Was die Forschung über KI-Dokumentation in der Medizin sagt.

Drei Stunden Bürokratie für jede Stunde mit Patient:innen

Die wohl meistzitierte Studie zur ärztlichen Zeitverteilung stammt von Sinsky und Kollegen (2016): In einer Beobachtungsstudie über vier US-amerikanische Fachrichtungen verbrachten Ärzt:innen nur etwa 27 % ihrer Sprechstunden­zeit direkt mit Patient:innen — den Rest mit elektronischer Dokumentation, Verwaltungsaufgaben und Schreibtischarbeit. Pro Stunde Patientenkontakt fielen rund zwei Stunden EHR- und Schreibarbeit an (Sinsky et al., Annals of Internal Medicine 2016).

Die Lage in Deutschland ist nicht günstiger. Erhebungen der Kassenärztlichen Bundesvereinigung (KBV) zeigen, dass Praxen die Bürokratielast als ihre größte tägliche Belastung empfinden. Marburger Bund und Bundesärztekammer bestätigen das Bild in ihren jährlichen Mitgliederbefragungen: Dokumentation gilt seit Jahren als zentraler Treiber von Burnout und früher Niederlassungs­aufgabe.

Was Ambient-AI-Scribes messbar verändern

Erste belastbare Evidenz zu KI-gestützten Dokumentations­hilfen („Ambient AI Scribes") wurde 2024 publiziert. Die wohl größte Pilot-Studie führte Permanente Medical Group mit über 3.000 Ärzt:innen durch und veröffentlichte die Ergebnisse in NEJM Catalyst Innovations in Care Delivery: Nach Einführung eines Ambient-AI-Scribes berichteten Ärzt:innen eine deutliche Reduktion ihrer wahrgenommenen Dokumentationslast und bis zu 1 Stunde mehr produktive Zeit pro Tag.

Folgeauswertungen zeigten zusätzlich höhere Patient:innenzufriedenheit, weil Ärzt:innen während der Konsultation seltener auf den Bildschirm schauten — der Augenkontakt nahm spürbar zu. Auch in Deutschland thematisiert die Bundesärztekammer in ihrem Tätigkeitsbericht regelmäßig die Dokumentationslast als zentrale Belastung ärztlicher Arbeit.

Grenzen der bisherigen Evidenz

Die meisten verfügbaren Studien stammen aus dem US-amerikanischen Versorgungssystem. Übertragbarkeit auf den deutschen Praxisalltag ist nicht trivial: Andere Codiersysteme (ICD-10-GM statt ICD-10-CM), andere Abrechnungslogik (EBM/GOÄ statt CPT), andere Sprache, andere Datenschutzanforderungen (DSGVO/BDSG). Was in Kalifornien funktioniert, muss in einer Hausarztpraxis in Mecklenburg nicht 1:1 funktionieren.

Auch fehlen für viele Lösungen unabhängig publizierte Vergleiche zwischen verschiedenen KI-Anbietern. Genauigkeit der ICD-10-Vorschläge, Halluzinationsraten und Auswirkungen auf die Abrechnungs­korrektheit sind Themen, zu denen wir belastbare deutsche Daten brauchen.

Was Sanadoc dazu beitragen will

Wir bereiten gemeinsam mit deutschen Hausarztpraxen und einer universitäts­medizinischen Einrichtung zwei Studien vor, die die internationale Evidenz auf den deutschen Praxisalltag übertragen sollen:

• Genauigkeit der ICD-10-GM-Codierung — Vergleich der Sanadoc-Vorschläge mit manueller Codierung über mehrere tausend anonymisierte Konsultationen (Studienprotokoll in Vorbereitung).
• Reduktion der Dokumentationszeit — multizentrische Beobachtungsstudie in Hausarztpraxen in Berlin und Brandenburg (Pilotphase startet 2026).

Sobald Ergebnisse vorliegen, publizieren wir sie offen — als Preprint und in einem peer-reviewed Journal. Bis dahin verzichten wir bewusst auf eigene Effektgrößen-Aussagen.