Die Arbeit hat das Ziel, zu untersuchen, inwiefern der Einsatz von KI die Patientenberatung im Gesundheitswesen verändert und welche Chancen, Risiken und ethischen Herausforderungen sich daraus ergeben. Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Gesundheitswesen gewinnt zunehmend an Bedeutung. Digitale Technologien kommen heute in nahezu allen Bereichen der medizinischen Versorgung zum Einsatz, von der Diagnostik bis hin zur Therapieplanung. Auch die Patientenberatung wird zunehmend durch KI-basierte Systeme unterstützt. Diese sollen den Zugang zu verlässlichen Informationen erleichtern, die Interaktion zwischen Ratsuchenden und Fachpersonal verbessern und die Gesundheitskompetenz der Bevölkerung stärken. Gleichzeitig entstehen neue Fragen zu Sicherheit, Transparenz und ethischer Verantwortung im Umgang mit KI-Systemen.
Mit dem schrittweisen Inkrafttreten des Artificial Intelligence Act der Europäischen Union (EU AI Act) ab August 2024 wurden erstmals verbindliche rechtliche Rahmenbedingungen für den Einsatz von KI in der Europäischen Union geschaffen. Der Rechtsrahmen zielt darauf ab, Risiken im Zusammenhang mit KI systematisch zu begrenzen und ins-besondere Anwendungen im Bereich der medizinischen Beratung und Diagnostik streng zu regulieren. Gesundheitsanbieter und Entwickler müssen hohe Anforderungen an Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Sicherheit erfüllen, um den Schutz sensibler Patientendaten zu gewährleisten und Fehlanwendungen zu vermeiden. Damit wird deutlich, dass der verantwortungsvolle Einsatz von KI in der Patientenberatung nicht allein eine technische, sondern auch eine gesellschaftliche Aufgabe ist.
Vor diesem Hintergrund untersucht die vorliegende Arbeit, inwiefern der Einsatz von KI-gestützten Systemen im Gesundheitswesen die Beratung von Patienten verändert und welche Chancen, Risiken sowie ethischen Herausforderungen sich daraus ergeben. Ziel ist es, die Potenziale und Grenzen dieser Technologien systematisch darzustellen und kritisch zu bewerten, in welchem Maße KI die klassische Patientenberatung sinnvoll ergänzen kann.
Inhaltsverzeichnis
- Abkürzungsverzeichnis
- 1 Einleitung
- 2 Zentrale Begriffe und theoretische Grundlagen
- 2.1 Grundlagen der Patientenberatung im Gesundheitswesen
- 2.2 Begriff und Merkmale von KI
- 2.3 Technologien und Anwendungsformen von KI
- 3 Einsatzgebiete von KI in der Patientenberatung
- 3.1 Vermitteln von Gesundheitsinformationen
- 3.2 Prävention und Symptombewertung
- 3.3 Therapiebegleitung und Nachsorge
- 4 Chancen, Risiken und ethische Fragestellungen beim Einsatz von KI in der Patientenberatung
- 4.1 Chancen
- 4.2 Risiken
- 4.3 Ethische Fragestellungen
- 4.4 Kritische Abwägung
- 5 Schlussbetrachtung
- Erklärung zur Nutzung von KI-Werkzeugen
- Literaturverzeichnis
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Arbeit untersucht, inwiefern der Einsatz von KI-gestützten Systemen im Gesundheitswesen die Patientenberatung verändert und welche Chancen, Risiken sowie ethischen Herausforderungen sich daraus ergeben. Das primäre Ziel ist es, die Potenziale und Grenzen dieser Technologien systematisch darzustellen und kritisch zu bewerten, um herauszufinden, in welchem Maße KI die klassische Patientenberatung sinnvoll ergänzen kann.
- Definition und Abgrenzung von Patientenberatung und Künstlicher Intelligenz.
- Darstellung der Hauptanwendungsgebiete von KI in der Patientenberatung, inklusive Beispiele.
- Analyse der Chancen und potenziellen Verbesserungen durch KI-Systeme im Gesundheitswesen.
