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30 Jahre, 30 KöpfeDer Arzt der Zukunft muss (k)ein Programmierer sein?

Künstliche Intelligenz verändert die Medizin grundlegend. Doch wer bringt den Medizinern von morgen bei, mit ihr souverän zu arbeiten? Dr. Christian Elsner fordert in unserer kma-Jubiläumskolumne daher ein neues, praxisnahes Ausbildungsprinzip.

Dr. Christian Elsner
Robert Hiltl
Dr. Christian Elsner ist Arzt, Gesundheitsökonom und als Partner im Bereich Healthcare Transformation bei PwC Deutschland tätig. Er forscht außerdem an der Charlotte Fresenius Hochschule im Bereich digitaler Medizin und künstlicher Intelligenz. Zuvor war Elsner auf Vorstandsebene an verschiedenen Universitätskliniken tätig.

Wir diskutieren Künstliche Intelligenz (KI) in Kliniken noch immer, als ginge es um die nächste Softwareeinführung. Das ist bequem, aber viel zu kurz gedacht. KI verändert nicht nur die Befundung oder die Dokumentation. Sie verändert die Logik klinischer Entscheidungen fundamental. Wer KI weiterhin als IT-Tool behandelt, organisiert an der Transformation vorbei.

Aktuell riskieren wir eine Polarisierung in zwei Sackgassen: Auf der einen Seite die „Ignorierer“, die KI so lange wie möglich ausblenden. Auf der anderen die „Blindvertrauer“, die algorithmische Vorschläge übernehmen, weil ihnen das Rüstzeug fehlt, Datenqualität, Modellgrenzen und Bias kritisch zu hinterfragen. Beides ist für ein hochkomplexes Versorgungssystem keine Personalstrategie.

„30 Jahre, 30 Köpfe“

Bereits 30 Jahre begleitet die kma das Geschehen in der Gesundheitsbranche. Als kritischer Beobachter und Impulsgeber laden wir im Rahmen unserer Jubiläumskolumne „30 Jahre, 30 Köpfe“ Stimmen aus der Branche ein, auf drei Jahrzehnte Gesundheitswirtschaft zurückzublicken – oder einen Blick nach vorn zu werfen und zu skizzieren, wie das Gesundheitswesen in 30 Jahren aussehen könnte. 

Der Schlüssel zur Transformation

Das Problem beginnt aber nicht im Serverraum, sondern bei der Befähigung der Menschen. Was nicht mehr genügt, ist der klassische CME oder Wahlkurs mit PowerPoint-Folien zu Machine Learning. Dabei gilt: Eine fundierte medizinische Ausbildung bleibt die unumstößliche Basis, und sie gewinnt durch die Technologie sogar noch an Bedeutung. Wir brauchen aber ein neues Lernprinzip: problemorientiert, interdisziplinär und fokussiert auf das Machen. Wir brauchen Prototypen statt Theorie.

Genau deshalb habe ich vor Jahren begonnen, Healthcare-Hackathons als Format in die Medizin zu tragen. Dort gestalten Ärztinnen und Ärzte, Pflege, IT, Start-Ups und Industrie Innovationen direkt im kollaborativen Ökosystem. Das ist ein großer Unterschied zum bisherigen Vorgehen. Dass dieses Format inzwischen auch international sehr erfolgreich und mit konkreten Ergebnissen für das Gesundheitssystem – zuletzt in Indonesien – erfolgreich adaptiert wird und konkrete, skalierbare Lösungen für die Praxis hervorbringt, zeigt das enorme Potenzial. 

So haben wir in Jakarta Ende 2025 zusammen mit dem indonesischen Gesundheitsministerium in 48 Stunden fünf Prototypen entwickelt, die heute im lokalen Gesundheitswesen laufen. Dazu konnte in einer parallel publizierten wissenschaftlichen Arbeit der „Coda TB Dream Challenge“ gezeigt werden, dass unser disruptiver Ansatz der Analyse von Hustengeräuschen bei TBC-Erkrankungen inzwischen auf Ebene der von der WHO geforderten Sensitivitäts- beziehungsweise Spezifitätsniveaus angekommen ist.

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Hackathons als Teil des Gesundheitssystems

Solche Formate funktionieren, weil sie Silos zwischen Berufsgruppen und Versorgungssystemen aufbrechen. Doch diese Form der agilen Transformation darf im Gesundheitswesen kein Wochenendformat bleiben, sondern muss fest im System verankert werden. An der Charlotte Fresenius Hochschule bauen wir daher gemeinsam mit fünf Universitätskliniken einen berufsbegleitenden Masterstudiengang für Digitale Medizin und KI auf. Ziel: die Dynamik des Hackathons in die akademische Praxis zu übersetzen. Reale Use Cases, Co-Design, Prototyping, aber immer auch ethische und regulatorische Reflexion sowie interprofessionelle Zusammenarbeit stehen im Fokus – ohne die dabei so wichtige klinische Basisausbildung zu vernachlässigen.

Der Arzt der Zukunft muss kein Programmierer sein. Aber er oder sie muss hybride Teams orchestrieren können. Das erfordert eine solide klinische Urteilskraft, ausgeprägte Datensensibilität und eben auch die Souveränität, einer KI im entscheidenden Moment auch zu widersprechen.

Die zentrale Frage lautet deshalb nicht, ob die KI in die Medizin kommt. Sie ist längst da und andere Gesundheitssysteme überholen uns aktuell rechts und links. Die entscheidende Frage lautet: Wann bilden wir angehende Mediziner endlich so aus, dass wir diese Technologie nicht nur verwalten, sondern aktiv und sicher gestalten?

Deutschland braucht die Antwort dringend.

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