Dr. Sievert Weiss ist Arzt, Mitgründer und Medical Director von AMBOSS. Seit der Gründung verfolgt er gemeinsam mit einem interdisziplinären Team das Ziel, medizinisches Wissen dort verfügbar zu machen, wo es im klinischen Alltag benötigt wird. AMBOSS verbindet Lernen, Nachschlagen und Entscheidungsunterstützung auf einer Plattform, die heute von medizinischem Fachpersonal in über 180 Ländern genutzt wird. Im Mittelpunkt steht dabei die verlässliche Aufbereitung evidenzbasierter Inhalte – verständlich, überprüfbar und unmittelbar anwendbar.
Der AI Mode für die medizinische und pflegespezifische Recherche ist Teil dieser langfristigen Entwicklung. Er steht für den Anspruch, medizinische Expertise und AI-Technologie verantwortungsvoll zusammenzuführen – mit Fokus auf Evidenz, Nachvollziehbarkeit und Praxisbezug. Im unabhängigen NOHARM Benchmark von Harvard und Stanford wurde die technische Grundlage des AI Modes (LiSA 1.0) jüngst als bestes System bewertet.
Entwickelt aus Berlin heraus, ersetzt der AI Mode keine fachliche Expertise, sondern übernimmt das, was am meisten Zeit kostet: die Recherche, Strukturierung und Kontextualisierung medizinischer Informationen. Im Interview spricht Dr. Sievert Weiss über die Bedeutung unabhängiger Evaluationen auf Basis realistischer Patientenfälle, und Berlins Rolle für verantwortungsvolle AI (Artificial Intelligence) in der Medizin.
Herr Weiss, viele verbinden AMBOSS zunächst mit Lernen und Nachschlagen. Wenn Sie heute auf LiSA und die Entwicklung der letzten Jahre blicken: Wie hat sich Ihr Verständnis davon verändert, was KI im klinischen Alltag leisten sollte – und was bewusst nicht?
AMBOSS hat sich in den vergangenen Jahren bereits in der klinischen Praxis etabliert: Mehr als ein Viertel aller Ärzt:innen in Deutschland treffen klinische Entscheidungen auf Basis unserer leitliniengerechten, präzisen Handlungsempfehlungen. Unser AI Mode bietet jetzt die Möglichkeit, personalisiert mit kuratierten AMBOSS-Inhalten zu interagieren: konkret auf meine medizinische oder pflegespezifische Frage zugeschnitten. Dabei ersetzt dieser keine fachliche Expertise, sondern übernimmt das, was am meisten Zeit kostet: die Recherche, Strukturierung und Kontextualisierung medizinischer Informationen – übrigens angepasst auf meine Berufs- oder Fachgruppe.
Wir haben AI auch schon vor der Verbreitung gängiger Chatfunktionen erfolgreich eingesetzt, z.B. bei unserer Suchfunktion. In Zukunft werden alle Teilbereiche von AMBOSS, das Lernen, Praktizieren und Lehren durch starke, maßgeschneiderte AI unterstützt – für Studierende, Ärzt:innen oder Pflegefachpersonen.
Die NOHARM-Studie von Harvard und Stanford hat LiSA als bestes Clinical-AI-System bewertet, basierend auf realen klinischen Fällen. Welche Bedeutung hat eine solche unabhängige Evaluation für Ihre tägliche Produktarbeit?
Neben unseren internen Evaluationen liefert die unabhängige NOHARM-Studie eine wertvolle Perspektive für unsere Produktentwicklung. Während bisherige Untersuchungen zeigen, was AI in einer kontrollierten „Laborumgebung“ leisten kann, gehen Benchmarks wie NOHARM einen Schritt weiter. Sie untersuchen unter realistischen Bedingungen, welche Auswirkungen AI tatsächlich auf die Patientensicherheit und den Behandlungserfolg hat.
Die von Fachärzt:innen validierte Benchmark basiert auf 100 realen klinischen Fällen aus 10 Fachrichtungen, die die Realität widerspiegeln – inklusive aller Unsicherheiten und lückenhafter Informationen. Praxisbezug und Anwendbarkeit haben bei uns schon immer einen hohen Stellenwert. Wir beziehen die Ergebnisse daher aktiv in unsere Produktentwicklung mit ein und sind weiterhin daran interessiert, an unabhängigen Studien teilzunehmen, um Transparenz und echten Mehrwert für unsere Nutzer:innen zu schaffen.
Medizinische Entscheidungen bleiben letztlich immer menschlich. Wie stellen Sie bei der Entwicklung von LiSA sicher, dass KI unterstützt, ohne ärztliche Verantwortung zu überlagern oder Entscheidungsprozesse zu verkürzen?
