Nach 30 Tagen mit einem Ambient-KI-Scribe sank der Anteil der Kliniker, die Burnout melden, in sechs US-Gesundheitssystemen von 51,9% auf 38,8% (JAMA Network Open, Olson et al. 2025). Die Zeitbilanz fällt bescheidener aus: Eine Studie mit fünf Systemen und 8.581 Klinikern maß 16,0 Minuten weniger Dokumentation pro 8 geplante Patientenstunden (JAMA, Multizenterstudie 2026), und in einer randomisierten Studie verkürzte ein Scribe die durchschnittliche Notizzeit um 41 Sekunden, während sich die Zeit in der Kontrollgruppe von allein um 18 Sekunden verkürzte (NEJM AI, Lukac et al. 2025). Die Notizqualität ist die offene Frage, mit Auslassungen in 18% der geprüften KI-Entwürfe bei UC Davis (JMIR Medical Informatics 2026). Zum breiteren Dokumentationsmarkt rund um diese Werkzeuge siehe unsere Statistiken zur medizinischen Transkription und zur Arbeitslast, die die Nachfrage treibt, unsere Statistiken zu Burnout und Arbeitszeiten von Notfallärzten. Wir haben Daten aus NEJM AI, JAMA, JAMA Network Open, JMIR Medical Informatics, JAMIA, The Permanente Medical Group, der American Medical Association, Healthwatch England und KLAS Research zusammengeführt.
TL;DR
- Eine randomisierte UCLA-Studie wies 238 Ärzten einen von zwei Ambient-Scribes oder die übliche Versorgung zu; nur ein Scribe schlug die Kontrolle bei der Notizzeit (NEJM AI, Lukac et al. 2025).
- Nutzer an fünf akademischen Systemen sparten 16,0 Dokumentationsminuten pro 8 geplante Patientenstunden, aber die Arbeit nach Feierabend veränderte sich nicht signifikant (JAMA, Multizenterstudie 2026).
- Kliniker bei Penn senkten die Arbeit nach Feierabend von 50,6 auf 35,4 Minuten pro Tag (JAMA Network Open, Duggan et al. 2025).
- Das Burnout sank nach 30 Tagen Scribe-Nutzung von 51,9% auf 38,8% (JAMA Network Open, Olson et al. 2025).
- Der Anteil der Fachkräfte oberhalb der hohen Erschöpfungsschwelle bei der Arbeit fiel in einer Stepped-Wedge-Studie von 56,1% auf 35,4% (NEJM AI, Afshar et al. 2025).
- Nur 21,1% von 8.581 Klinikern hatten einen Scribe eingeführt, je nach Standort von 7,1% bis 63,6% (JAMA, Multizenterstudie 2026).
- KI-verfasste Notizen enthielten bei 356 geprüften Notizen Auslassungen in 18% und Halluzinationen in 11,5% (JMIR Medical Informatics, UC Davis 2026).
- Scribe-Nutzer erzielten pro Woche 1,81 Relative Value Units mehr, etwa 3.044 USD pro Arzt und Jahr (JAMA Network Open, UCSF 2026).
- 61,8% von 12.153 kanadischen Erwachsenen standen einer künftigen Nutzung von KI-Scribes zurückhaltend gegenüber, und nur 28,3% wussten, dass die Werkzeuge im Einsatz sind (JAMIA 2026).
- Die Einwilligung der Patienten sank von 81,6% nach Basisinformationen auf 55,3% nach ausführlicher Offenlegung von Datenspeicherung und Beteiligung des Anbieters (JAMA Network Open, NYU Langone 2025).
- 81% der Erwachsenen im Vereinigten Königreich wollen um ihre Einwilligung gebeten werden, bevor ein KI-Scribe eingesetzt wird (Healthwatch England 2026).