- Identifikation von Risiken und Limitationen beim Einsatz von KI, wie z.B. unzuverlässige Informationen.
- Erörterung ethischer Fragestellungen und rechtlicher Rahmenbedingungen (EU AI Act).
- Kritische Abwägung der Integration von KI in die klassische Patientenberatung.
Auszug aus dem Buch
4.2 Risiken
Der Einsatz von KI in der Patientenberatung ist mit verschiedenen Risiken verbunden, die sowohl technische als auch organisatorische Bereiche betreffen. Diese reichen von unzuverlässigen Informationen über mangelnde Nachvollziehbarkeit bis hin zu möglichen Fehlentwicklungen in der Arzt-Patienten-Kommunikation. Ein großes Risiko liegt in der Genauigkeit und Zuverlässigkeit der von KI-Systemen bereitgestellten Informationen. Besonders LLMs zeigen in der Praxis erhebliche Schwächen. Sie können fiktive oder unbelegte Inhalte erzeugen, sogenannte Halluzinationen, die faktisch falsch sind und in medizinischen Kontexten schwerwiegende, möglicherweise sogar lebensgefährliche Konsequenzen haben können (Kather, 2025, S. 97). Da LLMs nach Wahrscheinlichkeiten arbeiten, ist ihr Antwortverhalten nicht deterministisch. Sie können selbst bei identischen Eingaben zu unterschiedlichen Ergebnissen kommen. (Gilbert & Freyer, 2025, S. 161–162).
Ein weiteres Problem ergibt sich aus der Komplexität der KI-Systeme. Ihre Entscheidungsprozesse sind oft so undurchsichtig, dass sie auch für Fachleute kaum noch nachvollziehbar sind. Dieses sogenannte Blackbox-Problem erschwert die Nachvollziehbarkeit der Entscheidungsgrundlagen und führt zu Unsicherheiten bei der Bewertung von Ergebnissen (Von Conta et al., 2025, S. 849). Hinzu kommt, dass häufig unklar ist, wer im Fall fehlerhafter Entscheidungen die Verantwortung trägt. Fehlende Zuständigkeiten und unklare Haftungsfragen können das Vertrauen in KI-gestützte Systeme erheblich beeinträchtigen (Dencker & Nguyen, 2026, S. 157).
Da KI-Modelle auf Trainingsdaten beruhen, spiegeln sie unweigerlich die Strukturen, Verzerrungen und Vorurteile wider, die in diesen Daten enthalten sind. Wenn die verwendeten Datensätze beispielsweise bestimmte Bevölkerungsgruppen unterrepräsentieren oder gesellschaftliche Ungleichheiten widerspiegeln, kann dies zu Verzerrungen, sogenannten Bias, führen (Disselkamp & Schmiedchen, 2026, S. 341). Diese Verzerrungen beeinflussen die Ergebnisse der Systeme und können im Extremfall dazu führen, dass Patientengruppen aufgrund von Merkmalen wie Alter, Geschlecht, Herkunft oder Ethnie benachteiligt werden (Kather, 2025, S. 192). Eine repräsentative und qualitativ hochwertige Datengrundlage ist daher entscheidend, um faire und verlässliche Ergebnisse sicherzustellen.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Die Einleitung führt in die zunehmende Bedeutung von KI im Gesundheitswesen und speziell in der Patientenberatung ein, skizziert den rechtlichen Rahmen des EU AI Act und formuliert die Forschungsfrage nach Chancen, Risiken und ethischen Herausforderungen.
2 Zentrale Begriffe und theoretische Grundlagen: Dieses Kapitel definiert die Grundlagen der Patientenberatung, unterscheidet starke von schwacher KI sowie generative von diskriminativen Modellen und erläutert die rechtlichen Merkmale von KI-Anwendungen gemäß KI-Verordnung.
3 Einsatzgebiete von KI in der Patientenberatung: Der Abschnitt beschreibt die vielfältigen Anwendungsbereiche von KI in der Patientenberatung, darunter die Vermittlung von Gesundheitsinformationen, Prävention und Symptombewertung sowie Therapiebegleitung und Nachsorge durch Chatbots und virtuelle Assistenten.