Ganz richtig – die Verantwortung und klinische Entscheidung liegen am Ende beim Fachpersonal, aber der AI Mode vereinfacht die medizinische Recherche auf dem Weg dahin.
Alle relevanten Informationen werden aus den kuratierten AMBOSS-Kapiteln zusammengetragen und kontextualisiert. Der AI Mode weist dabei auch auf relevante Aspekte hin, die über die ursprüngliche Frage hinausgehen, aber nicht übersehen werden sollten. Ebenso macht er deutlich, wenn sich Leitlinienempfehlungen unterscheiden oder sogar widersprechen, sodass Ärzt:innen einen Überblick zur Evidenzlage erhalten.
Kann der AI Mode eine Frage aufgrund unzureichender Informationen nicht beantworten, wird das klar kommuniziert – ohne falsches Selbstbewusstsein. Natürlich müssen die Informationen trotzdem gut strukturiert und präzise dargestellt werden, um Nutzer:innen sinnvoll zu unterstützen.
AMBOSS setzt konsequent auf kuratierte, leitlinienbasierte Inhalte statt auf offene Trainingsdaten. Warum ist dieser Ansatz aus Ihrer Sicht zentral für Sicherheit und Vertrauen?
Das ist die große Stärke des AMBOSS AI Modes. Durch die fundierte Wissensgrundlage minimieren wir nicht nur das Risiko von Fehlinformationen oder Halluzinationen – wir stellen auch sicher, dass Evidenz und Leitlinienempfehlungen durch erfahrene Kliniker:innen und Pflegefachpersonen vorgefiltert und auf den Punkt gebracht werden.
Ärzt:innen arbeiten übrigens nicht nur an den Wissensinhalten, sondern gestalten aktiv die Produktentwicklung unserer AI-Funktionen mit, damit die realen Bedürfnisse unserer Nutzer:innen an oberster Stelle stehen.
Wir sehen in der Kombination aus dialogbasiertem AI Mode und vertrauten AMBOSS-Kapiteln aber noch einen weiteren Vorteil: Als Medical Intelligence Platform ist AMBOSS für medizinisches Fachpersonal optimiert und verbindet die Dynamik moderner AI mit bewährten Wissensstrukturen. Man muss der AI nicht erklären, dass man Pädiater:in, Pflegefachperson oder Radiolog:in ist – das wird anhand der Profildaten mitgedacht.
Trotz messbarer Erfolge begegnen Sie in Kliniken sicher auch Skepsis gegenüber KI. Wo erleben Sie derzeit die größten Vorbehalte, und was braucht es Ihrer Erfahrung nach, damit Akzeptanz wächst?
An erster Stelle finde ich es nachvollziehbar und richtig, dass Entscheider:innen dem Hype, der um AI entstanden ist, mit gesunder Skepsis begegnen. Untersuchungen wie NOHARM unterstreichen die Diskrepanz zwischen der Geschwindigkeit technologischer Entwicklungen und wissenschaftlich-klinischer Evaluation.
Auch wir sind uns dieser Verantwortung bewusst und haben nicht vorschnell agiert, sondern sehr viel Zeit und Ressourcen in die Entwicklung des AI Modes investiert. Für mich ist Transparenz auch hier der Schlüssel zum Erfolg, um das Potenzial moderner Technologie nicht verstreichen zu lassen. Es benötigt einen offenen Dialog darüber, wie der AI Mode funktioniert, wofür er vorgesehen ist und wo seine Grenzen liegen. AI soll keine magische “Blackbox” bleiben, sondern das Gesundheitswesen bereichern.
AMBOSS entwickelt Clinical AI aus Berlin für den internationalen Einsatz. Welche Rolle spielt das Berliner Ökosystem für diese Arbeit?
Das Berliner Ökosystem bedeutet für uns eine ergiebige und facettenreiche Talentquelle: Wir finden hier sowohl erfahrene Software- und Marketing-Veteranen, internationales Ex-Pats jeglicher Richtung, als auch einen breiten Pool an hervorragenden Medizinern, die sich eine Karriere außerhalb der klinischen Versorgung aufbauen wollen.
Was braucht es, um verantwortungsvolle KI sichtbar zu machen und einzuordnen?
Für mehr Sichtbarkeit braucht es weitere Benchmarks wie NOHARM, eine ehrliche öffentliche Debatte und die Bereitschaft der Entscheider:innen, AI-Lösungen im Hinblick auf ihre Sicherheit und den tatsächlichen Mehrwert zu vergleichen.
Vielen Dank für das Gespräch.
