KI in der Medizin und der Frauenheilkunde

Seit den bescheidenen Anfängen der Künstlichen Intelligenz (KI) in den 1950er Jahren ist diese zu einem wichtigen Teil der modernen Technologien geworden. Sie fand in fast allen Bereichen ihren Einzug; Finanzwesen, Administration, Marketing und Gesundheitswesen sind nur einige Beispiele. Im Alltag unterhalten wir uns mit Sprachassistenten wie Siri oder Alexa und lassen uns in Echtzeit Sprachen übersetzen. In der Medizin hilft uns der Chatbot aus Symptomen eine Differentialdiagnose zu erstellen und wir erhalten Diagnose- und Therapievorschläge. Wir erhoffen uns durch KI eine Vereinfachung unseres Alltags, schnellere Prozesse und eine sicherere Patientenbetreuung. Mit dieser Serie über KI in der Medizin im Allgemeinen und im Besonderen in der Frauenheilkunde wollen wir einen Überblick über den Stand und die aktuellen Entwicklungen der KI geben.

AlpineAI ist ein Unternehmen aus Davos, welches die KI-Plattform SwissGPT entwickelt hat und dessen Einsatz unter anderem auf das Gesundheitswesen fokussiert. Sein CEO, Pascal Kaufmann, sowie Sophie Hundertmark, Verwaltungsratsmitglied von AlpineAI und Autorin des Buches «Generative KI in der modernen Medizin», haben sich bereit erklärt, uns für ein Interview zur Verfügung zu stehen.

Gabriel Schär: Welches sind aus Ihrer Sicht die wichtigsten bisherigen Errungenschaften von KI in der Medizin?

Pascal Kaufmann: Aus heutiger Sicht hat sich Künstliche Intelligenz bereits in mehreren Bereichen der Medizin etabliert. Besonders hervorzuheben ist der Einsatz bei der Analyse von medizinischen Bilddaten, etwa bei Röntgenbildern oder anderen bildgebenden Verfahren. Hier unterstützt KI Ärztinnen und Ärzte bereits sehr effektiv bei der Erkennung von Auffälligkeiten und Mustern, oftmals mit signifikant höherer Treffergenauigkeit als der Durchschnitt von repräsentativen menschlichen Fachexpert/-innen.

Darüber hinaus wird KI zunehmend für Prognosen von Krankheitsverläufen eingesetzt sowie in der pharmazeutischen Forschung, beispielsweise bei der Entwicklung und Bewertung von Medikamenten.

Ein persönliches Highlight war für uns jedoch ein ganz konkretes Praxisbeispiel: Eine Person nutzte einen Schweizer Chatbot der neuesten Generation und schilderte anhaltende Schmerzen im Brustbereich. Das System reagierte klar und eindeutig und empfahl umgehend, ein Spital aufzusuchen, da ein Herzinfarkt nicht ausgeschlossen werden könne. Dadurch konnte tatsächlich rechtzeitig medizinisch eingegriffen werden. Dieses Beispiel zeigt sehr eindrücklich, welches Potenzial solche Systeme bereits heute haben können – gerade im Einzelfall mit sehr grosser Wirkung. Allgemein deutet die Entwicklung darauf hin, dass die Gesundheitsfachperson insbesondere im administrativen Bereich bei der Verfassung von Eintritts- oder Austrittberichten sowie auch in der Diagnostik immer mehr entlastet und freigespielt wird, sodass mehr Zeit für den Patienten bleibt, und dies bei hoher Qualität und höherer Reproduzierbarkeit (1, 2).

Bitte erzählen Sie uns etwas über die aktuellen Herausforderungen beim Einsatz von KI in der Medizin.