4 Chancen, Risiken und ethische Fragestellungen beim Einsatz von KI in der Patientenberatung: Das Kapitel analysiert die potenziellen Vorteile wie verbesserte Zugänglichkeit und Personalisierung sowie die Nachteile wie unzuverlässige Informationen, das Blackbox-Problem und Bias in den Trainingsdaten, und beleuchtet zudem ethische Aspekte wie Autonomie und Verantwortung.
5 Schlussbetrachtung: Die Schlussbetrachtung resümiert, dass KI-Systeme die Patientenberatung erweitern können, weist aber auf die Notwendigkeit eines ausgewogenen Zusammenspiels von technologischem Fortschritt, ethischer Reflexion und menschlicher Verantwortung hin.
Schlüsselwörter
Künstliche Intelligenz, Patientenberatung, Gesundheitswesen, Chancen, Risiken, Ethik, Chatbots, LLMs, Gesundheitskompetenz, Digitalisierung, Prävention, Therapiebegleitung, Datenanalyse, Blackbox-Problem, Datenschutz.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit befasst sich grundsätzlich mit den Auswirkungen und der Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in die Patientenberatung innerhalb des Gesundheitswesens.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Zentrale Themenfelder sind die Grundlagen der Patientenberatung und KI, die Einsatzgebiete von KI, sowie die damit verbundenen Chancen, Risiken und ethischen Fragestellungen.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Das primäre Ziel ist es zu untersuchen, wie KI-gestützte Systeme die Patientenberatung verändern, welche Potenziale und Grenzen sie aufweisen und inwieweit sie die klassische Beratung sinnvoll ergänzen können.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit basiert auf einer umfassenden Literaturrecherche aktueller wissenschaftlicher Quellen und Fachstudien.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil behandelt die zentralen Begriffe und theoretischen Grundlagen von KI und Patientenberatung, die wichtigsten Einsatzgebiete von KI, sowie eine detaillierte Analyse der Chancen, Risiken und ethischen Fragestellungen.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Charakterisierende Schlüsselwörter sind Künstliche Intelligenz, Patientenberatung, Gesundheitswesen, Chancen, Risiken, Ethik, Chatbots und Gesundheitskompetenz.
Welche spezifischen KI-Technologien werden in der Patientenberatung eingesetzt?
In der Patientenberatung kommen hauptsächlich KI-basierte Dialogsysteme wie Chatbots, Large Language Models (LLMs), Conversational Agents (CAs) und virtuelle Assistenten zum Einsatz.
Was versteht man unter dem "Blackbox-Problem" im Kontext von KI im Gesundheitswesen?
Das "Blackbox-Problem" beschreibt die Undurchsichtigkeit der Entscheidungsprozesse komplexer KI-Systeme, die auch für Fachleute kaum nachvollziehbar sind, was zu Unsicherheiten bei der Bewertung von Ergebnissen und Haftungsfragen führen kann.
Welche Rolle spielt der EU AI Act für den Einsatz von KI in der Patientenberatung?
Der EU AI Act schafft verbindliche rechtliche Rahmenbedingungen für den Einsatz von KI in der Europäischen Union, insbesondere durch strenge Regulierung medizinischer Beratungs- und Diagnostikanwendungen, um Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Patientenschutz zu gewährleisten.
Welche ethischen Prinzipien sind beim Einsatz von KI in der Patientenberatung besonders relevant?
Neben den klassischen medizinethischen Prinzipien wie Patientenwohl, Nichtschaden, Autonomie und Gerechtigkeit sind Transparenz, Nachvollziehbarkeit, der Erhalt des Vertrauensverhältnisses und die Sicherstellung der Freiverantwortlichkeit der Patienten von zentraler Bedeutung.
- Arbeit zitieren
- Annika Matern (Autor:in), 2025, KI-gestützte Beratung im Gesundheitswesen, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1683712
