25degam389 10.3205/25degam389 urn:nbn:de:0183-25degam3898 Meeting Abstract Altiner Altiner Attila A

Universität Heidelberg, Abteilung Allgemeinmedizin und Versorgungsforschung, Heidelberg, Deutschland

author Stengel Stengel Sandra S

Universität Heidelberg, Abteilung Allgemeinmedizin und Versorgungsforschung, Heidelberg, Deutschland

author Poss-Doering Poss-Doering Regina R

Universität Heidelberg, Abteilung Allgemeinmedizin und Versorgungsforschung, Heidelberg, Deutschland

author Blickle Blickle Paul-Georg PG

Hausärzte am Spritzenhaus, Deutschland MediTech GmbH, Deutschland

author Teigland Teigland Daniel D

MediTech GmbH, Deutschland

author von Meißner von Meißner Wolfgang C. G. WCG

Hausärzte am Spritzenhaus, Deutschland MediTech GmbH, Deutschland CBS University of Applied Sciences, Deutschland

author German Medical Science GMS Publishing House

Düsseldorf

610 20251014 germ This 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). M0630 389 Deutsche Gesellschaft für Allgemeinmedizin und Familienmedizin 59. Kongress für Allgemeinmedizin und Familienmedizin Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der hausärztlichen Versorgung Hannover 20251001 20251003 WS-26-01 20251128Tagungsort wurde von Würzburg zu Hannover korrigiert. TextHintergrund: Die hausärztliche Versorgung ist durch hohe Taktung und wachsende Dokumentationspflichten geprägt. Dabei gehen häufig patient:innenrelevante Informationen verloren – etwa psychosoziale Aspekte, subjektive Krankheitskonzepte oder implizite Anliegen. KI-Assistenzsysteme bieten die Möglichkeit, Konsultationen in Echtzeit zu erfassen, zu kontextualisieren und strukturierte Rückmeldungen für Ärzt:innen und Patient:innen zu generieren .Zielsetzung/Fragestellung: Ziel ist es, konkrete Einsatzmöglichkeiten KI-basierter Werkzeuge in der hausärztlichen Praxis zu reflektieren. Zentrale Fragestellungen betreffen deren Wirksamkeit in typischen Versorgungssituationen, die Wahrung ärztlicher Verantwortung sowie technische, ethische und datenschutzrechtliche Voraussetzungen für eine gelingende Implementierung.Diskussionspunkt: Ärztliche Verantwortung, Validität algorithmischer Entscheidungen, Akzeptanz bei Patient:innen & Ärzt:innen sowie technische Integration in Praxisabläufe & IT-Systeme sowie Fragen der Transparenz, Nachvollziehbarkeit hausärztlich trainierter LLM und des Datenschutzes werden adressiert .Zielgruppe: Der Workshop richtet sich an hausärztlich tätige Ärzt:innen, die an der Integration digitaler Technologien, insbesondere Künstlicher Intelligenz (KI), in den klinischen Alltag interessiert sind. Besonders angesprochen sind Kolleg:innen, die sich mit Chancen und Herausforderungen KI-basierter Assistenzsysteme in der Primärversorgung befassen möchten – unabhängig vom technischen Vorwissen.Didaktische Methode/n: Nach Impulsvorträgen der Referenten erarbeiten die Teilnehmenden in Kleingruppen KI-Szenarien in hausärztlichen Anwendungsfeldern. Ziel ist nicht allein die Technikdemonstration, sondern die kritische Auseinandersetzung mit medizinisch-ethischen und organisatorischen Aspekten.Take Home Message für die Praxis: KI ersetzt keine ärztliche Expertise, kann aber helfen, Konsultationen effizienter und strukturierter zu gestalten. Sie fördert patient:innenzentrierte Kommunikation, Gesundheitskompetenz und ressourcenschonende Versorgung – vorausgesetzt, sie wird reflektiert und verantwortungsvoll implementiert .Geschätzte Anzahl Teilnehmer/innen: Die Workshopgestaltung sieht eine aktive Beteiligung vor. Um eine kollegiale, praxisnahe Diskussion zu ermöglichen, ist die Teilnehmendenzahl auf 30 Personen begrenzt.Kurzvorstellung der Workshop-leitenden Person/en: Attila Altiner – Direktor der Abteilung Allgemeinmedizin und Versorgungsforschung, Universitätsklinikum HeidelbergDaniel Teigland – Softwareentwickler & CTO eines Unternehmens für medizinische KI-LösungenWolfgang von Meißner – Hausarzt und Professor für Physician Assistance an der CBS Köln Mitternacht K Patienten-App: Ärzte entwickeln eigene „ePA“ für den Schwarzwald Mitternacht K. Patienten-App: Ärzte entwickeln eigene „ePA“ für den Schwarzwald. [Abgerufen 2025 Apr 30]. Available from: https://www.aerztezeitung.de/Wirtschaft/Aerzte-entwickeln-eigene-ePA-fuer-den-Schwarzwald-455346.html https://www.aerztezeitung.de/Wirtschaft/Aerzte-entwickeln-eigene-ePA-fuer-den-Schwarzwald-455346.html Hornegger J Durch Kl wird die Medizin effizienter, individueller und präventiver 2021 Arbeitswelt und KI 2030 Hornegger J. Durch Kl wird die Medizin effizienter, individueller und präventiver. In: Knappertsbusch I, Gondlach K, eds. Arbeitswelt und KI 2030. Springer Gabler: Wiesbaden; 2021. Dtsch Arztebl Künstliche Intelligenz in der Medizin. Beschluss der Bundesärztekammer über die Stellungnahme „Künstliche Intelligenz in der Medizin“ 2025 Dtsch Arztebl Dtsch Arztebl. Künstliche Intelligenz in der Medizin. Beschluss der Bundesärztekammer über die Stellungnahme „Künstliche Intelligenz in der Medizin“. Dtsch Arztebl. 2025;122. DOI: 10.3238/arztebl.2025 https://doi.org/10.3238/arztebl.2025 0 0 0 0