Künstliche Intelligenz in der Rheumatologie: Wo Algorithmen helfen – und wo nicht

Chancen: KI unterstützt in der Rheumatologie bereits konkret bei Triage, Bildanalyse und Therapieprädiktion, wodurch Diagnostik präziser wird, Zugang zur Versorgung beschleunigt wird und Ärzt:innen Zeit für Gespräch und Empathie gewinnen.

Risiken – methodische, ethische und rechtliche Lücken: Verzerrungen in Trainingsdaten, mangelnde Generalisierbarkeit, Black-Box-Problematik sowie ungeklärte Haftungsfragen bei autonomen KI-Agenten zeigen, dass Transparenz, externe Validierung und regulatorische Standards noch nicht flächendeckend erfüllt sind.

Assistenzsystem statt Autopilot: KI sollte als geprüftes, nachvollziehbares Hilfsmittel verstanden werden, das ärztliches Urteilsvermögen ergänzt, aber die letzte Verantwortung für Diagnose und Therapieentscheidung stets beim Menschen belässt.