Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im klinischen Umfeld wirft grundlegende Fragen nach Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Verantwortung auf. Während KI-Systeme in Diagnostik, Therapieempfehlung oder Ressourcenmanagement zunehmend präzise und effizient arbeiten, bleibt oft unklar, wie sie zu ihren Ergebnissen gelangen.

Die komplexen Algorithmen, insbesondere bei Deep-Learning-Modellen, entziehen sich menschlicher Intuition und erschweren eine kritische Bewertung der Resultate. Für Kliniker entsteht dadurch eine „Black Box“-Situation: Sie sollen auf Empfehlungen reagieren, deren innere Logik ihnen verborgen bleibt. Diese Intransparenz birgt Risiken für die Patientensicherheit und stellt die ärztliche Entscheidungsverantwortung infrage. Um Vertrauen zu schaffen, müssen Verfahren der Erklärbarkeit weiterentwickelt werden,  etwa durch Visualisierungen von Entscheidungswegen oder die Integration von erklärbaren, regelbasierten Modellen. Zudem braucht es klare ethische und rechtliche Rahmenbedingungen, die festlegen, wer letztlich für KI-basierte Entscheidungen haftet.

Transparente KI stärkt das Vertrauen von Klinikern und Patienten in digitale Entscheidungen. Sie ermöglicht es, Algorithmen kritisch zu prüfen, unterstützt die Nachvollziehbarkeit medizinischer Empfehlungen und verbessert die Patientensicherheit. Darüber hinaus fördert sie interdisziplinäre Zusammenarbeit zwischen Medizin, Informatik und Ethik. Eine solche Offenheit schafft die Grundlage für verantwortungsbewusste Nutzung, rechtliche Absicherung und kontinuierliches Lernen im klinischen Alltag. Transparenz wird damit zum zentralen Qualitätskriterium künftiger KI-Systeme im Gesundheitswesen.

Aktuelle Risiken bei KI-Entscheidungen im Gesundheitswesen umfassen schleichenden Kompetenzverlust bei Klinikern, algorithmische Verzerrungen und Datenschutzlücken. Fehlentscheidungen drohen durch mangelnde Transparenz und unzureichende Regulierung, etwa gemäß EU AI Act, sowie Cyberbedrohungen. Zudem besteht Gefahr für Patientenvertrauen und Ungleichheiten, wenn KI nicht geprüft oder haftungsrechtlich geklärt ist. Konkrete Risiken durch KI-Fehlentscheidungen im Gesundheitswesen umfassen verzerrte Diagnosen aufgrund fehlerhafter Trainingsdaten, wie Bias aus unvollständigen Datensätzen. Black-Box-Algorithmen verhindern Nachvollziehbarkeit, was zu unkontrollierten Fehlern in Therapieempfehlungen führt und Patientensicherheit gefährdet. Weitere Gefahren sind Kompetenzverlust bei Klinikern durch Überabhängigkeit, Cyberangriffe auf sensible Daten sowie unklare Haftung bei Schäden.

Eine transparente KI darf nicht nur Daten auswerten, sondern muss auch ihre Schlussfolgerungen so darstellen, dass sie für medizinisches Personal nachvollziehbar und prüfbar bleiben. Dann wird Künstliche Intelligenz nicht als unkontrollierbarer Automat, sondern als verlässliches Werkzeug im Dienst der klinischen Praxis wahrgenommen.

Autor: Wolf-Dietrich Lorenz

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