Die Augenheilkunde gilt als Vorreiterin der klinischen KI – doch während sie in der Diagnostik schon Standard ist, hinkt die Organisation des Praxisalltags noch oft hinterher. Wie auch hier KI konkret und niedrigschwellig helfen kann, zeigen zwei Beispiele aus dem Betrieb einer Praxis im Sauerland.
Kaum ein medizinisches Fachgebiet hat die klinischen Möglichkeiten künstlicher Intelligenz so früh und so konsequent erschlossen wie die Augenheilkunde. Einsatzszenarien wie die automatisierte Analyse von OCT-Aufnahmen zur Früherkennung der altersabhängigen Makuladegeneration, KI-gestützte Screening-Systeme für die diabetische Retinopathie oder die algorithmische Auswertung von Fundusfotografien bei Glaukomverdacht haben in Klinik und Praxis längst ihren Platz gefunden und das diagnostische Repertoire der Ophthalmologie substanziell erweitert.
Doch während die KI am Befundmonitor bereits Routine ist, bleibt die Organisation der Patientenströme im augenärztlichen Alltag hinter den Diagnostikstandards zurück. Dabei ist der Handlungsdruck spürbar. Ophthalmologische Praxen und Ambulanzen versorgen ein Patientenklientel mit hoher Terminfrequenz: Chronisch kranke Patienten mit AMD, Glaukom oder diabetischer Retinopathie kommen nicht einmal, sondern über Monate und Jahre regelmäßig wieder. Fehlbuchungen, überlastete Telefonleitungen und unstrukturierte Terminwünsche erzeugen in diesem Umfeld erheblichen Folgeaufwand: Rückfragen, Umplanungen, besetzte Untersuchungsplätze zur falschen Zeit. Wie KI auch hier wirksam und gleichzeitig niedrigschwellig eingesetzt werden kann, zeigen zwei Anwendungsbeispiele aus dem laufenden Praxisbetrieb.
Praxisbeispiel 1: KI-gestützte Terminvereinbarung
Wer als Patientin oder Patient online einen Termin bucht, wählt diesen häufig nach Verfügbarkeit und persönlicher Präferenz. Insbesondere in der Augenheilkunde mit vielen spezialisierten Untersuchungen und Terminarten, besteht ein erhöhtes Risiko für Fehlbuchungen: Ein Patient bucht bspw. einen „Augencheck”, meint aber eine Sehschärfenbestimmung zur Brillenanpassung oder umgekehrt. Rückfragen, Umbuchungen und verschwendete Untersuchungskapazitäten sind die Folge.
Um solche Szenarien frühzeitig zu unterbinden, beantworten Patientinnen und Patienten bei der KI-gestützten Terminvereinbarung verschiedene Freitextfragen zum Besuchsgrund und bekommen anschließend passende Terminarten vorgeschlagen. Die Antworten werden dabei semantisch analysiert – also nicht nach Schlüsselwörtern, sondern nach dem inhaltlichen Bedeutungsgehalt der Anfrage. Gibt eine Patientin bspw. ein „Mein Auge tränt seit Wochen und ich habe Druck dahinter”, erkennt das System mehrere mögliche klinische Kontexte und schlägt ein passendes Terminangebot vor.
In der Arztpraxis Spieren & Kollegen im Sauerland konnte die Zahl der Fehlbuchungen durch die KI-gestützte Terminvereinbarung von samedi halbiert werden und liegt nur noch bei 10-15 % statt vorher 30 %. Rückfragen an das Praxisteam nahmen ab und Patienten bewerteten den Buchungsvorgang als deutlich unkomplizierter als zuvor. Für Ärztinnen und Ärzte sowie MFAs bleibt dabei volle Transparenz gewahrt: Die KI-Vorschläge sind nachvollziehbar und das Modell wurde in der Pilotphase anhand realer Anfragen aus dem Praxisalltag kontinuierlich weiterentwickelt.
