KI-Diagnose überzeugt Hausärzt*innen weniger als ein gleichwertiger Schnelltest

Shan Huang, Renke Schmacker and Hannes Ullrich

DIW Wochenbericht, 2026, vol. 93, issue 38, 583-589

Abstract: Künstliche Intelligenz (KI) hält auch in die hausärztliche Versorgung zunehmend Einzug. Allerdings ist wenig darüber bekannt, wie Ärzt*innen KI-generierte Diagnoseinformationen mit etablierten Testverfahren und ihren eigenen klinischen Einschätzungen kombinieren. Ein Experiment mit 372 dänischen Hausärzt*innen analysiert, ob sich die Einschätzung des Risikos einer Harnwegsinfektion nach einer KI-Diagnose beziehungsweise nach einem vertrauten Urin-Schnelltest unterscheidet, wenn beide Verfahren den gleichen Informationsgehalt haben. Ärzt*innen passen ihre Einschätzung nach einer KI-Diagnose um 41 Prozent weniger stark an als nach dem Schnelltest. Etwa ein Drittel der Ärzt*innen ignoriert die KI-Diagnose fast vollständig. Wer die KI nutzt, gewichtet ein negatives KI-Ergebnis systematisch zu schwach und überschätzt den Zusatznutzen davon, den Urin-Schnelltest zu sehen, wenn dieser bereits von der KI verwendet wird. Diese Verzerrungen könnten die Antibiotikaverschreibungen bei Anwendung von KI unnötig erhöhen. Die Ergebnisse der Studie sprechen dafür, dass Schulungen und eine durchdachte Gestaltung von KI-Diagnosewerkzeugen entscheidend sind, damit Hausärzt*innen das Potenzial von KI in der Praxis umsetzen.

Keywords: expert decision-making; artificial intelligence; healthcare; diagnostic information (search for similar items in EconPapers)
JEL-codes: D81 D83 I11 J24 O33 (search for similar items in EconPapers)
Date: 2026
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