Forscher der Northeastern University unter der Leitung von Smit Desai, Hasibur Rahman und Dakuo Wang haben einen KI-gestützten Sprachassistenten entwickelt, der in Notaufnahmen Serious-Illness-Gespräche über Behandlungsziele und Patientenverfügungen moderieren soll. Bisher finden derartige Gespräche lediglich in 37 Prozent der Fälle statt und erfolgen durchschnittlich erst einen Monat vor dem Tod, was häufig zu Behandlungsverläufen führt, die den individuellen Patientenwünschen widersprechen. Der massive Zeitdruck im klinischen Notfallbetrieb verhindert eine rechtzeitige Aufklärung. Um diese Lücke zu schließen, evaluierte das Forschungsteam in einer Pilotstudie mit 55 Notfallpatienten einen strukturierten KI-Sprachassistenten. Die Ergebnisse, veröffentlicht in den Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction, zeigten positive Resonanz: 49 Teilnehmende beendeten das Gespräch vollständig, und 46 stufte die KI-Moderation als angemessen und vertrauenswürdig ein. Die Technologie zielt nicht auf den Ersatz medizinischen Fachpersonals ab, sondern fungiert als entlastende Ergänzung. Sie reduziert administrative und zeitliche Belastungen, sodass Klinikerinnen und Kliniker mehr kognitive Kapazität für empathische, menschliche Interaktionen bewahren können. Trotz des vielversprechenden Pilotbefundes identifizieren die Autoren erhebliche technische und ethische Herausforderungen. Ein dokumentierter Fall von Modellhalluzinationen produzierte einen unangemessenen Antwortverlauf, der zwar nachträglich korrigiert wurde, jedoch die Notwendigkeit robuster Sicherheitsprotokolle unterstreicht. Experten wie Dakuo Wang betonen, dass KI-Integration im Gesundheitswesen unvermeidlich ist, schätzen die flächendeckende klinische Implementierung jedoch auf mindestens ein Jahrzehnt. Historische Vergleiche zur Einführung elektronischer Krankenakten verdeutlichen die notwendige Zeit für Standardisierung, regulatorische Anpassungen und klinische Akzeptanz. Insgesamt positioniert sich die Forschung als präziser Baustein für die Digitalisierung der Palliativversorgung, der sowohl die Patientenautonomie als auch die Effizienz klinischer Arbeitsabläufe nachhaltig stärken soll.