Die Arbeitsgemeinschaft der Wissenschaftlichen Medizinischen Fachgesellschaften (AWMF) fordert, wissenschaftliche Leitlinien systematisch in medizinische KI-Anwendungen einzubinden. Nach ihrer Mitteilung vom 20. Oktober soll medizinisches Wissen dadurch nachvollziehbarer und verlässlicher verfügbar werden.
Mit dem 2024 gestarteten Projekt „Dissolve-E“ arbeitet die AWMF daran, ihr Leitlinienregister in eine strukturierte digitale Wissensbasis zu überführen. Dafür sollen Inhalte unter anderem im Austauschstandard FHIR maschinenlesbar bereitgestellt werden. Die Initiative zielt auf eine bessere Wissensgrundlage für digitale Anwendungen. Eine Garantie für richtige Antworten einzelner KI-Systeme ergibt sich daraus nicht.
Chancen, Grenzen und Verantwortung solcher Anwendungen haben wir bereits im Kommentar „KI in der Psychiatrie: Zwischen Heilsversprechen und ethischem Abgrund“ aufgegriffen.
Leitlinienwissen und Patientendaten unterscheiden
Für die allgemeine Recherche in Leitlinien müssen keine personenbezogenen Behandlungsdaten eingegeben werden. Anders liegt der Fall, wenn eine KI konkrete Krankengeschichten, Befunde oder Gesprächsprotokolle auswerten soll. Dann betrifft die Anwendung besonders geschützte Gesundheitsdaten.
Gerade psychiatrische Fallbeschreibungen können Angaben zur Lebensgeschichte, zu Angehörigen und zum sozialen Umfeld enthalten. Das Entfernen von Namen allein gewährleistet deshalb keine Anonymität: Auch Kombinationen solcher Informationen können Menschen identifizierbar machen. Pseudonymisierte Daten bleiben personenbezogene Daten.
Datenschutz gehört zur Einsatzentscheidung
Vor dem Einsatz müssen Einrichtungen klären, welche Daten für welchen Zweck verarbeitet werden dürfen, wer darauf zugreifen kann und wie lange sie gespeichert werden. Ebenso entscheidend ist, ob ein Anbieter Eingaben zum Training weiterverwendet oder Daten in Drittländer übermittelt.
Eine zulässige Verarbeitung zur Behandlungsunterstützung erlaubt nicht automatisch die Nutzung derselben Daten für das Training eines Modells. Erforderlich sind eine passende Rechtsgrundlage, klare Verantwortlichkeiten und angemessene Schutzmaßnahmen. Bei voraussichtlich hohem Risiko ist eine Datenschutz-Folgenabschätzung notwendig.
Warum der Umgang mit sensiblen Informationen auch das Vertrauen in die Versorgung berührt, erläutert unser Beitrag zur elektronischen Patientenakte in der Psychiatrie.
Die AWMF-Initiative adressiert damit eine wichtige Voraussetzung medizinischer KI: die Qualität ihrer Wissensgrundlage. Ob eine konkrete Anwendung zugleich datenschutzgerecht eingesetzt werden kann, muss zusätzlich anhand ihrer Funktion und Datenverarbeitung geprüft werden.
Quellen: AWMF, 20.10.2026: Initiative zur Integration qualitätsgesicherten Leitlinienwissens in medizinische KI · Datenschutzkonferenz, 06.05.2024: Orientierungshilfe zu Zweckbindung, Rechtsgrundlagen und Schutzmaßnahmen beim KI-Einsatz.
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