Knapp 1,9 Millionen gesetzlich Versicherte, die an einer chronischen KHK leiden, nehmen derzeit an einem DMP teil. Sie werden dort leitliniengerecht und strukturiert behandelt – darüber hinaus aber auch dabei unterstützt, die individuell vorhandenen Risikofaktoren für einen ungünstigen Erkrankungsverlauf zu erkennen und möglichst zu reduzieren.
„Die koronare Herzkrankheit ist die häufigste Todesursache in Deutschland. Über die Gründe, warum manche Menschen schwer erkranken, lernen wir immer mehr. Viele der individuellen Risikofaktoren, wie zum Beispiel Rauchen und Bewegungsmangel, können beeinflusst werden. Begleiterkrankungen wie Bluthochdruck und Diabetes können sich ebenfalls nachteilig auswirken, aber auch hier können wir durch einen gesunden Lebensstil viel erreichen. Im DMP KHK ist das sich Verständigen auf individuelle Therapieziele wie bei allen chronischen Erkrankungen ganz essentiell, ebenso wie die Unterstützung der DMP-Teilnehmenden, die gesetzten Ziele zu erreichen. Das DMP mit seinem koordinierten Vorgehen ist insgesamt ein wichtiges Versorgungskonzept für Versicherte, die an einer KHK erkrankt sind. Dennoch ist mit Blick auf die hohe Erkrankungshäufigkeit klar, dass wir hier nicht nur gute Behandlungsangebote brauchen, sondern auch Wege, eine KHK gänzlich zu vermeiden. Angesichts der vielfach beeinflussbaren Risikofaktoren für eine KHK brauchen wir individuelle, viel mehr aber noch lebensweltbezogene Setting-Ansätze zur Gesundheitsförderung. Das geht über das Leistungsrecht des Fünften Sozialgesetzbuches weit hinaus“, erklärt Karin Maag, unparteiisches Mitglied des G-BA und Vorsitzende des Unterausschusses DMP.
Welche Aspekte wurden beispielsweise aktualisiert?
Wann werden die Aktualisierungen umgesetzt?
Der Beschluss wird dem Bundesministerium für Gesundheit zur rechtlichen Prüfung vorgelegt. Nach Nichtbeanstandung tritt er am ersten Tag des auf die Veröffentlichung im Bundesanzeiger folgenden Quartals in Kraft. Innerhalb eines Jahres nach Inkrafttreten müssen die bestehenden DMP-Verträge zwischen Krankenkassen, Arztpraxen und Krankenhäusern an die neuen Anforderungen angepasst werden.
Der Beschlusstext des Gemeinsamen Bundesausschusses über die 38. Änderung der DMP-Anforderungen-Richtlinie (DMP-A-RL): Änderung der Anlage 5 (DMP koronare Herzkrankheit (KHK)) und der Anlage 6 (Koronare Herzkrankheit -Dokumentation) ist auf der GB-A-Website verlinkt unter: https://www.g-ba.de/beschluesse/7169/
In der ersten Studie entwickelte ein Team um Dr. rer. medic. Marvin Kopka aus dem Fachgebiet Arbeitswissenschaft an der TU Berlin eine neue Testmethode, um die Genauigkeit von Gesundheitsempfehlungen durch ChatGPT und andere KI-Modelle wie Meta’s LLaMa sowie speziell entwickelte Symptom-Checker-Apps, die Symptome abfragen und darauf basierend Handlungsempfehlungen geben, zu bewerten. Während frühere Tests auf idealisierten Lehrbuchfällen basierten, die in der Realität so kaum vorkommen, setzt die neue Methode auf echte Patientenfälle, mit denen das Wissenschaftlerteam der TU Berlin verschiedene digitale Tools testeten. Dadurch lässt sich realistischer einschätzen, wie präzise und hilfreich die digitalen Tools in der Praxis sind. „Man kann unsere standardisierte Methode als eine Art ‚Stiftung Warentest‘ ansehen, da wir mit ihr die Genauigkeit von verschiedenen Apps vergleichen können, aber auch ihre Stärken und Schwächen finden“, sagt Studienleiter Kopka.
