Frage von Pham T. (fiktiv):

Bei „KI-gestützte Diagnostik in allen Krankenhäusern" denke ich sofort an Big Tech und milliardenschwere Industrieinteressen. Wie trennt ihr das von echten Patientenvorteilen?

Klare Unterscheidung, die wir im Programm noch deutlicher machen müssen:

KI-Anwendungen, die Patient:innen nutzen (Beispiele mit belastbarer Evidenz):

Mammographie-Auswertung — Studien zeigen ähnliche oder bessere Erkennungsraten als Radiolog:innen, vor allem in Regionen mit wenigen Spezialist:innen (Lancet 2023)
Sepsis-Frühwarnung in Intensivstationen — verkürzt Diagnosezeit um Stunden, was Leben rettet
Hautkrebs-Vorscreening per App, evaluiert in Hausarztpraxen

KI-Anwendungen, die wir kritisch sehen:

„Wellness"-Apps mit medizinischer Diagnose-Anmutung ohne klinische Validierung (in Deutschland leider durch DiGA teilweise sogar erstattungsfähig)
Versicherungs-Tarifgestaltung auf Basis von Gesundheits-Daten („Wer mehr läuft, zahlt weniger")
Intransparente „Risiko-Scoring"-Systeme in der Triage

Was wir konkret fordern:

Zertifizierungspflicht mit Wirksamkeitsnachweis (Standard wie bei Medikamenten, nicht weniger)
Verbot von Versicherungs-Diskriminierung auf Basis von KI-erzeugten Risikoprofilen
Open-Data-Pflicht für KI-Modelle, die in der GKV erstattet werden

Heißt: nicht „KI in die Medizin", sondern „nur die KI in die Medizin, die nachweislich Patient:innen hilft, nicht primär Konzernen".

Du hast recht, dass das im Programm bisher zu pauschal formuliert ist. Ich nehme das mit.

— Oliver Deppe