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Inhaltsverzeichnis
Methodik: So haben wir die KI-Nutzung in Praxen ermittelt
Die Datengrundlage dieser Analyse bildet die Medizinio Praxissoftware-Umfrage 2026. Diese Erhebung untersucht den aktuellen Stand der Digitalisierung innerhalb der ambulanten Versorgung in Deutschland. Ein spezifisches Modul der Studie erfasst die Nutzung und Akzeptanz von Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (KI) im Praxisbetrieb.
Die Erhebung erfolgte unter folgenden Rahmenparametern:
- Erhebungszeitraum: 29. November 2025 bis 25. Dezember 2025.
- Methodik: Quantitative Online-Befragung.
- Zielgruppe: Niedergelassene Ärztinnen, Ärzte sowie Praxisverantwortliche.
- Stichprobenumfang: 194 Ärztinnen und Ärzte.
- Hinweis: Darunter insgesamt 16 Teilnehmer (8 % der Gesamteilnehmer) aus dem Bereich der Psychotherapie oder eng verwandten Fachrichtungen (wie Psychiatrie und psychosomatische Medizin).
Die Stichprobe umfasst ein Spektrum verschiedener medizinischer Fachrichtungen. Die prozentuale Verteilung der am stärksten vertretenen Disziplinen gestaltet sich wie folgt:
- Allgemeinmedizin: 30 %
- Innere Medizin: 10 %
- Orthopädie: 9 %
- Gynäkologie und Geburtshilfe: 9 %
- Weitere Fachgruppen: Die Stichprobe beinhaltet zudem Heilberufler aus den Fachrichtungen Zahnmedizin, Pädiatrie und Psychotherapie.
Die Auswertung konzentriert sich auf vier zentrale Datenpunkte zur Integration von KI-Technologien:
- Nutzungsstatus: Ermittlung der aktuellen Anwenderquote sowie Identifikation von Ablehnungsgründen.
- Tool-Landschaft: Erfassung eingesetzter Funktionen, insbesondere Telefonassistenten, Dokumentationshilfen und KI-Chatbots.
- Qualitätsbewertung: Evaluation der softwareseitigen Integration der KI-Tools in den Praxisalltag durch die Anwender.
- Barrierenanalyse: Identifikation von Hindernissen, primär in den Bereichen Datenschutz, Kostenstrukturen und Schnittstellenproblematik.
Durch die Verknüpfung dieser Parameter wird der Reifegrad der KI-Implementierung in der ambulanten Versorgung quantifizierbar.
Wie verbreitet ist KI unter Ärzten?
Die vorliegende Analyse der Umfragedaten von Ärzten belegt eine signifikante, wenngleich heterogene Durchdringung des Versorgungsalltags mit Systemen der Künstlichen Intelligenz (KI). Mit einer aktuellen Nutzerquote von 37,6 % (73 von 194 Probanden) hat die Technologie die Phase der „Early Adoption“ verlassen und erreicht das Segment der frühen Mehrheit.
Die Ermittlung der allgemeinen Verbreitung basiert auf der Frage: „Nutzen Sie künstliche Intelligenz (KI) in Ihrer Praxis?“
Unterschiede in der KI-Nutzung nach Fachrichtung
Um die fächerübergreifende Verteilung zu analysieren, wurde die Nutzungsfrage mit der Angabe des Fachbereichs korreliert: „Wie lautet Ihr Fachbereich?“ im Abgleich mit der KI-Nutzung.
| Fachbereich | KI-Nutzungsgrad (%) | Absolute Zahlen (Ja / Gesamt) | Strategische Relevanz |
| Orthopädie | 70,6 % | 12 / 17 | Dominanz durch bildgestützte Diagnostik & Analytik |
| Dermatologie | 62,5 % | 5 / 8 | Hoher Benefit durch automatisierte Mustererkennung |
| HNO | 50,0 % | 3 / 6 | Prozessoptimierung und diagnostische Assistenz |
| Innere Medizin | 45 % | 9 / 20 | Datenmanagement und Befundunterstützung |
| Allgemeinmedizin | 44,1 % | 26 / 59 | Administrative Entlastung & CDSS (Entscheidungshilfe) |
| Psychotherapie | 36,4 % | 4 / 11 | Dokumentationsassistenz und Sprachanalyse |
| Gynäkologie | 17,6 % | 3 / 17 | Unterdurchschnittliche Adaption (Investitionsstau?) |
Hinweis: Fachbereiche wie die Pädiatrie oder Zahnmedizin weisen in der aktuellen Stichprobe eine Null-Quote auf. Dies deutet weniger auf mangelndes Potenzial als vielmehr auf eine spezifische Marktlücke bei fachgruppenspezifischen KI-Lösungen oder eine verzögerte Markteinführung hin.
