Künstliche Intelligenz oder Ärzte in 10 Jahren? Eine glänzende Zukunft oder eine ohne Ärzte?

Kann künstliche Intelligenz Ärzte ersetzen? Durch die jüngsten Entwicklungen ist diese Frage keine reine Science-Fiction mehr. In diesem Beitrag stellen wir die neuesten Daten dazu vor, was uns in 10 Jahren erwarten könnte.

Wird die Technologie den Arztberuf erschüttern?

In den letzten Jahren wird häufig eine Frage diskutiert: „Wird künstliche Intelligenz Ärztinnen und Ärzte ersetzen?“ Im Februar 2025 erklärte der Microsoft-Gründer Bill Gates in The Tonight Show, künstliche Intelligenz könne in nur 10 Jahren „ziemlich gute medizinische Empfehlungen geben“, und Menschen würden „für viele Dinge nicht mehr gebraucht“.

Solche Behauptungen sind nicht neu. Bemerkenswert ist jedoch, dass Google nur wenige Wochen nach dieser Aussage ein neues KI-System für klinische Gespräche vorstellte: AMIE (Articulate Medical Intelligence Explorer). In Untersuchungen wurden die diagnostische Genauigkeit, Kommunikationsfähigkeit und das Schlussfolgern bei Behandlungsentscheidungen von AMIE mit den Leistungen von Ärzten verglichen.

📊 Die Realität in Zahlen: AMIE gegenüber Ärzten

• Anteil korrekter Diagnosen durch AMIE: 60%

• Erfolgsrate der Ärzte bei denselben Fällen: 34%

Wir schreiben erst 2025. Gegenwärtig scheint der Arztberuf nicht bedroht. Doch lässt sich das auch für die Zeit in 10 Jahren sagen?

🌍 Eine Revolution im Gesundheitswesen innerhalb von 10 Jahren?

Skeptiker mögen diese Aussagen über künstliche Intelligenz als Science-Fiction ansehen. Viele frühere Zukunftsvisionen — Internet, Supercomputer in der Hosentasche, WLAN — gehören heute jedoch selbstverständlich zum Alltag.

Was bereits Wirklichkeit ist:

• Beckman Institute: Ein KI-Modell zur Tumorerkennung anhand von Bilddaten

• King’s College Hospital: Ein KI-System zum Nachweis von Auffälligkeiten in MRT-Aufnahmen befindet sich in der klinischen Erprobung

• Med-PaLM und ChatGPT: Die US-amerikanische ärztliche Zulassungsprüfung bestanden

• Institute of Cancer Research (London): Ein KI-Test sagt innerhalb von 48 Stunden die beste Medikamentenkombination voraus

🧠 Vertiefte Anwendungsfelder: Pathologie, Neurologie und Onkologie

Innerhalb von 10 Jahren könnte der gesamte Arbeitsablauf der Pathologie mit künstlicher Intelligenz verknüpft sein:

• Routineschnitte werden automatisch durch KI klassifiziert

• KI bestimmt im Voraus die erforderlichen pathologischen Tests

• Künstliche Intelligenz erstellt Berichtsentwürfe

🧑‍⚕️ Werden menschliche Ärzte in den Hintergrund treten?

Insbesondere in Bereichen mit hohem Datenaufkommen wie der Radiologie könnten die Kosten- und Geschwindigkeitsvorteile der künstlichen Intelligenz die Übernahme einzelner ärztlicher Aufgaben ermöglichen. Dabei ist jedoch eine entscheidende Warnung zu betonen:

👉 Wenn Ihre klinische Tätigkeit ausschließlich auf Lehrbuch- und Protokollwissen beruht, könnte künstliche Intelligenz Sie schnell überholen.

