Untersuchungen mit KI planen
Wie KI hilft, die richtigen Diagnostik-Entscheidungen zu treffen
Die Frage: Was sollte ich untersuchen lassen?
Sie haben beschlossen, proaktiv in Ihre Gesundheit zu investieren. Sie wollen nicht warten, bis Symptome auftreten – Sie wollen früher wissen, wo Risiken liegen.
Aber dann stellt sich die Frage: Welche Untersuchungen sind sinnvoll? Großes Blutbild? MRT? Genetik? Herz-CT? Die Möglichkeiten scheinen endlos, die Kosten auch.
Viele Menschen googeln dann – oder fragen ChatGPT: "Welche Vorsorgeuntersuchungen sollte ich machen?"
Die Antwort ist generisch: ab 35 alle drei Jahre Check-up, ab 50 Darmspiegelung, ab 45 Hautkrebs-Screening. Alles korrekt. Alles nach Leitlinie. Und für Sie persönlich: möglicherweise völlig unzureichend.
Das Problem: Leitlinien sind Durchschnitt
Leitlinien basieren auf Populationsdaten. Sie sagen: Ab welchem Alter sollte der durchschnittliche Mensch welche Untersuchung bekommen, um das Kosten-Nutzen-Verhältnis zu optimieren?
Das ist wichtig für Gesundheitspolitik. Aber es ist nicht dasselbe wie: Was brauchen Sie?
Leitlinien sind ein populationsbasierter Mindeststandard. Wenn Sie sich einmal mit dem Thema Longevity beschäftigt haben, wenn Sie einen Hang zur Selbstoptimierung haben, dann stellt sich unweigerlich die Frage: Ist das wirklich das ideale Programm für mich?
Ein 40-Jähriger mit familiärer Vorbelastung für Herzerkrankungen, erhöhtem Lp(a) und metabolischem Syndrom braucht eine andere Diagnostik als ein 40-Jähriger ohne diese Risikofaktoren.
Ein 45-Jähriger mit erhöhtem PSA braucht eine andere Abklärung als einer mit normalem PSA.
Eine 35-Jährige mit BRCA-Mutation braucht ein anderes Brustkrebs-Screening als eine 35-Jährige ohne diese Mutation.
„Das Problem ist nicht die Leitlinie. Das Problem ist: Eine generische KI kennt Ihren Kontext nicht."
Was generische KI kann – und was nicht
Wenn Sie ChatGPT fragen: "Ich bin 45, männlich, welche Vorsorge brauche ich?" – bekommen Sie eine sinnvolle Liste. Prostata-Screening, Darmkrebs-Vorsorge, Blutdruck, Cholesterin.
Was ChatGPT nicht weiß:
- Dass Ihr Vater mit 52 einen Herzinfarkt hatte
- Dass Ihr LDL zwar "im Normbereich" liegt, aber seit drei Jahren kontinuierlich steigt
- Dass Ihr ApoB diskordant erhöht ist
- Dass Ihr letztes Ultraschall eine Fettleber als Nebenbefund zeigte
- Dass Sie seit Monaten schlechter schlafen und Ihr HRV-Trend abfällt
- Dass Sie bereits einen erhöhten CAC-Score haben
Mit diesem Wissen sähe die Empfehlung völlig anders aus.
Ja, Sie können einen Arztbrief in ChatGPT kopieren, um das zu berücksichtigen. Aber spätestens wenn Sie über ein bis fünf Jahre Laborwerte, Befunde, Untersuchungsergebnisse und Daten gesammelt haben, wird das Reinpasten aller Informationen den Kontext der KI überfluten. Die Antworten werden unscharf, weil das Wichtige im Rauschen untergeht.
Hier werden sich die Systeme in Zukunft weiterentwickeln. Aber heute scheint uns der beste Weg eine kuratierte Kontexterstellung zu sein – und das übernehmen wir ärztlich.
Der Unterschied: Kontext macht die Empfehlung
In unserem System arbeiten wir anders. Ihr persönliches GPT kennt nicht nur Ihre aktuellen Werte – es kennt Ihre Geschichte.
Es weiß, welche Untersuchungen Sie bereits gemacht haben, welche Ergebnisse dabei herauskamen, welche Risikofaktoren in Ihrer Familie liegen, wie sich Ihre Biomarker über die Zeit entwickelt haben, welche Lücken in Ihrer Diagnostik noch bestehen.
Wenn Sie fragen: "Welche Untersuchungen sollte ich dieses Jahr machen?"
„Basierend auf Ihrem Profil: Ihr CAC-Score von vor zwei Jahren war 0, eine Kontrolle ist noch nicht dringend. Aber Ihr Lp(a) ist erhöht und Ihr LDL steigt – ein aktuelles Lipidpanel mit ApoB wäre sinnvoll. Ihr letzter OGTT zeigte eine beginnende Insulinresistenz, eine Kontrolle nach 12 Monaten würde ich empfehlen. Außerdem fehlt bei Ihnen noch eine Schlafdiagnostik – angesichts Ihrer HRV-Trends und Ihrer Tagesmüdigkeit wäre ein Screening auf Schlafapnoe zu überlegen."
„Das ist der Unterschied zwischen Information und Einordnung."
