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Gesundheit gestalten

Deutsche Gesellschaft für Allgemeinmedizin und Familienmedizin (DEGAM), Deutsche Gesellschaft für Sozialmedizin und Prävention (DGSMP), Netzwerk Evidenzbasierte Medizin e.V. (EbM), Deutsche Gesellschaft für Medizinische Soziologie (DGMS)
30.09.2026-02.10.2026
Göttingen

Meeting Abstract

Erfahrungen und Einstellungen von Weiterbildungsbefugten der Allgemeinmedizin zu generativer Künstlicher Intelligenz in der Primärversorgung in Deutschland – eine Online-Mixed-Methods-Studie

Andreas Christian Dreher - Universitätsklinikum Heidelberg, Abteilung für Allgemeinmedizin und Versorgungsforschung, Heidelberg, Deutschland
Hendrik Sauer - Universitätsklinikum Heidelberg, Abteilung für Allgemeinmedizin und Versorgungsforschung, Heidelberg, Deutschland
Christine Becker - Universitätsklinikum Heidelberg, Abteilung für Allgemeinmedizin und Versorgungsforschung, Heidelberg, Deutschland
Tanja Jähnig - Universitätsklinikum Ulm, Institut für Allgemeinmedizin, Ulm, Deutschland
Martina Bischoff - Universitätsklinikum Freiburg, Institut für Allgemeinmedizin, Freiburg, Deutschland
Christian Förster - Universitätsklinikum Tübingen, Institut für Allgemeinmedizin & Interprofessionelle Versorgung, Tübingen, Deutschland
Attila Altiner - Universitätsklinikum Heidelberg, Abteilung für Allgemeinmedizin und Versorgungsforschung, Heidelberg, Deutschland
Simon Schwill - Universitätsklinikum Heidelberg, Abteilung für Allgemeinmedizin und Versorgungsforschung, Heidelberg, Deutschland

Text

Hintergrund: Mit der zunehmenden Verbreitung von Large-Language-Modellen rückt deren Einsatz in der Primärversorgung in den Fokus. Künstliche Intelligenz (KI) könnte Effizienz und Versorgungsqualität steigern und die hausärztliche Tätigkeit nachhaltig verändern.

Zielsetzung/Fragestellung: Untersuchung der Nutzung von KI im Alltag von Weiterbildungsbefugten (WBB) in der Allgemeinmedizin, ihrer Einstellungen sowie ihrer Einschätzung zu Auswirkungen auf die Versorgung und die ärztliche Weiterbildung.

Material & Methoden: Alle registrierten WBB im Kompetenzzentrum Weiterbildung Baden-Württemberg (KWBW) wurden 2025 zu einer Online-Befragung eingeladen. Der Fragebogen umfasste 52 Items zu Soziodemografie, KI-Nutzung, Einstellungen sowie Lehrerfahrungen und enthielt Freitextfragen. Die Auswertung erfolgte deskriptiv, Freitexte wurden semiquantitativ analysiert.

Ergebnisse: Insgesamt nahmen 137 WB teil (Rücklauf 12%), 55% männlich, 45% weiblich, mittleres Alter 50 Jahre. 75% berichteten über eine überwiegend digitalisierte Praxis. KI wurde häufig privat (64%) und seltener beruflich (34%) genutzt; 43% nutzten KI täglich oder mehrmals wöchentlich. Etwa die Hälfte setzte KI für Differenzialdiagnosen und/oder Therapieempfehlungen ein, ein Viertel für Dokumentation.

91% erwarteten eine Effizienzsteigerung im Gesundheitssystem durch KI. 67% beobachteten, dass Patient:innen zunehmend KI vor Arztkontakten nutzen und 82% nahmen eine Zunahme von Verunsicherung durch KI-generierte Informationen wahr. Ein Drittel thematisierte KI aktiv in der Weiterbildung, vor allem hinsichtlich Anwendung und kritischer Bewertung. 75% befürworteten die Integration von KI-Kompetenzen in Curricula.

Diskussion: WBB nutzen KI bereits im klinischen Alltag und erwarten weitere Effizienzgewinne, sehen jedoch auch Herausforderungen im Umgang mit informierten und verunsicherten Patient:innen. Die Ergebnisse unterstreichen die Notwendigkeit, zukünftige Hausärzt:innen auf einen kompetenten und reflektierten Umgang mit KI vorzubereiten.

Take Home Message für die Praxis: KI gewinnt in der Primärversorgung an Bedeutung. Die Integration von KI-Kompetenz in die allgemeinmedizinische Weiterbildung wird von WBB klar befürwortet und erscheint essenziell. Auch Train-the-Trainer Seminare für WBB sollten die Entwicklung von KI-Kompetenz thematisch integrieren.

Interessenkonflikte: Alle Autor:innen sind entweder Fachärzt:innen für Allgemeinmedizin oder Ärzt:innen in Weiterbildung für Allgemeinmedizin.