LONDON (IT BOLTWISE) – In den USA wächst die Zahl der Menschen, die medizinische Daten an KI-Programme übermitteln, um sich besser zu informieren oder Diskussionen mit Ärzten vorzubereiten. Neue Angebote wie ChatGPT für Gesundheitsfragen sollen dabei helfen, gespeicherte Datensätze zu verstehen und Veränderungen im Verlauf zu verfolgen. Gleichzeitig betonen Fachleute, dass KI zwar plausibel klingen kann, aber bei sensiblen Situationen irren oder zu wenig dringlich reagieren kann. Entscheidend bleibt für Nutzer, wie zuverlässig Datenschutzversprechen sind und wie konsequent sie KI als Ergänzung und nicht als Notfallersatz behandeln.
Wer medizinische Informationen nicht nur googelt, sondern direkt in ein KI-Programm hochlädt, trifft auf eine neue Art von Schnittstelle zwischen Alltag und Versorgung. In den USA berichten Befunde, dass ein relevanter Teil der Erwachsenen AI zu Gesundheitsfragen nutzt: Laut einer Erhebung der KFF geben 1 von 3 Erwachsenen an, sie hätten AI bereits zu Gesundheitsanliegen konsultiert. Besonders verbreitet ist in diesem Kontext ChatGPT; der Anbieter nennt eine wöchentliche Nutzung durch mehr als 300 Millionen Menschen weltweit für Gesundheitsfragen, während in der KFF-Umfrage 44% der US-Erwachsenen ChatGPT nutzen. Genau diese Kombination aus großer Reichweite und der Möglichkeit, strukturierte Inhalte wie Arztbriefe, Laborwerte sowie Daten aus Wearables einzubinden, macht das Thema so praktisch – und so anspruchsvoll.
Technisch verändert sich damit weniger die reine „Antwortfähigkeit“ eines Sprachmodells, sondern der Kontext, aus dem es seine Ausgaben speist. Die Grundlage für eine zielgerichtetere Unterstützung entsteht, wenn Nutzer medizinische Datensätze und Messwerte hochladen und das System daraus Hinweise ableitet: Welche Schritte jemand pro Tag geht, wie Schlaf und Ernährung aussehen, oder welche Details in vergangenen Arztnotizen stehen. OpenAI kündigte dabei eine breitere Ausrollung an US-Nutzer an, damit medizinische Unterlagen in ChatGPT hochgeladen werden können, um Änderungen im Gesundheitsverlauf zu verfolgen und Gespräche mit Ärztinnen und Ärzten vorbereiteter zu führen – inklusive konkreter Ausgabeformate wie beispielsweise Rezeptideen bei speziellen Anliegen wie niedrigen Eisenwerten. Im Hintergrund geht es also nicht nur um eine „Chat-Funktion“, sondern um ein Datenverarbeitungs- und Sicherheitskonzept, das erklärbar machen muss, was mit hochgeladenen Informationen passiert.
Beim Datenschutz prallen zwei Welten aufeinander: klassische Medizin-Workflows mit strikteren Schutzmechanismen und KI-Systeme, die rechtlich oft anders eingeordnet sind. In den USA gibt es nach Angaben aus dem Bericht kein umfassendes bundesweites Datenschutzgesetz für Gesundheitsdaten. Gleichzeitig werben Anbieter von Gesundheits-KI – darunter auch Unternehmen, die Lösungen wie Claude for Healthcare oder Copilot Health bereitstellen – mit Sicherheitsversprechen: Gespräche seien verschlüsselt, die Unternehmen würden die Daten nicht zum Trainieren der Modelle nutzen und auch keine Werbung zielgerichtet auf Basis der Inhalte schalten. Außerdem heißt es, Nutzer könnten medizinische Datensätze und Apple-Health-Informationen jederzeit abtrennen; OpenAI nennt für die Löschung eine Frist von 30 Tagen. Genau diese Mischung aus „Privacy-by-Policy“ und technischen Schutzbehauptungen ist für Anwender der Kernreiz.
Dr. Bob Wachter, Chair of the Department of Medicine an der University of California, San Francisco, beschreibt in dem Bericht seine Abwägung sehr klar: „I believe them because I think they’ve got a strong business interest in keeping their word, “ sagte Wachter. „But the risk is not zero; it’s just very small, and you really need to decide whether it’s worth it.“ Besonders interessant ist dabei seine Kritik an der Erwartungshaltung: Laut Wachter ist es problematisch, dass Unternehmen so viele Datenschutzversprechen machen müssen, um Nutzer überhaupt zur Weitergabe sensibler Daten zu bewegen. Gleichzeitig liefert er eine praktische Handlungslogik für den Alltag: Wenn man Fragen zur eigenen Gesundheit stellen möchte, sei ein fortgeschritteneres KI-Modell vorteilhaft, weil es die Vorgeschichte besser berücksichtigen könne. Er beschreibt es in dem Bericht als „felt like the benefits outweigh the risk“ – also als Nutzen-Risiko-Abgleich, der in seiner Bewertung zugunsten der KI ausfällt.