ChatGPT stuft fast jeden Fall als Notfall oder hochdringlich ein
Die Ergebnisse der neu entwickelten Bewertungsmethode zeigen, dass Symptom-Checker-Apps für Laien deutlich hilfreicher sind als ChatGPT, insbesondere wenn es um die Unterscheidung zwischen harmlosen und ernsten Symptomen geht. Während ChatGPT fast jeden Fall als Notfall oder hochdringlich einstuft, können die spezialisierten Apps in den meisten Fällen fundierte und angemessenere Empfehlungen geben. Was auch schon andere Studien belegen: ChatGPT kann Krankheiten gut diagnostizieren, wenn Laborwerte oder Untersuchungsergebnisse vorliegen. Da diese zu Hause meist fehlen, bleibt die Diagnose aber oft ungenau und die vom Modell vorgeschlagene Liste mit mehreren möglichen Erkrankungen hilft Laien wenig. Entscheidender sind Handlungsempfehlungen wie „Geh zum Arzt“ oder „Ruf die 112“ – hier schneidet ChatGPT jedoch schlecht ab, da es fast jeden Fall als behandlungsbedürftig einstuft, selbst bei harmlosen Symptomen.
Von KI falsch eingeschätzte harmlose Symptome können medizinische Versorgung überlasten
Laien erkennen medizinische Notfälle meist zuverlässig und rufen in ernsten Fällen, wie bei einer schweren Kopfverletzung mit Erbrechen und Schwindel, den Rettungsdienst. Schwerer fällt es ihnen jedoch, harmlose Symptome richtig einzuschätzen. So neigen viele dazu, bei leichten Beschwerden wie kurzfristigem Durchfall oder einer kleinen Hautveränderung vorschnell ärztliche Hilfe in Anspruch zu nehmen, obwohl dies oft nicht nötig wäre. „Dass immer mehr Menschen ChatGPT für medizinische Ratschläge nutzen, ist schädlich für das Gesundheitssystem. Die KI motiviert die Nutzer und Nutzerinnen häufig dazu, bei den kleinsten Symptomen sofort einen Arzt oder die Notaufnahme aufzusuchen. Das kann zu einer massiven Überlastung führen“, warnt Studienleiter Kopka.
Kritische Nutzer und Nutzerinnen
Die zweite Studie verglich nicht nur Menschen und Technik, sondern untersuchte, wie genau Menschen die Empfehlungen von ChatGPT und Symptom-Checker-Apps in ihre eigenen Entscheidungen einbeziehen. Dabei zeigte sich, dass Nutzer und Nutzerinnen die Empfehlungen nicht unkritisch übernehmen, sondern mit anderen Quellen wie Google-Suchen, dem Rat von Freunden oder weiteren Apps abgleichen. „Auf der anderen Seite gibt es auch Fälle, in denen Patienten und Patientinnen zu viele und teils unverständliche Informationen von den digitalen Tools bekommen, die sie nicht einordnen können. Das erzeugt Angst und sie suchen dann den Expertenrat in der Notaufnahme oder beim Hausarzt – auch bei harmlosen Beschwerden, so wie es ihnen ChatGPT empfiehlt“, sagt Kopka.
ChatGPT zu ungenau, wenn es um die Entscheidung eines Arztbesuches geht
Vor einer quantitativen Untersuchung mit 600 Probanden und Probandinnen wurden in der zweiten Studie zunächst 24 Personen bei der Nutzung beobachtet und anschließend ein Modell aufgestellt, wie sie Entscheidungen mit Hilfe von ChatGPT und Apps treffen. Die Auswertung ergab erneut, dass ChatGPT die Selbstversorgung erschwert und die Zahl unnötiger Arztbesuche erhöht. Demgegenüber konnten gut funktionierende Symptom-Checker-Apps dazu beitragen, dass Nutzer:innen sich in passenden Fällen für die Selbstversorgung entschieden und so zur Entlastung des Gesundheitssystems beitrugen. „ChatGPT hat viele sinnvolle Anwendungsfälle, aber zur Entscheidung, ob ich zum Arzt gehen sollte, ist es nicht geeignet – dafür ist es viel zu ungenau“, resümiert Kopka. „Wir sollten uns eher fragen, ob eine App uns hilft, gute Entscheidungen zu treffen, statt von ihr Perfektion zu erwarten. Denn Menschen treffen bereits jetzt in den meisten Fällen sichere und vernünftige Entscheidungen. In einigen Situationen können Sie jedoch von den Apps profitieren.“
Die Studien verdeutlichen, dass digitale Tools sinnvoll eingesetzt werden können, um Patienten und Patientinnen in ihrer Entscheidungsfindung zu unterstützen. Speziell entwickelte Symptom-Checker-Apps erweisen sich dabei aktuell als hilfreicher als generative KI-Modelle wie ChatGPT. Dennoch bleibt laut des Wissenschaftlerteams ein kritischer Umgang mit digitalen Empfehlungen entscheidend, um Fehleinschätzungen und eine unnötige Belastung des Gesundheitssystems zu vermeiden.