1. Randomisierte Studien: Was kontrollierte Evidenz zur Notizzeit zeigt
Randomisierte Evidenz kam spät im Jahr 2025 und setzt die Erwartungen neu. In der dreiarmigen UCLA-Studie in NEJM AI verkürzten Nabla-Nutzer die durchschnittliche Notiz um 41 Sekunden (von 4 Minuten 30 Sekunden auf 3 Minuten 49 Sekunden), aber auch Ärzte mit üblicher Versorgung sparten ganz ohne KI 18 Sekunden, und der DAX-Copilot-Arm hob sich nicht von der Kontrolle ab. Der Nettoeffekt gegenüber der Kontrolle betrug 23 Sekunden pro Notiz (41 minus 18), weit weniger, als der reine Vorher-Nachher-Rückgang allein nahelegen würde, und genau deshalb sind Kontrollgruppen in dieser Kategorie wichtig.
Die Nutzung erklärt einen Teil davon. Selbst innerhalb einer Studie schalteten Ärzte den Scribe nur bei etwa einem Drittel ihrer Konsultationen ein, und rund 15% der Ärzte, denen ein Scribe zugewiesen war, nutzten ihn nie. Die Stepped-Wedge-Studie der University of Wisconsin (ein Design, bei dem jede Klinik das Werkzeug irgendwann in randomisierten Wellen erhält) sah eine deutlich intensivere Nutzung, was ein Grund dafür ist, dass ihre Effekte größer wirken.
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| Ärzte, die randomisiert DAX Copilot, Nabla oder üblicher Versorgung zugewiesen wurden (UCLA) | 238 in 14 Fachgebieten | NEJM AI, Lukac et al. 2025 |
| Veränderung der durchschnittlichen Zeit in der Notiz pro Notiz: Nabla-Arm versus Arm mit üblicher Versorgung | -41 Sekunden versus -18 Sekunden | NEJM AI, Lukac et al. 2025 |
| Konsultationen, bei denen der zugewiesene Scribe tatsächlich genutzt wurde: DAX-Copilot-Arm versus Nabla-Arm | 33,5% (8.271 von 24.696) versus 29,5% (6.981 von 23.653) | NEJM AI, Lukac et al. 2025 |
| Fachkräfte in der Stepped-Wedge-Studie in Wisconsin und Illinois und ihre notizgewichtete Nutzung der Ambient-KI | 66 Fachkräfte, 16.593 Patientenkontakte; Nutzung 71,0% (SD 31,6%) | NEJM AI, Afshar et al. 2025 |
| Anteil des manuell getippten Notizinhalts, vor versus während der Scribe-Nutzung (Penn Medicine, 46 Kliniker in 17 Fachgebieten) | 11,2% auf 7,9% (P < 0,001) | JAMA Network Open, Duggan et al. 2025 |
| Abschluss der Dokumentation am selben Tag, vor versus während der Scribe-Nutzung (Penn Medicine) | 66,2% auf 72,4% (P < 0,001) | JAMA Network Open, Duggan et al. 2025 |
Kontext: Der DAX-Copilot-Arm bei UCLA sparte 23 Sekunden pro Notiz, was gegenüber der Kontrolle -1,7% entspricht (95%-KI, -9,4% bis +5,9%; P=0,66). Ein nicht signifikantes Ergebnis in einer zweimonatigen Studie ist kein Beweis für fehlende Wirkung, erinnert aber daran, dass Scribe-Produkte nicht austauschbar sind.
2. EHR-Zeit nach Feierabend: Das Pajama-Time-Versprechen unter Messung
“Pajama Time” ist die Arbeit in der elektronischen Patientenakte (EHR), die Kliniker außerhalb der geplanten Sprechzeiten erledigen, typischerweise indem sie abends zu Hause Notizen fertigstellen. Es ist das Ergebnis, das Gesundheitssysteme am meisten bewegen wollen, und dort widerspricht sich die Evidenz am stärksten. In der JAMA-Studie mit fünf Systemen veränderte sich die Arbeit nach Feierabend nur um -3,1 Minuten pro 8 geplante Patientenstunden, ein Ergebnis, das das Konfidenzintervall (-6,8 bis 0,5) nicht von null unterscheiden kann, und auch die UCLA-Studie fand gegenüber der Kontrolle keine signifikante Veränderung nach Feierabend.
