Große Sprachmodelle (LLMs) und KI im Gesundheitswesen – Chancen und Grenzen
In welchen Bereichen sind große Sprachmodelle bereits in der klinischen und administrativen Arbeit von Nutzen, und wo liegen derzeit die regulatorischen Grenzen?
Bei großen Sprachmodellen im Gesundheitswesen geht es nicht nur darum, was technisch möglich ist. Entscheidend ist, für welchen Zweck ein System eingesetzt wird, welche Daten es verarbeitet und welchen Einfluss seine Ergebnisse auf die Versorgung haben.
LLMs können beispielsweise Gesprächsnotizen zusammenfassen, Schreiben vorbereiten, medizinische Informationen verständlich aufbereiten und unstrukturierte Daten ordnen. Ob und unter welchen Bedingungen ein konkreter Einsatz zulässig ist, hängt jedoch vom vorgesehenen Verwendungszweck, vom Anwendungskontext und von den erforderlichen Schutzmaßnahmen ab.
Wann eine regulatorische Prüfung erforderlich wird
Werden die Ergebnisse eines LLM für diagnostische oder therapeutische Entscheidungen verwendet, sollte frühzeitig geprüft werden, welche regulatorischen Anforderungen gelten und ob die Anwendung als Medizinprodukt einzustufen ist. Die menschliche Kontrolle allein beantwortet diese Frage nicht. Entscheidend sind ein klar definierter Verwendungszweck, verlässliche Prozesse für Prüfung und Freigabe sowie eine nachvollziehbare Dokumentation der vom Modell erzeugten Inhalte.
- Administrative Unterstützung: Auch beim Entwurf von Dokumenten müssen die fachliche Prüfung, der Datenschutz und die Freigabe vor der Verwendung verbindlich geregelt sein.
- Kommunikation mit Patientinnen und Patienten: Chat-Anwendungen benötigen klare Einsatzgrenzen, definierte Eskalationswege und eine transparente Kennzeichnung ihrer Funktion.
- Klinische Klassifikation: Anwendungen, die Vitalparameter, Bilder oder Symptome bewerten, erfordern eine frühzeitige regulatorische und klinische Prüfung.
- Personalisierte Behandlung: Systeme, die Therapieentscheidungen oder individuelle Empfehlungen unterstützen, benötigen belastbare klinische Evidenz und geeignete Maßnahmen zur Risikokontrolle.
“„Besonders sinnvoll sind LLM-Anwendungen, die medizinisches Fachpersonal gezielt unterstützen, statt dessen Entscheidungen ersetzen zu wollen.“”
— Dietrich Charisius – Technischer Leiter
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LLMs and AI in Healthcare — Opportunities and Limits
Where large language models are already useful in clinical and administrative work, and where the regulatory ceiling sits today.
A useful question to ask about LLMs in healthcare is not "what can they do" but "what can they do without crossing a regulatory line you have not budgeted for".
The answer right now is: a lot, as long as the output is administrative rather than diagnostic. Summarising consultation notes, drafting referral letters, translating between clinical and patient-facing language, structuring unstructured intake — these are all valuable, low-risk applications that real teams are deploying today.
Where the ceiling sits
The moment an LLM output starts to influence a clinical decision, you are in medical-device territory under MDR. That does not make LLMs unusable for clinical workflows — it just means the integration has to be designed so that the human remains the decision-maker, with clear audit trails for everything the model surfaces.
- Administrative drafting is broadly safe, with clinician approval before sending.
- Patient-facing chat needs strict scoping and escalation paths.
- Anything that classifies a vital, image, or symptom needs a regulatory pathway.
- Anything that personalises treatment needs more than a pathway — it needs evidence.
“The interesting LLM work in healthcare is the work that makes a clinician faster, not the work that pretends to replace one.”
— Dietrich Charisius — CTO
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