Denn der Kern der Medizin liegt weiterhin im menschlichen Kontakt. Einen Patienten nicht allein anhand seiner Daten zu verstehen, sondern ihm in die Augen zu sehen, seinen Tonfall zu hören, seine Gesten zu lesen und seine Geschichte, Sorgen und Erwartungen zu erspüren — dies sind ausschließlich menschliche Fähigkeiten, die künstliche Intelligenz auch in naher Zukunft nicht vollständig nachahmen können wird.

💰 Geschäftsmodell und Wirtschaft: Ist der Einzug der KI in das Gesundheitswesen unvermeidlich?

Künstliche Intelligenz hält auch in Bereiche wie die Krankenpflege Einzug. Neue Daten:

• KI-gestützte Pflegesysteme arbeiten für ungefähr 9 Dollar pro Stunde

• Dies ist deutlich weniger als die Stundenvergütung menschlicher Pflegekräfte von 35–40 Dollar

Für Gesundheitssysteme unter Kostendruck könnte dies attraktiv sein.

🤖 Vertrauenskrise: Wie sehr können wir KI vertrauen?

Ein Patient mit verspäteter Lymphomdiagnose gibt seine drei Monate alten Daten in das KI-Modell Claude 3.7 ein

Die KI hätte schon damals ein Lymphom an die erste Stelle gesetzt!

Dadurch verbreitet sich die Idee, statt einer „Zweitmeinung“ eine „KI-Meinung“ einzuholen. Dieser Ansatz weist jedoch einige ernsthafte Probleme auf:

• Risiko falscher Informationen: KI-Systeme können aus Internetdaten lernen, deren Richtigkeit nicht bestätigt wurde

• Unpassende Trainingsdaten: Ein mit britischen Daten trainierter Algorithmus kann beispielsweise bei Patienten in der Türkei eine geringe Genauigkeit aufweisen

• Fehlende Empathie: In der Anwendung Koko für psychische Gesundheit bezeichneten Nutzer GPT-3-gestützte empathische Nachrichten als „künstlich und leer“

🧠 KI und Ärzte Hand in Hand: Ein realistisches Szenario?

Gilt Alan Turings Annahme, eine Maschine sei intelligent, wenn sie nicht von einem Menschen zu unterscheiden ist, auch im Gesundheitswesen?

Eine Untersuchung ergab:

• Nur 65% der Patienten konnten KI und einen echten Arzt voneinander unterscheiden

• Bei Themen mit hohem Risiko war das Vertrauen in KI geringer

Unsere Empfehlung ist eindeutig:

Wir müssen lernen, zusammenzuarbeiten, statt miteinander zu konkurrieren.

⏳ Welche Fachgebiete werden zuerst betroffen sein?

Die Verbreitung künstlicher Intelligenz in der Medizin wird die einzelnen Fachgebiete nicht gleich schnell und nicht gleich tiefgreifend verändern. In Disziplinen, die technisch leichter automatisierbar sind, dürfte der Wandel früher eintreten. Fachgebiete, die auf menschlichem Kontakt und klinischer Intuition beruhen, werden hingegen voraussichtlich länger von Menschen ausgeübt werden.

🟢 Kurzfristig, in den nächsten 10 Jahren: Zuerst betroffene Fachgebiete

Diese Bereiche arbeiten mit großen Datenmengen, und ihre Entscheidungen beruhen überwiegend auf standardisierten Algorithmen:

• Radiologie: KI-Systeme zur Bildanalyse erkennen inzwischen Befunde wie Tumoren, Embolien und Blutungen rasch.

• Pathologie: Digitale Pathologiesysteme und KI-gestützte Verfahren zur Auswertung von Objektträgern verbreiten sich zunehmend.

• Dermatologie: Da die Diagnostik auf visuellen Befunden beruht, hat KI insbesondere bei der Klassifikation von Hautveränderungen große Fortschritte erzielt.

• Augenheilkunde: KI wird zunehmend beim Netzhautscreening und beim Nachweis von Erkrankungen wie diabetischer Retinopathie eingesetzt.

