26rhk01610.3205/26rhk016urn:nbn:de:0183-26rhk0164Meeting AbstractPatientenerfahrungen und Nutzung leitlinienbasierter LLM-Chatbots in der RheumatologieWilhelmiWilhelmiTimTCampus Kerckhoff, Justus Liebig Universität Gießen, Klinik für Rheumatologie, klinische Immunologie, Osteologie und Physikalische Medizin, Bad Nauheim, DeutschlandauthorBartschBartschVanessaVParacelsus Medizinische Privatuniversität Nürnberg, Abteilung für Rheumatologie, Nürnberg, DeutschlandauthorPlattPlattMariusMPhilipps-Universität Marburg, Institut für digitale Medizin, Marburg, DeutschlandauthorRashidRashidAsarnuschAZentrum für Telemedizin, Bad Kissingen, DeutschlandauthorHornigHornigJohannesJRheumapraxis An Der Hase, Osnabrück, DeutschlandauthorKruscheKruscheMartinMUniversitätsklinikum Hamburg-Eppendorf, Medizinische Klinik III, Bereich Rheumatologie, Hamburg, DeutschlandauthorHueberHueberAxelAParacelsus Medizinische Privatuniversität Nürnberg, Abteilung für Rheumatologie, Nürnberg, DeutschlandauthorFinkFinkDanielDRheumazentrum Mittelhessen, Bad Endbach, DeutschlandauthorPfeilPfeilAlexanderAUniversitätsklinikum Jena, Klinik für Innere Medizin III, Jena, DeutschlandauthorDischereitDischereitGabrielGMVZ Frankenberg, Frankenberg, DeutschlandauthorHolzerHolzerMarie-ThereseMTUniversitätsklinikum Hamburg-Eppendorf, Medizinische Klinik III, Bereich Rheumatologie, Hamburg, DeutschlandauthorDrottDrottUlrichUDeutsches Endokrinologisches Versorgungszentrum, Frankfurt, DeutschlandauthorAriesAriesPeerPImmunologikum, Abteilung für Rheumatologie, Hamburg, DeutschlandauthorMüllerMüllerMaxMDeutsche Rheuma-Liga e.V., Bonn, DeutschlandauthorBöhmBöhmPeterPDeutsche Rheuma-Liga e.V., Bonn, DeutschlandauthorMorfMorfHarrietHFriedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg und Universitätsklinikum Erlangen, Medizinische Klinik 3, Rheumatologie/Immunologie, Erlangen, DeutschlandauthorLabinskyLabinskyHannahHUniversitätsklinikum Würzburg, Innere Medizin 2, Abteilung für Rheumatologie und klinische Immunologie, Würzburg, DeutschlandauthorMühlensiepenMühlensiepenFelixFCharité – Universitätsmedizin Berlin, Berlin, DeutschlandauthorKuhnKuhnSebastianSPhilipps-Universität Marburg, Institut für digitale Medizin, Marburg, DeutschlandauthorKlemmKlemmPhilippPCampus Kerckhoff, Justus Liebig Universität Gießen, Klinik für Rheumatologie, klinische Immunologie, Osteologie und Physikalische Medizin, Bad Nauheim, DeutschlandauthorKnitzaKnitzaJohannesJPhilipps-Universität Marburg, Institut für digitale Medizin, Marburg, DeutschlandauthorGerman Medical Science GMS Publishing House
Düsseldorf
61020260909germThis is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 License.Dieser Artikel ist ein Open-Access-Artikel und steht unter den Lizenzbedingungen der Creative Commons Attribution 4.0 License (Namensnennung).M0656016Deutsche Gesellschaft für RheumatologieDeutsche Gesellschaft für Orthopädische RheumatologieGesellschaft für Kinder- und Jugendrheumatologie54. Kongress der Deutschen Gesellschaft für Rheumatologie und Klinische Immunologie (DGRh), 36. Jahrestagung der Gesellschaft für Kinder- und Jugendrheumatologie (GKJR), 40. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Orthopädische Rheumatologie (DGORh)Deutscher Rheumatologiekongress 2026Digitale RheumatologieLeipzig2026090920260912DR.03TextEinleitung: Der Zugang zu leitliniengerechtem Wissen im Versorgungsalltag ist für Patientinnen und Patienten häufig eingeschränkt. KI-basierte Chatbots bieten hier eine niedrigschwellige Möglichkeit, komplexe medizinische Inhalte verständlich aufzubereiten und Fragen zeit- und ortsunabhängig zu beantworten. Vor diesem Hintergrund untersucht die vorliegende Studie zwei zentrale Fragestellungen: Wie werden krankheitsspezifische, leitlinienbasierte Chatbots von Patientinnen und Patienten mit rheumatischen Erkrankungen im Versorgungsalltag genutzt, und wie werden sie wahrgenommen?Methoden: In Kooperation mit zwei Patientinnenforschungspartnerinnen der Deutschen Rheuma-Liga wurden zehn krankheitsspezifische Chatbots entwickelt. Die Systeme basierten auf aktuellen deutschen Leitlinien und nutzten einen Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Ansatz, um die inhaltliche Genauigkeit zu erhöhen und Halluzinationen zu reduzieren.Die Chatbots wurden über Patientinnenorganisationen, soziale Medien sowie rheumatologische Versorgungseinrichtungen disseminiert. Nutzerinnen und Nutzer konnten Fragen stellen, die generierten Antworten bewerten, qualitatives Feedback geben und einen standardisierten Fragebogen ausfüllen.Ergebnisse: Insgesamt nahmen 602 Personen teil, am häufigsten mit rheumatoider Arthritis (38,9%), axialer Spondyloarthritis (18,4%) und ANCA-assoziierten Vaskulitiden (12,5%). 41,0% berichteten über vorherige KI-Nutzung, 62,5% bewerteten KI im Gesundheitswesen positiv (Abbildung 1 ).Die Chatbots wurden insgesamt sehr gut bewertet: 84,6% fanden sie einfach zu bedienen, 84,1% verständlich und 80,2% nützlich. 77,4% sahen ein Zeitersparnispotenzial, 75,1% bewerteten die Antwortqualität als mindestens akzeptabel, 67,3% stuften die Antworten als vertrauenswürdig ein, und 56,0% bevorzugten den Chatbot gegenüber Internetsuchen (Abbildung 2 ).Schlussfolgerung: Leitlinienbasierte KI-Chatbots weisen eine hohe Akzeptanz bei Patientinnen und Patienten mit rheumatischen Erkrankungen auf und werden krankheitsübergreifend konsistent positiv bewertet. Sie stellen ein vielversprechendes Instrument zur Ergänzung der Patientenedukation dar. Gleichzeitig sind weitere Untersuchungen erforderlich, um potenzielle Risiken, Limitationen und Auswirkungen auf die Versorgung systematisch zu evaluieren.Offenlegungserklärung: Funding: Diese Studie wurde teils unterstützt durch die deutsche Rheumastiftung.011
Abbildung 1: Chatbot Feedback. (A) Gesamtverteilung der positiven und negativen Bewertungen. (B) Balkendiagramm, das die Verteilung des Feedbacks nach Erkrankung zeigt, einschließlich der angegebenen Stichprobengrößen.
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Abbildung 2: Nutzung und Wahrnehmung von KI im Gesundheitskontext. Gestapelte Balkendiagramme zeigen die Verteilung der Antworten zur Nutzung, Einstellung und zu ausgewählten Bewertungsaussagen.