscheidungsunterstützung. In vielen Pilotprojekten liegt die Messlatte dabei auf Genauigkeit, doch in der Versorgung zählt ebenso, wie gut ein System mit Unsicherheit umgeht und wie kontrollierbar es ist. Die im Text erwähnte Einordnung zu KI-Antworten aus dem Suchumfeld unterstreicht, warum der Pilot in Beth Israel Deaconess Medical Center einen sicherheitsorientierten Zuschnitt wählte: Wenn generative Antworten außerhalb medizinischer Trainings- und Prüfgrenzen etwa in relevanten Größenordnungen ungenau sein können, dann verschiebt sich der Nutzen von „Antwort geben“ zu „Konversation strukturieren und Informationen vorsortieren“.
Ein weiterer Baustein ist die Frage, wie weit sich ein solcher Ansatz in der Praxis skalieren lässt. Das Projekt wurde zunächst so konzipiert, dass Sicherheit im Vordergrund stand; inzwischen startet Google zudem einen landesweiten Versuch, der Besuche mit und ohne Chatbots vergleichen soll. Für Health-IT-Verantwortliche und Klinikkoordinatoren ist das der Punkt, an dem sich aus einem Proof-of-Concept eine mögliche Prozessänderung ableitet: Nicht jede Minute im Wartezimmer ist automatisch ersetzbar, aber eine bessere Vorstrukturierung kann verhindern, dass Informationen mehrfach abgefragt werden, und sie kann Ärztinnen und Ärzte auf die relevanten Themen fokussieren. Der Kardiologe Robert Califf, der nicht an der Studie beteiligt war, bringt es laut Quelle als Potenzial in die Zukunft: Die Technologie könne Probleme sichtbar machen, für die ein Arzt ohne solche Vorfilter möglicherweise weniger Zeit aufwenden müsste – zugleich sei es nicht selbstverständlich, dass sich die Belastung der Ärztinnen und Ärzte automatisch reduziert.
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