Die elektronische Patientenakte war bisher ein eher nüchternes Wesen. Sie wusste, was passiert war, und hielt sich mit Vermutungen über die Zukunft zurück. Das ändert sich gerade.
Gemeint sind hier nicht speziell die deutsche ePA, sondern die in Kliniken gespeicherten digitalen Behandlungsdaten, die im Englischen als Electronic Health Records bezeichnet werden und unter anderem Diagnosen, Laborwerte, Untersuchungen und Krankheitsverläufe umfassen. Und nun soll die KI aus all dem herauslesen, was als Nächstes schiefgehen könnte.
Forscher haben dafür den „Mother-Child AI Agent“, kurz MoChiAgent, entwickelt. Das KI-System wurde anhand von mehr als 4,4 Millionen klinischen Besuchen entwickelt und anschließend mit unabhängigen Daten von Müttern und Kindern geprüft. Statt nur einen einzelnen auffälligen Laborwert zu betrachten, sucht die KI in längeren Krankheitsverläufen nach Mustern.
Bei Schwangerschaftskomplikationen funktionierte diese Unterscheidung in der Studie auffällig gut. Für Frühgeburten erreichte das Modell einen AUROC-Wert von 0,91, für eine vorzeitige Plazentaablösung und einen vorzeitigen Blasensprung jeweils 0,89. Vereinfacht gesagt: Die KI konnte Patientinnen mit späteren Komplikationen meist deutlich von solchen ohne diese Komplikationen unterscheiden. Das ist etwas anderes, als den Verlauf einer einzelnen Schwangerschaft mit 91-prozentiger Sicherheit vorherzusagen.
Auch bei den Kindern fanden die Forscher statistische Zusammenhänge. Babys von Müttern aus bestimmten Risikogruppen hatten in den untersuchten Daten etwa ein 2,8-fach erhöhtes Risiko für Neugeborenengelbsucht oder Erkrankungen des Blutes. Zudem wurden Vorhersagen für einige kindliche Erkrankungen besser, wenn Daten aus der Schwangerschaft mit den späteren Daten des Kindes kombiniert wurden.
Das ist alles sehr bemerkenswert. Aber aus einer guten Risikoeinschätzung wird noch keine Vorhersage.
Ein statistisches Risiko ist keine persönliche Zukunft. Fehlerhafte oder unvollständige Akten können sich durch die Berechnung ziehen, und eine gute Trefferquote in vorhandenen Datensätzen beweist noch nicht, dass Patienten durch den Einsatz solcher KI im Klinikalltag tatsächlich gesünder werden.
MoChiAgent ist deshalb vorerst kein elektronischer Arzt mit hellseherischen Fähigkeiten, sondern ein leistungsfähiges KI-Werkzeug zur Risikoeinschätzung.
Die Patientenakte kennt die Zukunft weiterhin nicht. Aber sobald eine KI eine Prozentzahl danebenstellt, behandeln wir eine statistische Möglichkeit erstaunlich schnell wie eine Vorhersage. Für Prophezeiungen braucht es offenbar kein Orakel mehr. Ein Dashboard genügt.
Quellen:
▪︎ Nature Medicine: Prediction of maternal and infant outcomes from longitudinal electronic health records with a Mother-Child AI agent, 4. September 2026