Das KI-Diagnosesystem „Isabel Pro“ konnte die Fehlerquote bei der Behandlung von Patient:innen mit unspezifischen Beschwerden nicht reduzieren. Die Untersuchung von 1.200 Personen mit verschiedenen Beschwerden ergab identische Fehlerquoten von 18 % – sowohl bei KI-unterstützten als auch bei konventionellen Diagnosen. Die Forschungsergebnisse sind deshalb besonders relevant, da Fehldiagnosen zu den häufigsten und kostspieligsten Problemen im Gesundheitswesen zählen. Dennoch warnen Expert:innen davor, das Potenzial von KI-Systemen vorschnell abzuschreiben. Möglicherweise spielten psychologische Faktoren eine Rolle, etwa die Tendenz der Ärzt:innen, an ihren ursprünglichen Diagnosen festzuhalten. Auch der späte Einsatz der KI im Diagnoseprozess könnte die Resultate beeinflusst haben. Studienleiter Hautz sieht die Ergebnisse als Ansporn, die Forschung zu intensivieren. Computergestützte Diagnosesysteme befänden sich noch in einem frühen Entwicklungsstadium. Künftige Studien müssten untersuchen, wie sich die vielversprechende Technologie optimal in den medizinischen Alltag integrieren lässt.
