09.06.2026 · Fachbeitrag · Patientensicherheit

Patienten liefern in der Anamnese per KI schlechtere Daten als im Arztgespräch

Teilen Patienten ihre Krankheitssymptome einer künstlichen Intelligenz (KI) statt ärztlichem Fachpersonal mit, sinkt die Qualität der Angaben messbar. Zu diesem Ergebnis kommt eine Arbeitsgruppe der Universität Würzburg (JMU) in einer aktuellen Veröffentlichung in Nature Health. Für Chefärzte in Krankenhäusern ist dies ein Warnsignal: Digitale Vorabeinschätzungen können falsche Sicherheit vermitteln und klinische Pfade verfälschen.

Die Studienergebnisse im Detail

Das Team um den Psychologen Wilfried Kunde untersuchte 500 Probanden, die Symptomberichte (Kopfschmerz, grippaler Infekt) verfassten. Die Gruppe wurde geteilt: Ein Teil glaubte, mit einer KI zu kommunizieren, der andere Teil wähnte einen Arzt als Ansprechperson.

Das sind die zentralen Ergebnisse

• Qualitätsverlust: Die Eignung der Texte für eine medizinische Dringlichkeitseinschätzung sank bei der vermeintlichen KI-Kommunikation um 8 %.

• Informationsmangel: Während Schilderungen gegenüber Medizinern im Schnitt 255,6 Zeichen umfassten, waren es bei der KI nur 228,7 Zeichen.

• Detailtiefe: Patienten neigen dazu, gegenüber Maschinen knapper und weniger präzise zu formulieren. Das erschwert die klinische Ersteinschätzung.

Fazit der Forscher

Technische Perfektion der KI allein reicht nicht aus. Um die Datenqualität zu sichern, müssen Benutzeroberflächen durch konkrete Beispiele für hochwertige Beschreibungen und gezielte Rückfragen optimiert werden.

Chefärztliche Relevanz: Management und Haftung

Für Chefärztinnen und Chefärzte ergeben sich aus diesen psychologischen Kommunikationseffekten handfeste Konsequenzen für den Klinikalltag:

Einsatz von KI in der Anamnese: Das müssen Chefärzte beachten

• 1. Risikomanagement: Wenn Patienten bereits mit einer (möglicherweise falschen) Vor-Einschätzung durch einen Symptomchecker in die Notaufnahme oder Sprechstunde kommen, steigt das Risiko für Fehldiagnosen. Die ärztliche Leitung muss sicherstellen, dass die digitale Anamnese im klinischen Prozess kritisch validiert wird.

• 2. Prozessoptimierung: Implementiert die Klinik eigene KI-Tools zur Patientensteuerung, müssen diese so programmiert sein, dass sie fehlende Details aktiv nachfordern. Eine bloße Übernahme von Freitexten führt zu Informationsverlust.

• 3. Haftungsfragen: Eine lückenhafte KI-Anamnese kann die nachfolgende Diagnostik korrumpieren. Rechtlich bleibt die Verantwortung für die Indikationsstellung und Diagnose beim Arzt – ungeachtet der vom Patienten vorgelegten KI-Ergebnisse.

Quelle

• Reis, M., Kunde, W. et al.: Patient reports of disease symptoms are less complete when communicated to AI. Nature Health (2026). doi.org/10.1038/s44360-026-00116-y

Quelle: ID 50864650