Marktdynamik und latente Adoptionsbereitschaft
Trotz der aktuellen Nicht-Nutzer-Quote von 62,4 % ist kein technologischer Widerstand feststellbar. Im Gegenteil: Die Zukunftshaltung ist mit 81,4 % positiver Resonanz bei den aktuellen Nicht-Anwendern als massiv einzustufen.
Die Berechnung des Zukunftspotenzials von 81,4 % ergibt sich aus einer spezifischen Filter-Logik der Umfrage. Befragt wurden hierbei ausschließlich die 121 Ärzte, die die Eingangsfrage nach der KI-Nutzung mit „Nein“ beantwortet hatten. Die Frage lautete: „Können Sie sich in Zukunft vorstellen KI zu nutzen?“
Für Praxisinhaber bedeutet dies:
- Wettbewerbsdruck: In der Orthopädie und Dermatologie ist KI bereits de facto Standardwerkzeug. Wer hier nicht investiert, riskiert Effizienzverluste und Qualitätsdefizite in der diagnostischen Präzision.
- Marktpsychologie: Die hohe KI-Bereitschaft signalisiert, dass die Hürden primär technischer, regulatorischer oder finanzieller Natur sind, nicht jedoch in mangelnder Akzeptanz begründet liegen.
Strategische Implikationen für die Praxisleitung
| Fokus-Feld | Handlungsbedarf |
| Wirtschaftlichkeit | Skaleneffekte durch KI-gestützte Dokumentation nutzen. |
| Versorgungsstandard | Die hohe Akzeptanz von über 70 % in der Orthopädie legt nahe, dass KI-Assistenzsysteme auf dem Weg sind, sich als wertvolle Ergänzung in der Diagnostik zu etablieren. Langfristig könnte der Verzicht auf diese technologische Unterstützung Fragen hinsichtlich der Ausschöpfung aller verfügbaren Optimierungspotenziale aufwerfen. |
| Positionierung | Praxen in Fachbereichen mit geringer Quote (z.B. Gynäkologie) können durch frühzeitige Adaption ein Alleinstellungsmerkmal (USP) generieren. |
Welche KI-Tools nutzen Ärzte?
Der Markt gliedert sich primär in hochspezialisierte Medizinprodukte und universelle LLM-Schnittstellen.
Die Anwendung von KI-Funktionen folgt einer Priorisierung von administrativer Entlastung und diagnostischer Absicherung.
| KI-Funktion | Nutzerzahl | Operativer Fokus | Primärer Nutzen |
| KI-Textgenerierung | 47 % | Korrespondenz, E-Mails | Zeitersparnis Verwaltung |
| KI-Spracherkennung | 42 % | Transkription von Gesprächen | Strukturierte Datenerfassung |
| KI-Diagnosehilfe | 39 % | Mustererkennung, Zweitmeinung | Erhöhung der Diagnosesicherheit |
| KI-Telefonassistent | 29 % | Terminvergabe, Triage | Entlastung des Fachpersonals |
| KI-Webseiten-Chatbot | 14 % | Digitale Patientenkommunikation | 24/7 Informationsabfrage |
Das Anbieterfeld teilt sich in Generalisten, integrierte Systemlösungen und spezialisierte Nischenanbieter.
- Der Marktführer: OpenAI (ChatGPT) ist mit 34 Nennungen das meistgenutzte Einzeltool. Es wird primär für Recherche, Textoptimierung und – kritisch zu betrachten – teils für die Diagnoseunterstützung zweckentfremdet.
- Die Integrierten: 18 Ärzte nutzen bereits die nativen KI-Funktionen ihrer Praxissoftware. Dies ist aus IT-Sicherheitssicht der Goldstandard, da die Datenverarbeitung im geschützten Raum des PVS (oft On-Premise oder zertifizierte Cloud) erfolgt.
- Plattform-Lösungen: Jameda (12) und Doctolib (1) werden zunehmend für KI-basierte Patientensteuerung genutzt.
- Spezialisierte Einzellösungen:
Wie zufrieden sind Ärzte mit KI?
Die Analyse der Problemstellungen in Relation zu den eingesetzten Tools offenbart eine signifikante Differenz zwischen universellen Sprachmodellen (LLMs) und paxis-spezifischen Applikationen. Während LLMs primär inhaltliche Validitätsprobleme aufweisen, kämpfen spezialisierte Lösungen mit Integrationsdefiziten.
| Anbieter-Gruppe | Fehlerquote | Hauptproblematik |
| PVS-integrierte KI | 44,4 % | Workflow-Störungen, mangelnde Authentizität der Doku („klingt nicht nach Arzt“). |
| Plattformen (z. B. Jameda) | 66,7 % | Schnittstellen-Problematik, Konfigurationsaufwand, Zeitverlust. |
| Allgemeine LLMs (OpenAI, Gemini) | 25 % – 26,5 % | „Halluzinationen“, inhaltliche Ungenauigkeit, Datenschutz-Bedenken. |
| Spezialisierte Assistenz (Telefon/Doku) | Variabel | Fehlallokation von Terminen (Triage-Fehler), Hardware-Hürden (Mikrofon). |
Die Umfrageergebnisse lassen sich auf drei kritische Schmerzpunkte (Pain Points) reduzieren, die je nach Tool unterschiedlich stark gewichtet sind:
Die Inhalts-Falle (OpenAI, Gemini, SIKIA)
Bei den Generalisten und Recherche-Tools wie ChatGPT oder SIKIA dominiert das Risiko der Fehlinformation.