Zwar bleibt das absolute Risiko insgesamt niedrig – bei einer ADHS-Prävalenz von 5 % in der Allgemeinbevölkerung steigt es beispielsweise auf 8,2 % –, doch gerade bei Risikokollektiven ist die klinische Relevanz bedeutsam.
Die zugrundeliegenden Pathomechanismen sind komplex. Chronisch erhöhte mütterliche Glukosespiegel führen zu oxidativem Stress, bei dem freie Radikale die Blut-Hirn-Schranke überwinden und neuronale Apoptose auslösen. Parallel verändern intrauterine Hyperglykämien epigenetische Muster in Schlüsselgenen wie BDNF, die für die synaptische Plastizität verantwortlich sind. Ein weiterer Faktor ist die Dysbiose des fetalen Mikrobioms: Maternaler Diabetes reduziert die Vielfalt der fetalen Darmbakterien (Alpha-Diversität), was über die Freisetzung entzündungsfördernder Zytokine wie IL-6 die Neuroinflammation antreibt.
Für die Praxis ergeben sich daraus klare Handlungsempfehlungen. Präkonzeptionell sollte bei prägestationalem Diabetes ein HbA1c-Wert <6,5 % angestrebt werden – ein Zielwert, der einem durchschnittlichen Blutglukosewert von 140 mg/dl entspricht. Studien zeigen, dass jede Senkung des HbA1c um 1 % das Neuroentwicklungsrisiko um 12 % reduziert. Während der Schwangerschaft sind neben der strikten Blutzuckereinstellung regelmäßige Doppler-Sonografien zur Überwachung der Plazentaperfusion sinnvoll. Optional können Fruchtwasseranalysen auf Entzündungsmarker wie TNF-α hinzugezogen werden, um subklinische Entzündungsprozesse zu identifizieren.
Interdisziplinäre Nachsorgepläne gefordert
Postpartal steht die Früherkennung im Mittelpunkt: Ab dem 6. Lebensmonat sind entwicklungsneurologische Assessments ratsam, mit besonderem Fokus auf soziale Interaktion und Feinmotorik. Hierbei sollten Mediziner und Medizinerinnen in der Gynäkologie, Diabetologie und der Kinderneurologie interdisziplinäre Nachsorgepläne etablieren, um Auffälligkeiten zeitnah zu adressieren. Eltern sind zudem über präventive Frühförderungsmaßnahmen aufzuklären, etwa ergotherapeutische Programme bei motorischen Verzögerungen.
Trotz der robusten Assoziationen bleiben Limitationen: Die Ergebnisse der Metaanalyse basieren auf Beobachtungsdaten, die trotz Adjustierung für Confounder wie BMI keine kausalen Rückschlüsse erlauben. Zudem wurde nicht immer zwischen Typ-1- und Typ-2-Diabetes differenziert, obwohl sich deren pathophysiologische Profile unterscheiden. Offene Forschungsfragen betreffen u. a. den Einfluss des Zeitpunkts von Glukosespitzen (1. vs. 3. Trimenon) sowie den Einsatz kontinuierlicher Glukosemesssysteme (CGM), die durch engmaschigeres Monitoring das Risiko senken könnten. Kritisch zu hinterfragen ist auch die Rolle neuer Antidiabetika wie SGLT2-Hemmer, die in der Schwangerschaft zwar kontraindiziert sind, aber zukünftig in Studien hinsichtlich ihrer Wirkung auf die Neurogenese untersucht werden sollten.
Zusammenfassend unterstreichen die Daten, dass maternale Diabeteserkrankungen auch bei komplikationsloser Geburt ein vermeidbarer Risikofaktor für neurologische Entwicklungsstörungen sind. Ärztinnen und Ärzten kommt dabei eine Schlüsselrolle zu: Durch multimodales Schwangerschaftsmonitoring, Aufklärung über präventive Maßnahmen und die Förderung interprofessioneller Schulungen zur Glukosekontrolle kann die langfristige Prognose der Kinder signifikant verbessert werden. Proaktives Handeln – von der Präkonzeptionsberatung bis zur postpartalen Entwicklungsüberwachung – ist entscheidend, um die Weichen für eine ungestörte neurodevelopmentalen Entwicklung zu stellen.
