Seit es ChatGPT gibt, fragen Amerikaner: "Könnte dieser lustige kleine Fleck an meinem Zeh Krebs sein?" Und da die KI in den letzten Jahren Fortschritte gemacht hat, haben Ärzte begonnen, spezialisierte Modelle zu nutzen, um in Kliniken ähnliche Fragen zu stellen. Angesichts dieser Entwicklungen haben die medizinischen Fachgesellschaften eine geschlossene Front präsentiert: Ärzte müssen immer das letzte Wort in der klinischen Versorgung haben.

Wir widersprechen. Wie die medizinischen Gesellschaften einräumen, könnte die Verbesserung der Arbeit von Ärzten durch KI-Tools eine durchaus gute Art sein, Medizin zu praktizieren. (Einer von uns – Khosla – hat tatsächlich in ein Start-up für die Grundversorgung investiert, das von seinem Sohn mitgegründet wurde und in dem Ärzte KI-Assistenten beaufsichtigen.) Aber damit Amerikaner die bestmögliche Gesundheitsversorgung erhalten, müssen wir bereit sein, mit Modellen zu experimentieren, die die KI die Kontrolle übernehmen lassen.

Diese Vorstellung hat in der medizinischen Gemeinschaft für Aufsehen gesorgt. Als wir letzten Monat einen Kommentar im Journal of the American Medical Association veröffentlichten, in dem wir argumentierten, dass eine reine KI-Versorgung bald besser sein könnte als die Versorgung durch menschliche Ärzte, verurteilte uns der CEO der American Medical Association als Untergrabung der Arzt-Patienten-Beziehung. Die Position der Organisation war unverändert: KI sollte in der klinischen Versorgung nur eine unterstützende Rolle spielen. Dieses Argument ignoriert die verfügbaren Beweise und könnte unzählige Amerikaner von besserer Gesundheit abhalten.

Ein Großteil der modernen Medizin – einschließlich der Behandlung von Bluthochdruck, der Bestimmung der richtigen Behandlung für viele Krebsarten und der Bewältigung von Chemotherapie-Nebenwirkungen – ist weitgehend algorithmisch. Ein Arzt muss einem Patienten gezielte Fragen stellen, mögliche Diagnosen ermitteln, Tests anordnen, um die richtige zu identifizieren, einen Behandlungsplan anbieten und ihn je nach Reaktion des Patienten anpassen. Diese Reihe von Handlungen wird durch detaillierte Leitlinien von Fachgesellschaften gesteuert.

Doch Ärzte – trotz bester Absichten – machen viele Fehler bei der Befolgung dieser Schritte. Studien zeigen, dass bis zu 15 Prozent der amerikanischen Patienten jährlich falsch diagnostiziert werden, was zu zehntausenden vermeidbaren Todesfällen führt. Deshalb haben Gesundheitsdienstleister Software, die sie benachrichtigt, wenn sie beispielsweise eine tödliche Dosis eines Medikaments verschreiben. Jede Software, die Medizin autonom praktizieren könnte, wäre ähnlich spezialisiert: nicht generisches ChatGPT, sondern ein Modell, das mit medizinischem Wissen trainiert wurde und mit angemessenen Schutzmaßnahmen ausgestattet ist, um Risiken und Fehler zu minimieren. Ein solches Modell könnte Wechselwirkungen zwischen Medikamenten konsequenter und umfassender überprüfen als Ärzte. Und es könnte viel häufiger mit Patienten in Kontakt treten als menschliche Gesundheitsdienstleister.

Einige KI-Modelle haben sich bei solchen Aufgaben bereits als geschickt erwiesen. In einer letztes Jahr veröffentlichten Studie bewerteten erfahrene Ärzte Googles Articulate Medical Intelligence Explorer – ein hochtrainiertes KI-Modell für medizinische Diagnose und Argumentation – als deutlich besser als menschliche Ärzte darin, Schauspieler, die Patienten spielten, zum Reden zu bringen. Die "Patienten" offenbarten mehr über ihre Beschwerden sowie ihre medizinische, familiäre und Medikamentengeschichte, was alles für eine genaue Diagnose entscheidend sein kann. In einer Studie von 2023 wurden Patienten mit Typ-2-Diabetes randomisiert, um ihre Insulindosis entweder von Ärzten oder von autonomer KI anpassen zu lassen. Die Maschinen brachten die Patienten schneller auf eine stabile Dosis als menschliche Ärzte, und ihre Patienten nahmen ihr Insulin zuverlässiger ein und hatten weniger diabetesbedingten Stress.

Was ist mit den Arzt-KI-Hybriden, die die medizinischen Verbände unterstützen? Die Forschung dazu ist spärlich, und es ist mehr nötig. Eine Überprüfung von 52 Studien aus dem Jahr 2025 kam zu dem Schluss, dass solche Hybride insgesamt "weder besser waren als KI allein noch die besten Kliniker übertrafen". In zumindest einigen dieser Studien übertrafen Mensch-KI-Hybride die KI allein. Aber in diesen Hybridteams kontrollierte die KI die endgültige klinische Entscheidung – das Gegenteil von dem, was die AMA und andere im Sinn haben.

Medizinische Organisationen sind nicht völlig verschlossen gegenüber der Möglichkeit von Veränderungen. Zum Beispiel letztes