Eine Studie der Drexel University hat ergeben, dass künstliche Intelligenz (KI) in der Notfallmedizin die Entscheidungsfindung von Ärzt:innen verbessern kann – allerdings mit erheblichen Unterschieden in der Akzeptanz. Forschende um Angela Mastrianni (NYU Langone Health) und Aleksandra Sarcevic (Drexel University) untersuchten an 35 Notfallmediziner:innen aus sechs Gesundheitssystemen, wie KI-gestützte Entscheidungshilfen in der pädiatrischen Traumaresuscitation wirken. Dabei wurde ein Prototyp namens „DecAide“ eingesetzt, der entweder nur synthetisierte Patientendaten (Alter, Verletzungsmechanismus, Vitalzeichen) oder zusätzlich konkrete Behandlungsempfehlungen mit Erfolgswahrscheinlichkeit präsentierte. In einer simulierten Umgebung wurden 12 skriptbasierte Szenarien durchgeführt, bei denen die Teilnehmenden innerhalb von Minuten entscheiden mussten, ob lebensrettende Maßnahmen wie Bluttransfusion, Hirnoperation oder Thoraxdrainage notwendig waren. Die Ergebnisse zeigten, dass die Diagnosegenauigkeit bei gleichzeitiger Bereitstellung von KI-Synthese und Empfehlung bei 64,4 % lag – deutlich höher als bei alleiniger Synthese (56,3 %) oder ohne KI-Unterstützung (55,8 %). Die Entscheidungszeit blieb dabei unverändert, und in vielen Fällen traf der Arzt bereits vor Erscheinen der KI-Empfehlung eine Entscheidung. Trotz der verbesserten Genauigkeit zeigte sich jedoch eine starke Spaltung in der Wahrnehmung. Während die Mehrheit die KI-Empfehlungen als nützlich empfand, äußerten 12 Teilnehmende aus Gründen wie mangelndes Vertrauen, fehlende Transparenz der Daten oder den Eindruck von Entscheidungsbeeinflussung die Empfehlungen vollständig zu ignorieren. Achtzehn gaben an, die Empfehlung erst nach eigener Entscheidung zu berücksichtigen. Die Präsentation reiner Daten wurde dagegen weitgehend akzeptiert, da sie als unterstützend, aber nicht dominierend empfunden wurde. Die Forschenden betonen, dass KI-Systeme zwar das Potenzial haben, in kritischen Situationen zu helfen, aber ihre Einführung in dynamische Umgebungen wie die Notfallmedizin vorsichtig und mit Berücksichtigung der klinischen Praxis erfolgen muss. Die Studie wurde auf der ACM CSCW 2025 vorgestellt und in den Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction veröffentlicht. Die Autoren fordern größere, diversifiziertere Studien und klare Implementierungsrichtlinien für medizinische Leitungen. Industrieexperten sehen die Ergebnisse als wichtigen Schritt hin zu vertrauenswürdigen KI-Tools, warnen aber vor „Black-Box“-Entscheidungen. KI-Systeme in der Notfallmedizin müssen transparent, nachvollziehbar und an die klinische Realität angepasst sein. Unternehmen wie IBM Watson Health oder Google Health arbeiten bereits an ähnlichen Lösungen, doch die Akzeptanz hängt entscheidend von der Mitwirkung der Ärzt:innen ab. Die Studie unterstreicht, dass Technologie allein nicht ausreicht – der menschliche Faktor, die klinische Autonomie und die Transparenz der KI-Logik sind entscheidend für den Erfolg.