Sophie Hundertmark: Eine der zentralen Herausforderungen ist ganz klar der Datenschutz. Es gibt weltweit sehr leistungsfähige KI-Modelle, insbesondere aus den USA und aus Asien, die technologisch beeindruckend sind und sehr gute Resultate liefern. Gleichzeitig erfüllen diese Systeme jedoch oft nicht die Anforderungen des Schweizer Datenschutzes, was ihren Einsatz im medizinischen Kontext stark einschränkt. Weitere Faktoren betreffen mögliche Fehler je nach Herkunft des Modells.

Hinzu kommt die Herausforderung, einen verantwortungsvollen, ethischen Einsatz von KI sicherzustellen. Es gilt, eine Balance zu finden zwischen technologischer Innovation und dem Schutz von Patientendaten sowie medizinischer Verantwortung.

Schliesslich sehen wir grosse Unterschiede in der Verteilung der KI-Expertise in grossen Spitälern aber auch einzelnen Praxen, wo es sein kann, dass der eine Arzt sich vollends ohne KI den Patienten widmet, während ein Zimmer weiter die Ärztin quasi mit High-Tech augmentiert ist und eine Sprechstunde oder Behandlung ohne KI fast nicht mehr denkbar wäre. Dazu kommen hohe Unterschiede in der Qualität und der Reproduzierbarkeit oder Konsistenz von Patientendossiers, wo es klare Unterschiede gibt, ob eine Sprechstunde maschinell dokumentiert wurde oder aus der Erinnerung oder Notizen quasi abends noch nachgängig vervollständigt wird.

Wie verändert KI die Patientenversorgung aus organisatorischer Hinsicht?

Sophie Hundermark: Organisatorisch sehen wir grosses Potenzial insbesondere im administrativen Bereich. KI kann viele repetitive Aufgaben übernehmen, etwa Dokumentation, Berichterstellung oder administrative Prozesse. Dadurch werden Ärztinnen, Ärzte und Pflegepersonal spürbar entlastet. Diese Entlastung führt dazu, dass wieder mehr Zeit für die eigentliche Patientenbetreuung zur Verfügung steht. Gerade im Klinikalltag ist das ein entscheidender Faktor.

Weiter sehen wir eine Beschleunigung von Prozessen aller Art, teils werden Interviews oder Anamnesegespräche schon vorgängig via Technologie von zu Hause aus geführt, die Terminvereinbarung ist immer mehr automatisiert. Patient/-innen kommen immer mehr dokumentiert und mit vielerlei Quellen zum Termin, wobei der letzte Punkt je nachdem Vor- und Nachteile haben kann.

Und aus fachlicher Sicht?

Pascal Kaufmann: Aus fachlicher Sicht zeigt sich der Mehrwert vor allem in der Unterstützung bei komplexen Analysen. Im Bereich der Bildauswertung, etwa in der Radiologie, kann KI bereits heute erste Einschätzungen liefern und Ärztinnen und Ärzte auf mögliche Auffälligkeiten mit einer hohen Trefferquote hinweisen.

Die KI-gestützte Patientenversorgung verbessert sich durch präzisere Diagnosen und nicht-invasive Verfahren: Moderne 3D-Ultraschallsysteme erkennen fetale Fehlbildungen mit Sensitivitäten teils auf Expertenniveau, während Biomarker-Tests z.B. Präeklampsie oder Endometriose frühzeitig ohne Operationen identifizieren. Intelligente Fernüberwachung für zu Hause reduziert Hospitalisierungen um bis zu 30 %. Grosse Sprachmodelle unterstützen Ärzte bei komplexen Diagnosen mit über 90 % Genauigkeit und stimmen in bis zu 70 % der Fälle mit Tumorboard-Empfehlungen überein, während prädiktive Algorithmen Frühgeburtsrisiken frühzeitig erkennen. Hochwertige Diagnostik wird auch in ressourcenarmen Regionen demokratisiert. Die multimodale Datenintegration ermöglicht individualisierte, evidenzbasierte Betreuung, die Fehldiagnosen reduziert und die Sicherheit für Mutter und Kind nachhaltig erhöht.