🟡 Mittelfristig betroffene Fachgebiete

Hier sind sowohl Daten als auch menschlicher Kontakt wichtig. KI wird eine unterstützende Rolle übernehmen:

• Innere Medizin: Klinische Entscheidungsunterstützungssysteme werden bereits in die Diagnostik integriert. Die Entscheidung liegt jedoch weiterhin beim Arzt.

• Allgemeinmedizin: Triage, Verordnungen und Verlaufskontrollen werden stärker automatisiert. Der erste Kontakt zum Patienten hat jedoch weiterhin menschliche Aspekte.

• Genetische Beratung: KI ist stark in der Datenanalyse. Für menschliche Aspekte wie Ethik und Kommunikation innerhalb der Familie werden jedoch weiterhin Beratende benötigt.

• Psychiatrie: KI wird bestimmte Symptome erfassen können. Empathie und der Aufbau einer individuellen Beziehung bleiben jedoch weiterhin ärztliche Aufgaben.

🔴 Langfristig betroffene Fachgebiete

Diese Bereiche erfordern menschliche Fähigkeiten wie Intuition, ethische Beurteilung, komplexe soziale Interaktion und Krisenmanagement:

• Notfallmedizin: Schnelle Entscheidungen, Patientenkommunikation, Anpassung an die Umgebung und die Behandlung mehrerer Organsysteme stellen KI vor Schwierigkeiten.

• Anästhesiologie und Intensivmedizin: Komplexe Aufgaben wie schnelle und richtige Reaktionen auf physiologische Veränderungen in Echtzeit, die Steuerung von Wechselwirkungen mehrerer Organsysteme und die Koordination im Team bleiben große Herausforderungen für künstliche Intelligenz. Gerade unerwartete intraoperative Komplikationen oder rasch wechselnde Zustände auf der Intensivstation erfordern menschliche Intuition und Erfahrung.

• Chirurgie, insbesondere Allgemein- und Tumorchirurgie: Robotische Unterstützung wird zunehmen. Entscheidungen, Komplikationsmanagement und Intuition während der Operation liegen jedoch bislang allein beim Menschen.

• Kinderheilkunde: Eine Beziehung zu Kindern aufzubauen, ihr Verhalten zu deuten und mit der Familie zu kommunizieren erfordert weiterhin ein hohes Maß an Empathie.

• Palliativversorgung und Onkologie: Unterstützende Versorgung, Begleitung des Sterbens, emotionale Solidarität und ethische Entscheidungen werden noch lange menschliche Aufgaben bleiben.

🔍 Fazit: Endet der Arztberuf, oder verändert er sich?

Künstliche Intelligenz beginnt, bei Diagnostik, Triage, Bildanalyse und Dateninterpretation die menschliche Leistungsfähigkeit zu übertreffen. Doch selbst die fortgeschrittensten Modelle haben derzeit Schwierigkeiten in folgenden Bereichen:

• Komplexe klinische Situationen verstehen

• Empathie zeigen

• Zwischenmenschliche Beziehungen aufbauen

Deshalb beschreiben Fachleute den Arzt der Zukunft folgendermaßen:

• 📚 Verfügt neben medizinischem Wissen auch über Datenkompetenz

• 🧑‍🤝‍🧑 Kommuniziert gut und besitzt eine ausgeprägte Fähigkeit zur Empathie

• 🤝 Betrachtet künstliche Intelligenz als „Assistenz“ statt als „Konkurrenz“

🚀 Botschaft für die Zukunft

Medizinische Ausbildung und Praxis müssen sich im KI-Zeitalter weiterentwickeln. Datenwissenschaft und digitale Gesundheitskompetenz werden für den Arzt der Zukunft grundlegende Voraussetzungen sein. Doch ein „Arzt“ mit menschlicher Hand, Stimme, Gesicht und Herz wird weiterhin im Mittelpunkt des Gesundheitssystems stehen.

Wenn Sie in der Patientenversorgung nicht gut sind, könnten Sie auch Ihren Platz im Gesundheitswesen verlieren.