- Zitate aus der Umfrage: „Manchmal falsche Faktenwiedergabe“, „Konfabulationen“, „nur in der Hälfte der Ergebnisse korrekt“.
- Experten-Urteil: Diese Tools sind ohne medizinische Feinjustierung (RAG-Verfahren oder Med-Tuning) für die Akut-Diagnostik ungeeignet. Die Haftung bei Übernahme falscher Fakten liegt zu 100 % beim behandelnden Arzt.
Das Integrations-Vakuum (Jameda, Praxissoftware-Module)
Obwohl native PVS-Module fest im System verankert sind, weisen sie mit 44,4 % eine beachtliche Problemrate auf. Gemeinsam mit Jameda (66,7 %) zeigen sie, dass ‚integriert‘ nicht automatisch ‚reibungslos‘ bedeutet – die Erwartungen an eine echte Workflow-Erleichterung werden hier oft enttäuscht.
- Zitate aus der Umfrage:
- Jameda: „Keine Schnittstelle zu PVS“, „Mikrofonbestätigung jedes einzelne Mal“
- Natives PVS-Modul: „Doku klingt nicht nach Arzt“.
Die Triage-Gefahr (Telefonassistenten)
Bei administrativen KI-Systemen treten prozessuale Fehler auf, die das Patientenmanagement direkt gefährden können.
- Zitate aus der Umfrage: „Patienten werden falschen Sprechstunden zugeordnet“, „Pflegeheime bleiben in der KI gefangen“.
- Experten-Urteil: Hier besteht das Risiko der Unterversorgung oder Fehlsteuerung. Ein falsch zugeordneter Notfall ist ein haftungsrelevantes Organisationsverschulden.
Fazit: Die „KI-Kinderkrankheiten“ sind real. Während die Fähigkeiten der Modelle (LLMs) beeindruckt, scheitert die Praxis-Performance oft an der banalen IT-Infrastruktur der Praxis. Der Fokus bei Neuanschaffungen sollte zwingend auf der PVS-Tiefe der Integration liegen, nicht nur auf der „Intelligenz“ des Chatbots.
Barrieren der Implementierung: Warum 62,4 % noch zögern
Um das Marktpotenzial zu verstehen, wurden die Nicht-Nutzer nach ihren spezifischen Hemmnissen gefragt. Hier zeigt sich ein klares Profil der „Wartestellung“.
| Barriere | Nennungen |
| Fehlendes Vertrauen in die Qualität | 44 % |
| Bedenken zur Datensicherheit | 34 % |
| Ethische / Berufsrechtliche Bedenken | 22 % |
| Investitionskosten (Zu teuer) | 17 % |
| Noch nicht damit beschäftigt | 13 % |
| Angst vor fehlender Akzeptanz (Patienten/Personal) | 11 % |
| Sehe keinen Mehrwert | 7 % |
| Kein passendes Produkt bislang | 3 % |
| Andere | 3 % |
Die primäre Hürde ist nicht der Preis, sondern die Validität der Ergebnisse. Ärzte fordern „Evidence-based AI“. Sobald Studien die diagnostische Überlegenheit oder Gleichwertigkeit (Non-Inferiority) belegen, wird die Adoptionsrate wahrscheinlich sprunghaft ansteigen.
Risiko-Analyse und Fehlermonitoring
Trotz hoher Zufriedenheit berichten 35,6 % der aktiven Nutzer von regelmäßigen oder sporadischen Problemen im Einsatz. Die Auswertung der Fehlermeldungen aktiver KI-Nutzer verdeutlicht, dass die Barrieren weniger in der Akzeptanz als vielmehr in der technischen Reife und der Prozessintegration liegen. Die folgenden Punkte fassen die spezifischen Hürden basierend auf den Original-Zitaten der Mediziner zusammen:
- Inhaltliche Defizite & Validitätsrisiken
- „Fehlinformazionen, Konfabulationen“ sowie „Manchmal falsche Faktenwidergabe“.
- „Ki weiß nicht alles“; Ergebnisse sind „oft ungenau“ und „noch nicht 100%ig exakt“.