Darüber hinaus erleben wir, dass Gesundheitsfachpersonen zunehmend Chatbots wie SwissGPT als zusätzliche Unterstützung nutzen – beispielsweise, um eine zweite Meinung einzuholen oder sich bei komplexen Fragestellungen abzusichern. Wichtig ist dabei, dass diese Systeme als Ergänzung verstanden werden, nicht als Ersatz für ärztliche Expertise. Rechtlich sind diese Systeme insbesondere nicht zertifiziert, um Diagnosen zu erstellen oder direkt Empfehlungen abzugeben.

Wir gehen davon aus, dass sich das Berufsbild der Medizinalberufe stark verändern wird. Können Sie dazu Ihre Vision abgeben?

Pascal Kaufmann: KI wird künftig eine immer stärkere unterstützende Rolle einnehmen. Unsere Vision ist, dass Ärztinnen und Ärzte wieder stärker das tun können, wofür sie ursprünglich diesen Beruf gewählt haben: sich menschlich auf die Patientinnen und Patienten konzentrieren.

Administrative Tätigkeiten, Berichte und Dokumentationsaufgaben könnten zunehmend automatisiert werden. Dadurch entsteht Raum für Empathie, persönliche Gespräche und menschliche Intuition – Aspekte, die durch keine Technologie ersetzt werden können. Ich stelle mir auch vor, dass die Qualität der Diagnostik merklich steigt und dass das Berufsbild wesentlich durch die Symbiose von modernster Technologie und hoher Sozial­kompetenz geprägt sein wird.

Chatbots sind schon heute sehr beliebt, um zum Beispiel Diagnosen zu stellen. Wo sehen Sie weitere Fortschritte in der Diagnostik durch KI?

Sophie Hundertmark: Neben Chatbots revolutioniert KI vor allem die digitale Pathologie, wo Expert/-innen mittels Algorithmen histologische Präparate mit hoher Sensitivität analysieren und die Bearbeitungszeit um Grössenordnungen verkürzen. Automatisierte Kolposkopiesysteme erkennen Zervixläsionen mit 95–98 % Treffsicherheit, damit überbietet die KI menschliche Expert/-innen und ermöglicht durch Smartphone-Diagnostik eine sofortige Risikostratifizierung selbst in Entwicklungsländern. Durch die Fusion multimodaler Daten aus Bildgebung und molekularen Markern erreichen KI-Systeme eine Vorhersagegenauigkeit die höher liegt als Resultate von Top-Fachexpert/-innen, wobei falsch-positive Befunde signifikant reduziert sind. Prädiktive Algorithmen optimieren die pränatale Diagnostik durch automatisierte 3D-Ultraschallanalysen schon seit vielen Jahren, noch bevor die neue Generation von KI-Systemen im Jahre 2023 erst Mainstream wurden (3, 4).

Kann KI helfen, personalisierte Behandlungspläne für Patienten zu entwickeln?

Sophie Hundertmark: Ja, definitiv. Auf Basis diagnostischer Daten lassen sich bereits heute individuelle Behandlungspläne erstellen. Dieser Ansatz wird sich weiter verstärken. Je besser die Datenlage und je präziser die Analyse, desto genauer können Behandlungen auf einzelne Patientinnen und Patienten zugeschnitten werden. Der KI-Doktor, der praktisch das gesamte Wissen über die Krankheits- und Gesundheitsgeschichte eines Patienten vorliegen hat, kombiniert mit Zugang auf Millionen von Wissenschaftspublikationen und angereichert mit den hiesigen gesetzlichen Grundlagen kann automatisiert Wissen vermitteln, wie dieses sonst nur in einem persönlichen Gespräch vermittelbar wäre – rund um die Uhr, stets gut gelaunt, geduldig und mächtig sämtlicher Sprachen.

In welchem Sinn wird das die Patientenbetreuung verbessern?