Die positiven Ergebnisse stammen aus der intensiv genutzten Wisconsin-Studie, aus Studien an einzelnen Systemen, aus selbst berichteten Umfragen oder aus längerer Nachbeobachtung. Die Vorher-Nachher-Studie von Penn verzeichnete einen Rückgang von etwa 15 Minuten pro Tag, und ein Preprint der Washington University stellte fest, dass sich die Pajama Time am Tag null gar nicht bewegte, am Tag 150 aber 19% niedriger lag. Die praktische Lesart: Einsparungen nach Feierabend scheinen von einer Gewohnheitsänderung abzuhängen, die Monate dauert, und nicht davon, das Werkzeug einfach einzuschalten.
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| Arbeit außerhalb der Arbeitszeit pro 8 geplante Patientenstunden, Nutzer versus Nichtnutzer (5 akademische Systeme) | -3,1 Minuten (95%-KI -6,8 bis 0,5), nicht signifikant | JAMA, Multizenterstudie 2026 |
| Arbeit außerhalb der Arbeitszeit, Stepped-Wedge-Studie | -0,50 Stunden/Tag (95%-KI -0,90 bis -0,09; P=0,03) | NEJM AI, Afshar et al. 2025 |
| Arbeit nach Feierabend pro Tag, vor versus während der Scribe-Nutzung (Penn Medicine, 46 Kliniker) | 50,6 auf 35,4 Minuten (P=0,02) | JAMA Network Open, Duggan et al. 2025 |
| Mediane Dokumentationszeit nach Feierabend, vor versus nach der Einführung (Providence, 1.547 Kliniker) | 22,0 auf 20,6 Minuten; anhaltender Rückgang um 0,38 Minuten pro Monat (P=0,02), keine unmittelbare Veränderung | JAMA Network Open, Husa et al. 2026 |
| Pajama Time am Tag 150 versus vor der Einführung (220 Kliniker in der Primärversorgung) | -19% (IRR 0,81, Intervall 0,73 bis 0,90); keine Veränderung am Tag 0 | medRxiv-Preprint, Washington University 2026 |
| Selbst berichtete Wochenstunden für das Schreiben von Notizen außerhalb der Sprechzeiten, vor versus nach 30 Tagen | 4,95 auf 4,05 Stunden (-0,90 Stunden; P < 0,001) | JAMA Network Open, Olson et al. 2025 |
Hinweis zum Ausreißer: Das Ergebnis der Wisconsin-Studie zur Arbeit nach Feierabend wurde nicht mehr signifikant (-0,19 Stunden, 95%-KI -0,40 bis 0,03), sobald die obersten 3% der Beobachtungen ausgeschlossen wurden, sodass einige wenige Fachkräfte mit viel Abendarbeit den Großteil des Effekts trugen.
3. Burnout, kognitive Belastung und Erschöpfung bei der Arbeit
Burnout ist das Ergebnis, bei dem Ambient-Scribes am stärksten wirken, und es bewegt sich schneller als jede Zeitmetrik. In der Olson-Studie mit sechs Systemen sank die Burnout-Prävalenz in 30 Tagen um 13,1 Prozentpunkte (51,9% auf 38,8%; aOR 0,26, 95%-KI 0,13 bis 0,54; P < 0,001), während die notizbezogene kognitive Belastung auf einer 10-Punkte-Skala von 7,10 auf 4,46 fiel. Eine plausible Lesart ist, dass die Entlastung weniger von eingesparten Minuten kommt als davon, nicht tippen zu müssen, während man zuhört, was erklären würde, warum sich das Burnout auch dort bessert, wo sich die protokollbasierte Zeit kaum ändert.