- „Erstellte Texte nicht immer sinnvoll“; „nur in der Hälfte der Ergebnisse ausreichend korrekt“.
- „Insuffizienz“: Das System „Läuft unzuverlässig, Doku klingt nicht „nach Arzt““.
- Schnittstellen-Problematik & Workflow-Integration
- „Keine Integration in das PVS“ und „Keine Schnittstelle zu PVS“.
- Probleme bei der „Transkription ins PVS“ sowie fehlerhafte „die Zuordnung in der Karteikarte“.
- „Bislang im Ablauf nicht gut integriert“; zudem ist „die Konfiguration der Dokumentation ist Schwierig wenn es Schnittstelle zwischen KI und Softwear bestehe“.
- Hoher Nachbearbeitungsaufwand: „Textkorrektur zu lange, kein Zeotersparniss gegenteil“.
- Technische Barrieren & Performance
- „Zu langsam, mangelnde Akzeptanz Patientenseite“.
- „Manchmal kann man sich nicht einloggen, datentransfer dauert zu lange“.
- Bedienungshürden: „Mikrofonbestätogung jedes einzelne Mal“ und „Etwas umständlich“.
- Gerätespezifische Probleme: „Ich arbeite mit Händi ist also Umständlich“.
- Kritische Bedenken bezüglich „Datenschutz“.
- Prozessuale Fehlsteuerungen & Kommunikation
- „Keine wikliche Kommunikation“.
- Schwerwiegende Fehlallokationen: „Patienten werden falschen Sprechstunden zugeordnet, Kollegen oder Pflegeheime bleiben in der KI gefangen“.
- Sonstige Rückmeldungen
- „Könnte besser sein“.
- „Aktuell keine“, „keine“, „Keine“.
Fazit
Die Datenlage 2025 zeichnet das Bild einer Profession im Umbruch. Während die Orthopädie 70,6 % die KI bereits als Standard-Assistenz integriert hat, ist die Gynäkologie 17,6 % noch im Beobachtungsmodus. Das massive Interesse der aktuellen Nicht-Anwender – von denen 81,4 % eine künftige Nutzung planen – unterstreicht bei gleichzeitigem Fokus auf Datensicherheit: Der Markt ist bereit für zertifizierte, PVS-integrierte Lösungen, die den Arzt rechtlich absichern und fachlich entlasten.
FAQ
Ist KI besser als Ärzte?
Die aktuelle Datenlage zur diagnostischen Performanz generativer KI-Systeme belegt eine signifikante Überlegenheit gegenüber ärztlichen Behandlern in standardisierten Testumgebungen. Laut der im JAMA Intern Med (2024) publizierten Studie von Cabral et al. erreichte GPT-4 beim klinischen Reasoning (der kognitive Prozess der systematischen Erhebung, Bewertung und Integration klinischer Daten zur Ableitung von Diagnosen und Therapiestrategien) einen medianen R-IDEA-Score von 10, während erfahrene Fachärzte lediglich einen Wert von 9 erzielten. Die Wahrscheinlichkeit, ein qualitativ hochwertiges Reasoning-Ergebnis zu liefern, lag für das Modell bei nahezu 99 %, was die Leistungsfähigkeit von Assistenzärzten (56 %) und Fachärzten (76 %) deutlich übertrifft. Dennoch zeigt die Untersuchung ein spezifisches Risiko für die Praxisleitung: Die KI produzierte mit 13,8 % häufiger inkorrekte Reasoning-Schritte als Assistenzärzte, was die strikte Notwendigkeit einer fachärztlichen Letztentscheidung und Überprüfung (Human-in-the-loop) untermauert.
Ergänzend hierzu demonstriert die Nature-Publikation (2025) von Tu et al. zum System AMIE, dass moderne Large Language Models auch in der konversationellen Diagnostik und Anamneseerhebung führend sind. In einem doppelblinden Crossover-Design im Stil eines OSCE übertraf AMIE die teilnehmenden Primärversorger in 30 von 32 fachärztlich bewerteten Leistungskriterien. Bemerkenswert ist dabei die Patientenwahrnehmung, die das System in 25 von 26 Kategorien – insbesondere hinsichtlich Empathie, Klarheit und Informationsstruktur – besser bewertete als die menschlichen Kollegen. In der Gesamtschau ist die KI in der rein datenbasierten Synthese und differentialdiagnostischen Herleitung dem Menschen in Testumgebungen überlegen. Für den Praxisinhaber bedeutet dies, dass KI-Systeme zwar als hocheffiziente Werkzeuge zur Reduktion von Diagnosefehlern und zur Strukturierung der Patientenkommunikation fungieren können, die ärztliche Expertise jedoch unverzichtbar bleibt, um die fallspezifische Kohärenz zu gewährleisten und das Risiko fehlerhafter Logikketten abzufangen.