Pascal Kaufmann: Der wichtigste Punkt ist der Zeitgewinn. Wenn medizinisches Personal durch KI entlastet wird, bleibt mehr Zeit für persönliche Gespräche und individuelle Betreuung.

Wir haben selbst erlebt, wie wenig Zeit im Klinikalltag oft für Arzt-Patienten-Gespräche bleibt. KI kann helfen, diese Schieflage wieder etwas zu korrigieren.

Der KI-Doktor der Zukunft wird auch selber Daten- oder Proben erheben können und damit den menschlichen Arzt unterstützen und dereinst – je nach Fachrichtung – sogar auch ersetzen können. Wie sonst soll dem Fachkräftemangel und einer zunehmend gesundheitsbewussten Null-Risiko-Gesellschaft begegnet werden, wenn nicht durch eine intelligente Automatisierung fast sämtlicher automatisierbarer Prozesse?

Integration von KI wird einen erheblichen Schulungs­bedarf haben. Welche Herausforderungen sehen Sie dabei?

Pascal Kaufmann: Schulungen sind im medizinischen Umfeld nichts Neues. Ärztinnen, Ärzte und Pflegepersonal sind regelmässige Weiterbildungen gewohnt. Zudem nutzen viele Fachpersonen KI bereits heute im privaten Umfeld. Deshalb sehen wir weniger grosse Hürden, sondern vielmehr eine schrittweise Normalisierung des KI-Einsatzes im Berufsalltag. Der Bedarf an Schulung widerspiegelt im Übrigen auch die Qualität des KI-Systemes: Je komplizierter und starrer ein KI-System, desto mehr Schulung wird nötig, die Intelligenz eines KI-Systems zeigt sich insbesondere an der Einfachheit der Bedienung.

Welche ethischen Überlegungen müssen beim Einsatz von KI in der Medizin berücksichtigt werden?

Pascal Kaufmann: Ein zentraler ethischer Grundsatz ist, dass die Entscheidung immer beim Menschen bleibt. KI darf unterstützen, aber nicht autonom entscheiden.

Patientinnen und Patienten müssen weiterhin aktiv in Entscheidungen eingebunden sein. KI soll als Werkzeug dienen, nicht als Entscheidungsinstanz.

Allgemein wird die Ethikfrage sehr kontrovers diskutiert, je nach Kulturkreis oder Staatsform, sogar je nach Kanton gelten andere Richtlinien. Dabei zeigen sich hier vielerlei Widersprüche: Wie sehr soll man KI regulieren, wenn dargelegt werden kann, dass nachweislich mehr Leben gerettet und die Lebensqualität von Patienten erhöht werden kann, wenn noch mehr automatisiert und der KI noch mehr Verantwortung übergeben würde?

Es gibt Kritik an den Informationsquellen von KI-Systemen. Was sagen Sie dazu?

Sophie Hundertmark: Es stimmt, dass Informationsquellen fehlerhaft oder unvollständig sein können. KI-Systeme arbeiten mit grossen Datenmengen und bilden oft Mehrheitswissen ab, wodurch Minderheiten oder Sonderfälle unterrepräsentiert sein können. Gleichzeitig entwickeln sich die Systeme weiter und werden immer besser darin, vertrauenswürdige Inhalte zu erkennen. Zudem gibt es bereits heute KI-Modelle, die ausschliesslich mit wissenschaftlich geprüften Quellen arbeiten.

Weiter sehe ich wenig Unterschiede zur Frage, woher Menschen ihr Expertenwissen beziehen und wie viel davon wieder vergessen oder fehlerhaft wiedergegeben wird. Bei Maschinen kann man immerhin davon ausgehen, dass die Nachvollziehbarkeit und die Vergessensrate tiefer ist.

Wie steht es mit der Kritik am Datenschutz und an der Speicherung in ausländischen Clouds?