Der Vorbehalt ist das Design. Die Olson-Studie hatte keine Kontrollgruppe, und die Umfragen von Mass General Brigham und Emory erzielten Rücklaufquoten zwischen 11% und 30%, sodass die zufriedensten Nutzer überrepräsentiert sein könnten. Auch die randomisierten Studien zeigen Verbesserungen, aber kleinere: Bei UCLA verbesserte sich der Mini-Z-Burnout-Gesamtwert für beide Scribes um weniger als 3 Punkte auf einer Skala von 10 bis 50. Ärzte erwarten das bereits: 70% sehen KI als Möglichkeit, Aufgaben zu automatisieren, die zu Burnout beitragen (AMA, Physician Survey on Augmented Intelligence 2026).
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| Kliniker mit Burnout versus schwerem Burnout, vor versus nach 30 Tagen mit dem Scribe (6 Systeme, 186 Kliniker in den Burnout-Modellen) | Burnout 51,9% auf 38,8%; schweres Burnout 18,4% auf 12,2% (post hoc, P = 0,01) | JAMA Network Open, Olson et al. 2025 |
| Notizbezogene kognitive Aufgabenbelastung, 10-Punkte-Skala, vor versus nach | 7,10 auf 4,46 (P < 0,001) | JAMA Network Open, Olson et al. 2025 |
| Fachkräfte oberhalb der hohen Erschöpfungsschwelle bei der Arbeit, Studienbeginn versus Studienende | 56,1% auf 35,4% | NEJM AI, Afshar et al. 2025 |
| Mini-Z-Burnout-Gesamtwert (10 bis 50), Veränderung versus Kontrolle | DAX +2,83 (95%-KI +1,28 bis +4,37); Nabla +2,69 (95%-KI +1,14 bis +4,23) | NEJM AI, Lukac et al. 2025 |
| Kliniker bei Emory, die eine positive Wirkung der Dokumentation auf das Wohlbefinden berichten, absolute Veränderung nach 60 Tagen | +30,7 Prozentpunkte (Umfrage-Rücklaufquote 11%) | Mass General Brigham, You et al. JAMA Network Open 2025 |
| Umfrage-Rücklaufquote bei Mass General Brigham nach 42 Tagen versus nach 84 Tagen | Etwa 30% versus 22% | Mass General Brigham, You et al. 2025 |
| Zuwachs an Arbeitszufriedenheit an der Hattiesburg Clinic: erster Scribe-Anbieter versus zweiter Anbieter | +17% versus +13% | AMA, Bericht zu KI-Anwendungen von Ärzten 2025 |
Kontext: Die berufliche Erfüllung stieg in der Wisconsin-Studie um 0,14 Punkte (P=0,04), was die Autoren als nicht signifikant werteten, weil jedes ko-primäre Ergebnis P < 0,025 erreichen musste.
4. Verbreitung: Wie weit sich Scribes innerhalb von Gesundheitssystemen ausgebreitet haben
Zugang ist nicht Nutzung. An fünf großen akademischen Systemen hatten nur 21,1% von 8.581 ambulant tätigen Klinikern einen KI-Scribe eingeführt, von 7,1% am Mass General Brigham bis 63,6% bei Yale New Haven Health, und nur etwa 32% der Nutzer setzten ihn bei der Hälfte oder mehr ihrer Notizen ein. Das Bild der landesweiten Umfragen ist stimmig: Dokumentation ist ein führender KI-Anwendungsfall, aber weniger als ein Drittel der Ärzte nutzt KI für Konsultationsnotizen.
