Künstliche Intelligenz (KI) kann in der komplexen Pädiatrie einen Mehrwert bieten, von Frühwarnsystemen bis zu Bildanalyse und Diagnostik seltener Erkrankungen. Neue Risiken wie Automation Bias, Halluzinationen und fehlende Validierung sind jedoch gleichermaßen bedeutend. Wann KI nützt und wann sie schadet: Dieser Beitrag beschreibt Einsatzfelder und Fehlerquellen.
Zusammenfassung
Künstliche Intelligenz (KI) kann die komplexe Pädiatrie spürbar verbessern: Frühwarnmodelle unterstützen die frühe Erkennung klinischer Verschlechterung, Bild- und Endoskopie-KI kann Befundung und Scores standardisieren, und Next Generation Phenotyping kann Wege zur Diagnose seltener Erkrankungen verkürzen. Gleichzeitig entstehen neue Risiken – insbesondere Automation Bias, Subgruppen-Bias, Leistungsabfall durch Domain Shift/Drift und Halluzinationen großer Sprachmodelle. Der Beitrag beschreibt praxistaugliche Einsatzfelder und typische Fehlerquellen und verknüpft diese mit aktuellen Anforderungen aus EU AI Act, WHO-Empfehlungen und Reporting-Standards (u. a. TRIPOD+AI, STARD-AI, DECIDE-AI). Ergebnis ist eine Entscheidungslogik: KI ist »Gamechanger«, wenn Patientennutzen, Evidenz und sichere Umsetzung nachweisbar sind; sie wird zur »PandoraBox«, wenn Indikation, Validierung oder Governance fehlen.
Autor: Prof. Dr. med. Jan de Laffolie, MME, MA (Zentrum für Kinderheilkunde und Jugendmedizin, Allgemeine Pädiatrie und Neonatologie; Kindergastroenterologie, Universitätsklinikum Gießen)
Der Originalbeitrag zu diesem Thema wurde veröffentlicht in pädiatrische praxis 2026; 104 (3): 309–319.
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