Pascale Kaufmann: Diese Kritik ist sehr ernst zu nehmen. Im medizinischen Alltag kommt es schnell vor, dass sensible Dokumente in ausländische Cloud-Systeme gelangen, etwa bei Übersetzungen oder Analysen. Eine Umfrage der HIN in Zusammenarbeit mit AlpineAI zeigte 2025, dass über 50 % der Schweizer Gesundheitsfachpersonen ChatGPT im Berufsalltag regelmässig nutzen, teils verdeckt, teils auf privaten Systemen. Dies ist ein unhaltbarer Zustand und zeigt das offenkundige Bedürfnis, nach Automatisierung, Entlastung und neuester Technologie im Gesundheitsbereich. Die Zürcher Datenschutzbeauftragte spricht hierzu ebenfalls Klartext, was schliesslich auch in einer schweizweiten Weisung mündete, die den Einsatz von US Systemen (Microsoft, ChatGPT, CoPilot, Medical Dragon usw.) in Bezug auf Patientendaten untersagt. Gerade deshalb braucht es datenschutzkonforme Alternativen und ein stärkeres Bewusstsein für diese Risiken und die Interessen der Patient/-innen.

Sind Lösungen für eine bessere Integration von KI in bestehende Systeme in Sicht?

Sophie Hundertmark: Ja, definitiv. Die Schweiz ist europaweit führend im Bereich der KI, ebenfalls in der Entwicklung und dem Einsatz datenschutzkonformer KI-Technologien. Bei SwissGPT arbeiten wir aktiv an entsprechenden Integrationen direkt in die einschlägigen Klinik- und Praxisinformationssysteme sowie in zahlreiche weitere Tools und Programme des Praxisalltags. Die Technologie ist seit mehr als 2 Jahren vorhanden und erfolgreich im Einsatz, es geht nur darum, diese auch zu nutzen.

Wie schätzen Sie die Akzeptanz von KI bei den Patienten ein?

Sophie Hundertmark: Die Akzeptanz ist erstaunlich hoch. Viele Patientinnen und Patienten erkennen sehr schnell den Mehrwert. Eher im Gegenteil wirkt es wenig vertrauensfördernd, wenn die Gesundheitsfachperson einen Block und Bleistift auspackt bei der Anamnese oder man unzählige Papiere von Hand ausfüllen muss. Wenn beispielsweise ein Arztgespräch aufgezeichnet wird, um die Qualität der Dokumentation zu verbessern, dann stösst dies auf hohen Zuspruch, denn es kann dann auch erwartet werden, dass das Gegenüber sich besser auf das Gespräch einlassen kann, als wenn die Fachperson immerzu am Computer Notizen nachführen muss.

Werden Ärztinnen und Ärzte zu reinen Organisatoren, wenn Patienten mit KI-Diagnosen kommen?

Sophie Hundertmark: Nein, das glauben wir nicht. Es ist durchaus sinnvoll, wenn Patientinnen und Patienten bereits mit einer ersten Einschätzung in die Sprechstunde kommen. Während frühere Suchmaschinen oft zu überdramatischen Ergebnissen führten, liefern moderne KI-Systeme realistischere Einschätzungen. Die ärztliche Einordnung bleibt dabei unverzichtbar.

Gibt es Besonderheiten in der Frauenheilkunde?

Pascal Kaufmann: Ein zentrales Thema ist die Datenlage. Viele medizinische Datensätze basieren noch immer überwiegend auf männlichen Durchschnittsdaten. Frauen, insbesondere in spezifischen Lebensphasen, sind unterrepräsentiert.

Hier besteht klarer Handlungsbedarf, um KI-Systeme fair und zuverlässig einsetzen zu können.