Und der Clou bei uns: Sie sagen dem GPT dann einfach "Schicke diese Vorschläge an meine Ärzte" – und wir erhalten Ihre mit der KI erarbeiteten Ideen aufbereitet, um sie zu reviewen. Wir stellen Ihnen eine passende Antwort bereit oder vereinbaren bei Bedarf ein Gespräch in unserer Video-Sprechstunde.
Wie das in der Praxis funktioniert
Unser System ist so aufgebaut, dass Ihr GPT über eine sichere API-Schnittstelle auf Ihre Praxisdaten zugreifen kann. Nicht auf alles – aber auf das, was relevant ist: Laborverläufe, Originalbefunde, Risikoprofil. Dabei hat es auch Ihre Vorgeschichte, Ihre Ziele, Ihre Möglichkeiten zur Umsetzung und Ihre Motivation in seinem "Kurzzeitgedächtnis".
Wenn Sie mit Ihrem GPT diskutieren, welche Diagnostik sinnvoll wäre, zieht es diese Informationen heran. Es kann Zusammenhänge erkennen, die Sie vielleicht übersehen hätten.
Und wenn Sie zu einem Punkt kommen, an dem eine ärztliche Entscheidung nötig ist, können Sie die Fragestellung direkt an uns weiterleiten. Wir arbeiten dann mit demselben Kontext – und können fundiert entscheiden, ob eine Untersuchung medizinisch sinnvoll ist, welche Priorität sie hat, und wie sie in Ihren Gesamtplan passt.
Wichtig: Ihre Chats mit dem GPT bleiben privat. Wir sehen nur, was Sie explizit an uns freigeben.
Ein Beispiel aus der Praxis
Ein Patient, 48 Jahre, kam mit der Frage: "Soll ich ein Ganzkörper-MRT machen lassen?"
Eine generische KI hätte gesagt: Kann sinnvoll sein zur Früherkennung. Kosten ca. 1.500€. Nutzen-Risiko-Verhältnis diskutiert.
Generische KI
"Kann sinnvoll sein zur Früherkennung. Kosten ca. 1.500€. Nutzen-Risiko-Verhältnis diskutiert."
Unser System
Kennt CAC-Score, Entzündungswerte, Familienhistorie, Fettleber-Befund, Ferritin-Wert und letzten Ultraschall-Zeitpunkt.
Die Empfehlung:
„Ein Ganzkörper-MRT wäre möglich, aber angesichts Ihres Risikoprofils nicht die höchste Priorität. Sinnvoller wäre aktuell: Kontrolle des Abdomen-Ultraschalls mit Fokus auf Leberbefund, ggf. FibroScan, und Abklärung des Ferritins. Das MRT können Sie für später einplanen, wenn die anderen Befunde abgeklärt sind."
Der Patient schickte diese Abwägung an uns und wir stimmten dem Vorschlag der KI zu. Ein Ganzkörper-MRT war in dem Moment nicht der sinnvollste nächste Schritt – vor allem auch mit Blick auf das Budget des Patienten. Er sparte Geld, bekam die relevantere Diagnostik, und wir konnten die Fragestellung ärztlich absegnen.
Warum das wichtig ist
Diagnostik ist teuer – nicht nur finanziell, sondern auch emotional. Jede Untersuchung kann Befunde liefern, die eingeordnet werden müssen. Falsch-positive Ergebnisse können Ängste auslösen. Überdiagnostik kann zu unnötigen Folgeuntersuchungen führen.
Ein System, das Ihren Kontext kennt, hilft Ihnen, die richtigen Untersuchungen zur richtigen Zeit zu machen
Lücken zu erkennen, die sonst übersehen würden
Überflüssiges zu vermeiden
Fundierte Fragen an Ihre Ärzte zu stellen
Und wir als Ärzte können Ihre Fragen besser beantworten, weil wir denselben Kontext sehen – und mit demselben intelligenten System und den vorhandenen Originalbefunden Ihre Fragen bearbeiten können.
Für wen ist das relevant?
Dieses System ist für Menschen, die:
- proaktiv ihre Gesundheit managen wollen
- bereits Erfahrung mit Diagnostik haben und den Überblick behalten wollen
- Geld sinnvoll investieren wollen – in die Untersuchungen, die wirklich zählen
- ärztliche Begleitung schätzen, aber zwischen den Terminen selbst recherchieren wollen
- verstehen wollen, warum bestimmte Untersuchungen empfohlen werden (oder nicht)
- eine integrierte Begleitung zur kontinuierlichen Umsetzung ihrer Gesundheits- und Longevity-Ziele suchen
Fazit
Eine KI kann Ihnen sagen, welche Vorsorgeuntersuchungen die Leitlinien empfehlen. Das ist gut – aber es ist nur der Anfang.
Was Sie brauchen, ist ein System, das Ihre individuelle Situation kennt. Das weiß, welche Untersuchungen Sie bereits gemacht haben. Das Ihre Risikofaktoren einordnet. Das Lücken erkennt und Prioritäten setzt.
Und das – wenn Sie eine ärztliche Einordnung brauchen – den nahtlosen Übergang zur medizinischen Expertise ermöglicht.
„Das haben wir gebaut. Seit April 2025. In Deutschland."