Wo die Nutzung hoch ist, ist sie gewohnheitsmäßig. Unter 102 befragten Permanente-Ärzten der Erwachsenen- und Familienmedizin nutzten zwei Drittel den Scribe an 5 oder mehr Tagen pro Woche, und 63% setzten ihn bei jeder Vor-Ort-Konsultation ein (The Permanente Medical Group, NEJM Catalyst 2025). Die Verbreitungslücke zwischen den Systemen hat daher weniger damit zu tun, ob Ärzten das Werkzeug gefällt, und mehr damit, wie jede Organisation es einführt: An 4 der 5 akademischen Systeme entschieden sich die Nutzer selbst dafür, und der Zeitpunkt der Einführung reichte von Juni 2023 bis August 2025.
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| US-Ärzte, die KI nutzen, um Abrechnungscodes, Krankenakten oder Konsultationsnotizen zu dokumentieren | 28% (Umfrage unter fast 1.700 Ärzten) | AMA, Physician Survey on Augmented Intelligence 2026 |
| US-Ärzte, die KI nutzen, um Entlassungsanweisungen, Behandlungspläne oder Verlaufsnotizen zu erstellen | 30% | AMA, Physician Survey on Augmented Intelligence 2026 |
| Kliniker, die an 5 akademischen Systemen einen KI-Scribe eingeführt haben, insgesamt und niedrigster versus höchster Standort | 21,1% (1.809 von 8.581); 7,1% am Mass General Brigham versus 63,6% bei Yale New Haven Health | JAMA, Multizenterstudie 2026 |
| Nutzer, die den Scribe bei 50% oder mehr ihrer Notizen einsetzen | Etwa 32% (577 Nutzer) | JAMA, Multizenterstudie 2026 |
| Kliniker bei Providence, die aktive Nutzer der Ambient-KI waren, Januar 2024 versus März 2025 | 0,1% auf 28,8% | JAMA Network Open, Husa et al. 2026 |
| UCSF-Ärzte, die einen Scribe eingeführt haben, versus Anteil der Patientenkontakte, die sie damit bearbeiteten | 44,6% von 1.565 Ärzten versus 15,2% der Patientenkontakte | JAMA Network Open, UCSF 2026 |
| Permanente-Ärzte, die den Scribe in den ersten 10 Wochen einer Einführung 2023 übernahmen | 3.442 von 10.000 Angebotenen, bei 303.266 Patientenkontakten | AMA, Bericht zum Permanente-Pilotprojekt 2024 |
Kontext: Bei Providence waren aktive Nutzer über das gesamte Studienfenster nur etwa 8% aller Kliniker, eine Erinnerung daran, dass eine systemweite “Einführung” neben einer niedrigen durchschnittlichen Durchdringung bestehen kann.
5. Produktivität, Abrechnung und die Frage nach dem Return on Investment
Das finanzielle Argument ist real, aber klein. UCSF-Nutzer erzielten pro Woche 1,81 Relative Value Units mehr (RVU, die Medicare-Einheit zur Messung abrechenbarer ärztlicher Arbeit), was die Autoren zu den Medicare-Sätzen von 2025 in rund 3.044 USD pro Arzt und Jahr umrechneten, ohne Unterschied bei den Ablehnungen von Abrechnungsansprüchen (JAMA Network Open, UCSF 2026). Das sind Schätzungen des Bruttoumsatzes, kein gemessener Return on Investment.
Das Abrechnungssignal verdient genaue Prüfung. Ein Teil des RVU-Zuwachses kann auf besserer Erfassung von Arbeit beruhen, die schon immer geleistet wurde, und ein Teil auf Kodierintensität. Eine KLAS-Validierung eines Anbieters zeigte bei McLeod Health einen Rückgang der Codes für Folgekonsultationen der Stufe 3 um 18,2%, während Codes der Stufe 4 um 7,3% und der Stufe 5 um 5,0% stiegen, und die UCSF-Autoren weisen ausdrücklich darauf hin, dass künftige Arbeiten korrekte Kodierung von Upcoding (Abrechnung auf einer höheren Stufe als gerechtfertigt) trennen müssen.