Ebenfalls beachtenswert ist die Technologieakzeptanz und der Einsatz von KI-Systemen je nach Geschlecht. Frauen zeigen gemäss verschiedenen Studien geringeres Selbstvertrauen im Umgang mit KI-Tools und begegnen der Technologie mit grösseren ethischen Bedenken sowie der Sorge, deren Nutzung könne als «Betrug» gewertet werden, während Männer bei unzureichenden Ergebnissen hartnäckiger bleiben. Zudem befürchten Frauen stärker berufliche Benachteiligungen durch KI-Einsatz – was durch eine Studie bestätigt wird, in der Ingenieurinnen mit KI-generiertem Code als 9 % weniger kompetent bewertet wurden als männliche Kollegen bei identischen Outputs – und äussern vermehrt Bedenken bezüglich Datenschutz, verzerrter Ergebnisse und Halluzinationen. Hinsichtlich des Nutzens sind Männer deutlich optimistischer, empfinden die Nutzung als angenehmer und halten KI für ihre berufliche Zukunft für wesentlicher, während Frauen mehr potenziellen Schaden als Nutzen erwarten. Mit Blick auf die weibliche Klientel sollten diese Aspekte ebenfalls beachtet werden (5, 6).

Wo steht die Entwicklung der Bildauswertung in der Diagnostik?

Sophie Hundertmark: Die KI-gestützte Bildauswertung in der Gynäkologie erreicht mittlerweile Expertenniveau: Moderne 3D-Ultraschallsysteme erkennen fetale Fehlbildungen mit bis zu 94 % Sensitivität und automatisieren die Echtzeit-Segmentierung. Bei der Zervixdiagnostik überbieten KI-gestützte Kolposkopiesysteme erfahrene Ärzte mit 95–98 % Treffsicherheit bei der Erkennung acetoweisser Läsionen. Zudem analysieren Deep-Learning-Algorithmen histologische Präparate bei Endometriumkarzinomen mit F1-Scores von bis zu 0,95 und unterscheiden präzise zwischen benignen und malignen Veränderungen. Die Fortschritte sind beeindruckend. KI erkennt Muster und Zusammenhänge, die für den Menschen oft kaum sichtbar sind.

Was sind Ihre Hoffnungen für die nächsten zehn Jahre?

Pascal Kaufmann: Wir erwarten eine zunehmende Automatisierung, etwa durch Robotik oder automatisierte Behandlungspläne. Auch sehen wir, dass der KI-Doktor in einigen Ländern Einzug halten wird und dadurch auch die Ethik-Diskussion hierzulande vorangebracht wird. Unser grösster Wunsch ist jedoch, dass KI dazu beiträgt, den Fokus wieder stärker auf das Menschliche zu legen – unterstützt durch Technologie im Hintergrund.

Welche Trends erwarten Sie speziell in der Frauenheilkunde?

Pascal Kaufmann: Wir erwarten immer stärker personalisierte Behandlungspläne und bessere Prognosen, etwa im Bereich Kinderwunsch oder in späteren Lebensphasen.
In den kommenden Jahren wird die gynäkologische Versorgung durch multimodale KI-Systeme weiter individualisiert, die Bildgebung, genetische Marker und klinische Daten zu präzisen Risikoprofilen verschmelzen. Nicht-invasive Diagnostikverfahren werden zunehmend invasive Eingriffe bei Krebsvorsorge und Schwangerschaftsüberwachung ersetzen, während intelligente Fernüberwachung die kontinuierliche Betreuung von zu Hause ermöglicht. Zudem werden KI-gestützte Point-of-Care-Lösungen hochspezialisierte Diagnostik in unterversorgte Regionen tragen und globale Gesundheitsgleichheit fördern.

Diese technologischen Fortschritte versprechen nicht nur sicherere und komfortablere Behandlungswege, sondern erfordern gleichzeitig eine verantwortungsvolle Implementierung, die ethische Standards wahrt und alle Patientinnen gleichermassen erreicht. Die Schweiz kann sowohl technologisch als auch ethisch und gesellschaftlich hierin eine Vorreiterrolle übernehmen.

Auch hier werden administrative Entlastung, bessere Vorhersagen und unterstützende Technologien eine zentrale Rolle spielen.