Menschen beschreiben ihre Krankheitssymptome einer KI weniger detailliert als einem Arzt. Das kann die Genauigkeit digitaler Diagnosen beeinträchtigen und die Patientensicherheit gefährden.

Eine aktuelle Studie der Julius-Maximilians-Universität Würzburg und weiterer Forschungseinrichtungen zeigt, dass die Qualität von Symptomberichten sinkt, wenn Nutzer glauben, mit einer Künstlichen Intelligenz statt mit medizinischem Fachpersonal zu kommunizieren. Die Studie untersuchte, wie 500 Teilnehmende simulierte Symptome für Kopfschmerzen und Grippe schilderten – einmal in dem Glauben, einen Arzt, einmal eine KI als Adressaten zu haben.

Das Ergebnis: Die Berichte für die KI waren im Durchschnitt kürzer und weniger detailliert. Selbst kleine Unterschiede können dazu führen, dass KI-Systeme falsche medizinische Empfehlungen geben, da sie auf präzise Informationen angewiesen sind.

Als Gründe für die Zurückhaltung nennen die Forscher den sogenannten „Uniqueness Neglect“ – die Annahme, eine KI könne individuelle Besonderheiten nicht erfassen. Zudem spielen Skepsis gegenüber der Diagnosefähigkeit von Algorithmen und Datenschutzbedenken eine Rolle. Die Folge: Nutzer halten Angaben oft vage oder kürzen sie ab, was die Diagnosequalität mindert.

Wer meint, digitale Symptom-Checker oder KI-Chatbots zu Gesundheitsfragen sollte zu müssen, sollte sich bewusst sein, dass die Qualität der Angaben direkt die Genauigkeit der Diagnose beeinflusst und KI auch Antworten ohne jede Grundlage erfinden kann. Manchmal ist es dann doch besser, von Mensch zu Mensch zu reden. Das gilt übrigens auch für den Versicherungsschutz: Wir beraten bei Fragen dazu gerne.