Ein Meinungsbeitrag im Fachjournal JAMA prognostiziert, dass autonome KI bei medizinischer Denkarbeit besser sein wird als jedes Arzt-KI-Gespann. Die Autoren wollen verhindern, dass Regeln den Menschen in der Schleife festschreiben.
Wer die Autoren des JAMA-Beitrags kennt, versteht seine Stoßrichtung besser. Hauptautor Ezekiel Emanuel ist Bioethiker an der University of Pennsylvania und war einer der Architekten von Obamas Gesundheitsreform, also ein Schwergewicht der US-Gesundheitspolitik. Mitautor Neal Khosla führt als CEO das KI-Telemedizinunternehmen Curai Health, sein Vater Vinod Khosla ist Investor bei OpenAI und Curai Health. Zwei der Autoren hätten von der Zukunft, für die der Text wirbt, unmittelbar etwas.
Diese Zukunft widerspricht der Position von Ärzteverbänden wie der American Medical Association und dem American College of Physicians: KI soll Ärzte unterstützen, nie ersetzen. Der Medizinprofessor Robert Wachter nennt reine KI-Versorgung in seinem Buch gar die "economy class" der Medizin. Die JAMA-Autoren halten diese Rangordnung für unbewiesen und führen dafür zwei Argumente an.
Das erste betrifft die aktuelle Studienlage. In den meisten Untersuchungen seit 2024 erreicht oder übertrifft KI allein Ärzte bei den fünf zentralen Denkaufgaben der Medizin, also Krankengeschichte erheben, Diagnosen stellen, Tests auswählen, leitliniengerecht behandeln und chronische Krankheiten betreuen.
Googles Gesprächssystem AMIE etwa wurde bei simulierten Patientengesprächen in fast allen Kategorien besser bewertet als Hausärzte. ChatGPT o3 nannte bei 377 komplexen Fällen in 60 Prozent die richtige Diagnose an erster Stelle, 20 Internisten in 15,9 Prozent. Microsofts Diagnose-Orchestrator fand die korrekte Diagnose unter Budgetvorgaben rund viermal so oft wie Ärzte, bei geringeren Kosten. Studien mit gegenteiligem Ergebnis halten die Autoren überwiegend für veraltet oder methodisch schwach, etwa weil sie die besten Modelle ausschlossen.
Das zweite Argument ist eine Verlaufsprognose und bildet den Kern des Beitrags. Die Modelle verbesserten sich rasant, während Ärzte durch KI-Nutzung eigene Fähigkeiten verlören, wie eine Lancet-Studie zu Darmspiegelungen nahelegt. Die Lücke dürfte demnach weiter wachsen.
Sobald die Maschine klar vorn liege, werde der kontrollierende Arzt vom Sicherheitsnetz zur Fehlerquelle. Eine Meta-Analyse über 106 Experimente stützt laut den Autoren diesen Punkt: Ist der Mensch besser, hilft die Kombination, ist die KI besser, verschlechtert der Mensch das Ergebnis, weil er das System an den falschen Stellen überstimmt. In einer Studie mit realen Patientenfällen erreichte GPT-4 allein 92 Prozent bei der Diagnosebegründung, Ärzte mit Zugriff auf dasselbe Modell nur 76 Prozent.
Als historisches Muster dient den Autoren Schach: Nachdem Deep Blue 1997 Kasparow schlug, dominierten lange Mensch-Maschine-Teams, bis die KI ab 2017 auch die Teams hinter sich ließ.
Eine Warnung an die Regelschreiber
Daraus leitet der Beitrag seine eigentliche Botschaft ab. Wer jetzt Leitlinien verankere, die eine ärztliche Letztentscheidung vorschreiben, lege womöglich eine bald unterlegene Versorgungsform fest. Bis 2030 sehen die Autoren autonome KI in einigen, vielleicht vielen Arbeitsabläufen einsatzreif, beschränkt auf kognitive Aufgaben. Haftung, Vergütung, Regulierung und medizinische Ausbildung müssten deshalb schon jetzt neu gedacht werden.
Die Grenzen der These benennt der Text selbst: Fast alle Belege stammten aus Simulationen einzelner Aufgaben, nicht aus echter Patientenversorgung, und gerade die Übergabe von Informationen zwischen Mensch und Modell gelte als Schwachstelle.
Körperliche Eingriffe wie Operationen, Geburten oder Darmspiegelungen blieben mangels tauglicher Robotik ebenfalls bei Menschen. Zudem scheiterten autonome Systeme anders als Ärzte, etwa durch Halluzinationen, Internetausfälle oder Cyberangriffe. Diese Risiken müssten gegen die höhere Genauigkeit abgewogen werden, räumen die Autoren ein.