Andere Stimmen setzen stärker auf die Frage, was passiert, wenn etwas schiefgeht. Dr. Art Caplan, Bioethiker und Professor emeritus an der NYU Grossman School of Medicine, fordert laut Bericht mehr Sicherheit in der Vertraulichkeit und mehr Transparenz, wie man sich gegen Leaks wappnet und was nach einem Hack oder einem versehentlichen Abfluss passiert: „I would never turn my data over to a private entity without more assurance of confidentiality or understanding of how they’re going to protect against leaks and more clarity about what happens if there is a hack or an accidental leak, “ sagte Caplan. Er verweist zudem auf eine reale Zäsur in der Branche: 23andMe hatte 2023 einen großen Datenabfluss; später meldete das Unternehmen 2025 Insolvenz an und verkaufte Daten von Millionen Kunden an eine gemeinnützige Organisation. Caplan argumentiert, dass das rechtliche und ethische Fundament, um solche Informationen zuverlässig zu steuern, noch nicht ausgereift sei, und ergänzt: „The legal and ethical infrastructure to handle all of this information and to handle personal and sensitive information, that just doesn’t exist yet.“ Dass hier keine reine Theorie vorliegt, zeigt, wie schnell Datenschutzversprechen zur nachträglichen Schadensbegrenzung werden können.
Neben Datenschutz wird in dem Bericht vor allem die Genauigkeit als Risiko beleuchtet. Auch wenn KI vor „Life-or-Death“-Entscheidungen warnt, übernehmen Menschen dennoch gelegentlich die erste überzeugend klingende Antwort – und genau dort entstehen Probleme. Der Bericht nennt, dass KI Halluzinationen produzieren und bei komplexen Symptombildern danebenliegen kann. In Studien früherer KI-Versionen fanden Forschende etwa in einem JAMA Oncology-Artikel 2023, dass eine ältere ChatGPT-Version bei über einem Drittel der von den Autorinnen und Autoren erstellten Prompt-Beispiele unangemessene Empfehlungen zur Krebstherapie gab; zudem sei die fehlerhafte Einschätzung schwerer zu erkennen gewesen, weil das System nur eine Antwort liefert und seine „Zuverlässigkeit“ wie selbstverständlich wirkt. Auch eine Veröffentlichung in Nature Medicine im Februar beschreibt Fehlerbilder: Das Tool habe bestimmte lebensbedrohliche Konstellationen bei Fragen rund um Asthmaanfälle und diabetische Ketoazidose heruntergespielt und in Fällen, in denen Ärzte eindeutig zur Notaufnahme geraten hätten, selbst die Dringlichkeit nicht im gleichen Maß gespiegelt.
Welche Konsequenzen ergeben sich daraus für die Praxis? Ramaswamy und Nadkarni raten im Bericht zu einer bewusst „smarten“ Nutzung: Nutzer sollen Fragen so formulieren, dass sie Fakten statt Emotionen in den Vordergrund stellen, um „emotional mirroring“ zu vermeiden, und sie sollten sensible Kontexte gezielt begrenzen, etwa indem sie bei ChatGPT die Dauer der Datenfreigabe angeben. Ramaswamy sagt zugleich: „AI, it’s like a mirror. So if you’re coming at it with anxiety, it’s going to reflect anxiety back at you, “ und Tyagi findet in der Untersuchung keinen signifikanten Performancegewinn durch längere Gespräche: „there was not a significant improvement of performance compared with a single interaction.“ Nadkarni betont der Bericht zufolge, man solle „verify, then trust“, und zwar nicht nur aufgrund einer Unternehmensrichtlinie, sondern idealerweise durch unabhängige Bestätigung, dass Patientendaten nicht für das Training verwendet werden. Entscheidend wird außerdem die Grenze zum Notfallersatz: Ramaswamy formuliert das im Bericht als Grundsatz – „Perhaps most important is to trust your body and trust your common sense, “ und ergänzt: „If you’re considering going to the emergency department before you message the AI, you should just go to the emergency department rather than just leaving it up to the AI to make a decision.“ Damit wird die KI als Unterstützer im Gespräch positioniert, nicht als Gatekeeper der Akutversorgung.
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