Praxisbeispiel 2: KI-Telefonassistent mit verbindlicher Terminbuchung
Das Telefon ist in der augenärztlichen Praxis nach wie vor der meistgenutzte Kommunikationskanal – besonders bei der älteren Patientengruppe, die einen Großteil des Klientels ausmacht. Gleichzeitig bindet es überproportional viel Personalzeit: Anrufe während der Sprechstunde, Warteschleifen, zwingend notwendige Beantwortung der Anrufe in Echtzeit.
Ein KI-gestützter Telefonassistent übernimmt die Erstannahme eingehender Anrufe und vereinbart direkt und verbindlich Termine, die in Echtzeit in den samedi Terminkalender eingebucht werden. Lässt sich ein Anliegen nicht sofort am Telefon abschließen, wird automatisch eine strukturierte Aufgabe im System angelegt: für Rückrufe, Folgerezepte, Überweisungsanfragen oder Nachfragen zum Befund. Diese Aufgaben können anschließend gezielt verfügbaren Mitarbeitenden zugewiesen werden.
In der Arztpraxis Spieren & Kollegen zeigte sich nach mehr als 3.000 Anrufen über den Telefonassistenten: Rund 70 % der Telefonanfragen betreffen Terminvereinbarungen und werden vollständig durch den Assistenten abgeschlossen. Die verbleibenden 30 % münden in Aufgaben, die das Team asynchron und strukturiert bearbeitet – ohne Rückruflisten auf Papier, ohne verlorene Notizen. Patienten erreichen die Praxis zu jeder Zeit und erhalten eine verlässliche Rückmeldung. Das entlastet das MFA-Team gerade in intensiven Sprechstundenphasen spürbar und verbessert die Erreichbarkeit ohne zusätzlichen Personalaufwand.
Einordnung: Was das für die Augenheilkunde bedeutet
Beide Anwendungen teilen eine entscheidende Eigenschaft: Sie docken an bestehende Systeme und Abläufe an und verbessern diese, anstatt sie zu ersetzen. Der Aufwand für Implementierung und Schulung bleibt überschaubar, der Nutzen ist im laufenden Betrieb schnell spürbar. Ein Aspekt verdient dabei besondere Aufmerksamkeit: Der datenschutzkonforme Umgang mit Gesundheitsdaten. Ophthalmologische Patientendaten gehören zu den sensibelsten Kategorien personenbezogener Daten nach DSGVO. KI-Systeme, die Gesprächsinhalte verarbeiten, Freitexte analysieren oder Termininformationen speichern, müssen auf Basis einer tragfähigen Rechtsgrundlage betrieben werden – in der Regel einer ausdrücklichen Einwilligung oder eines Vertrags zur Auftragsverarbeitung mit dem Anbieter. Serverseitige Verarbeitung innerhalb der EU, klare Löschfristen und transparente Datenweitergabe sind dabei keine optionalen Details, sondern Voraussetzung für den rechtssicheren Betrieb. Praxen und Kliniken sollten dies bei der Anbieterwahl frühzeitig prüfen und dokumentieren.
Gerade in der Augenheilkunde mit einem spezifischen Mix aus hochfrequenten Kontrollpatienten, komplexen Behandlungspfaden und einem Patientenstamm, von dem ein Großteil nicht zur Generation “Digital Native” zählt, liegt in der Nutzung von KI ein Hebel, der bislang unterschätzt wird. Am Beispiel der KI-gestützten Terminbuchung, sowie eines KI-Telefonassistenten mit verbindlicher Terminvergabe wird deutlich, wie sich administrative Prozesse in der Augenheilkunde mit KI optimieren lassen: entlastend für das Team, präziser für den Patienten, effizienter für die gesamte Einrichtung.
Autorenkontakte:
| Prof. Dr. Alexander Alscher, Gründer & Geschäftsführer, samedi GmbH, info@samedi.de, www.samedi.com |
| Dr. med. Bernhard Febrer Bowen, Leitender Augenarzt & Augenchirurg, Augerlin Augenärzte Berlin, info@augerlin.de, www.augerlin.de |
| Stefan Spieren MBA, Facharzt für Allgemeinmedizin und Allgemeinchirurgie, Arztpraxis Spieren & Kollegen, praxis@spieren.de, www.spieren.de Erschienen in Concept Ophthalmologie 4-2026. |
Bild: Samedi
