Eine aktuelle McKinsey-Analyse zeigt, wie grundlegend künstliche Intelligenz die Gesundheitsversorgung verändern könnte. Dabei geht es längst nicht mehr nur um effizientere Dokumentation oder diagnostische Assistenz. KI könnte künftig selbst zum ersten Ansprechpartner für Patienten werden.
Bislang wurde künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen vor allem als Unterstützung für Ärztinnen und Ärzte diskutiert. Sie analysiert Röntgenbilder, fasst Patientenakten zusammen, erstellt Arztbriefe oder hilft bei der Diagnosestellung. Doch das könnte erst der Anfang sein. Eine im September 2026 veröffentlichte Analyse der Unternehmensberatung McKinsey & Company beschreibt einen deutlich umfassenderen Wandel: KI könnte künftig wesentliche Teile der ambulanten Patientenversorgung eigenständig organisieren und teilweise sogar übernehmen.
Die Autoren haben dazu amerikanische Abrechnungsdaten aus dem Jahr 2024 ausgewertet. Ihr Ergebnis: Rund 16 bis 22 % aller ambulanten Leistungen betreffen Tätigkeiten, die nach Einschätzung der Analysten bereits mit heutigen KI-Technologien automatisierbar wären. Bezogen auf die ambulanten Gesundheitsausgaben entspricht dies einem Anteil von 13 bis 19 %.
Allerdings ist diese Zahl mit Vorsicht zu interpretieren. Sie beschreibt das theoretische Automatisierungspotenzial ausgewählter Versorgungsleistungen und nicht deren bereits klinisch validierte oder tatsächlich erfolgte Übernahme durch KI.
Von der Informationssuche zur medizinischen Versorgung
McKinsey bezeichnet die erste Phase dieser Entwicklung als Discursive Care. Gemeint sind sämtliche medizinischen Leistungen, die im Wesentlichen auf Kommunikation, Informationsverarbeitung und klinischer Entscheidungsfindung beruhen und keine unmittelbare körperliche Untersuchung oder Intervention erfordern.
Dazu zählen beispielsweise die strukturierte Anamnese, die Ersteinschätzung von Symptomen, diagnostische Überlegungen, Therapieempfehlungen, Überweisungsentscheidungen und die Betreuung chronisch Erkrankter.
Die Dimension wird anhand der amerikanischen Versorgungsdaten deutlich: Rund 1,5 bis 2 Milliarden abgerechnete Leistungen entfallen auf ärztliche Evaluation und Betreuung ohne zusätzliche oder mit nur gering komplexen Maßnahmen. Weitere 700 bis 900 Millionen betreffen die professionelle Interpretation diagnostischer Befunde.
Besonders groß erscheint das Automatisierungspotenzial in der virtuellen Versorgung und in der Akutversorgung. Hier identifiziert McKinsey Anteile von rund 34 bzw. 32 % der jeweiligen Leistungen. In klassischen Arztpraxen und ambulanten Kliniken liegt der Wert bei etwa 22 %.
Wird die KI zum Primärarzt?
Die vielleicht interessanteste Konsequenz betrifft jedoch weniger die Automatisierung einzelner Leistungen als vielmehr die Organisation der Versorgung. Bereits heute wenden sich viele Menschen mit medizinischen Fragen zunächst an einen KI-Chatbot. Laut McKinsey nutzt nahezu jeder dritte Erwachsene in den USA mindestens einmal monatlich KI für gesundheitsbezogene Informationen.
Was bislang überwiegend der Informationssuche dient, könnte sich zu einem neuen Versorgungsmodell entwickeln: Patienten schildern ihre Beschwerden zunächst einer KI, die ihre medizinische Vorgeschichte berücksichtigt, Symptome einordnet, zusätzliche Fragen stellt und entscheidet, ob eine ärztliche Konsultation erforderlich ist.
Die KI würde damit gewissermaßen die Rolle eines digitalen Gatekeepers übernehmen. Sie könnte unkomplizierte Anliegen selbst bearbeiten und komplexere Fälle gezielt an medizinisches Fachpersonal weiterleiten.
Weniger Routine, mehr Zeit für komplexe Patienten?
Auch für die medizinischen Berufe prognostiziert McKinsey erhebliche Veränderungen. Nach den Berechnungen könnten KI-Systeme bereits heute etwa 50 % der Kernaufgaben von Ärztinnen und Ärzten sowie rund 40 % derjenigen von Pflegefachpersonen grundsätzlich übernehmen.
Das bedeutet allerdings keineswegs, dass die Hälfte dieser Berufsgruppen überflüssig würde. Vielmehr dürften sich die Tätigkeitsprofile verschieben. Standardisierte Informationsverarbeitung, Dokumentation und Routineentscheidungen könnten zunehmend automatisiert werden. Ärztinnen und Ärzte hätten dadurch mehr Kapazitäten für komplexe Krankheitsbilder, körperliche Untersuchungen, therapeutische Interventionen und die persönliche Patientenbetreuung.
Mehr Qualität – oder neue Risiken?
Die Autoren verbinden mit KI auch die Hoffnung auf eine gleichmäßigere Versorgungsqualität. Leistungsfähige Systeme könnten seltene Erkrankungen früher erkennen, diagnostische Fehler reduzieren und medizinische Entscheidungen kontinuierlich anhand aktueller Informationen überprüfen.
Doch diese Perspektive hat eine Kehrseite. Die klinische Leistungsfähigkeit eines KI-Systems unter kontrollierten Testbedingungen ist nicht mit seiner Sicherheit im Versorgungsalltag gleichzusetzen. Hinzu kommen Fragen nach Haftung, Datenschutz, algorithmischen Verzerrungen und dem möglichen Verlust ärztlicher Kompetenzen durch übermäßige Automatisierung.
Gerade das sogenannte Deskilling verdient Aufmerksamkeit: Wenn diagnostische und therapeutische Entscheidungen zunehmend von Algorithmen vorbereitet werden, besteht die Gefahr, dass medizinisches Fachpersonal bestimmte kognitive Fähigkeiten seltener trainiert.
Fazit: Die entscheidende Frage ist nicht mehr, ob KI kommt
McKinsey skizziert drei Entwicklungsstufen: Auf die kommunikative und kognitive Unterstützung durch Discursive Care sollen zunehmend personalisierte Behandlungspfade und schließlich autonome medizinische Interventionen folgen, bei denen KI und Robotik zusammenwirken.
Ob diese Vision im prognostizierten Umfang Realität wird, ist offen. Insbesondere die Übertragbarkeit der amerikanischen Berechnungen auf das deutsche Gesundheitssystem ist begrenzt. Versorgungsstrukturen, Vergütungsmodelle und regulatorische Anforderungen unterscheiden sich erheblich.
Dennoch macht die Analyse einen wichtigen Punkt deutlich: KI verändert möglicherweise nicht nur, wie Medizin praktiziert wird, sondern auch, wer künftig den ersten Kontakt zum Patienten herstellt und den weiteren Versorgungsweg steuert. Zur Debatte steht eine grundlegende Neuverteilung medizinischer Aufgaben und Entscheidungskompetenzen.
Text: Reinhard Merz
Bild: OpenAI für arztCME