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| RVU pro Woche, Scribe-Nutzer versus Nichtnutzer (UCSF, 1,2 Millionen Patientenkontakte) | +1,81 (95%-KI 0,86 bis 2,75; P < 0,001) | JAMA Network Open, UCSF 2026 |
| Patientenkontakte pro Woche, Nutzer versus Nichtnutzer (UCSF) | +0,80 (95%-KI 0,05 bis 1,56; P = 0,04) | JAMA Network Open, UCSF 2026 |
| Zusätzliche wöchentliche Konsultationen und explorativer monatlicher Umsatz aus Evaluation und Management pro nutzendem Kliniker (5 akademische Systeme) | +0,49 Konsultationen (95%-KI 0,17 bis 0,81), ein Anstieg um 1,7%; 167,37 USD pro Monat (95%-KI 86,52 bis 248,21 USD) | JAMA, Multizenterstudie 2026 |
| Median der RVU, vor versus nach der Einführung (Providence) | 382,3 auf 399,1 (P < 0,001); keine signifikante Veränderung bei den Terminen pro Tag | JAMA Network Open, Husa et al. 2026 |
| Arbeits-RVU am Tag 150 versus vor der Einführung (Primärversorgung) | +2% (IRR 1,02) | medRxiv-Preprint, Washington University 2026 |
| Konformitätswert der Diagnosekodierung (ICD-10), 0 bis 10: Ambient-KI-Notizen versus von Menschen verfasste Notizen | 6,87 versus 5,94 (P<0,001) | NEJM AI, Afshar et al. 2025 |
| Zeit in Notizen und monatlicher Nettogewinn pro Fachkraft bei McLeod Health (anbieterspezifische Validierung von Suki) | -26,8% Zeit in Notizen; 1.004 USD Nettogewinn pro Fachkraft und Monat; Codes für Folgekonsultationen der Stufe 3 -18,2% | KLAS Research, Suki ROI Validations 2026 (anbieterspezifischer Bericht, über HIT Consultant) |
Kontext: Die KLAS-Zahlen beschreiben die Kunden eines einzelnen Anbieters und sind kein Branchenmaßstab; FMOL Health verzeichnete im selben Bericht eine Verringerung der Zeit in Notizen um 21%.
6. Notizgenauigkeit, Fehler und der Bearbeitungsaufwand
Die detaillierteste Praxisprüfung bisher stammt von UC Davis, wo Gutachter 356 von 7.545 KI-verfassten Notizen lasen. Auslassungen traten in 18% der geprüften Notizen auf und Halluzinationen (Inhalte, die die KI schrieb und die in der Konsultation nicht gesagt wurden) in 11,5%, während 5,3% Fehler enthielten, die als ernstes oder unmittelbares Risiko eingestuft wurden (JMIR Medical Informatics, UC Davis 2026). Anders gesagt: 19 von 356 stichprobenartig geprüften Entwürfen brauchten eine für die Sicherheit relevante Korrektur, weshalb die Autoren schließen, dass eine Prüfung durch den Kliniker weiterhin nötig ist.
Die Fehlerraten hängen stark davon ab, wer wie zählt. Eine Preprint-Prüfung von drei kommerziellen Scribes im August 2026 fand in 31,3% der Notizen einen verifizierten Fehler, zeigte aber auch, dass je nach angelegtem Prüfstandard zwischen 28% und 97% der Stichprobennotizen einen Fehler aufwiesen (arXiv-Preprint 2026). Frühere, günstigere Ergebnisse stammten aus dem Permanente-Pilotprojekt von 2024, das 35 Transkripte bei Genauigkeit und verwandten Maßen im Mittel mit 48 von 50 bewertete, und aus der Wisconsin-Studie, die in weniger als 1% der Notizen (12 Notizen) stigmatisierende Sprache fand. Die Transkriptionsschicht unter diesen Notizen hat ihre eigenen Genauigkeitslücken je nach Sprecher, behandelt in unseren Statistiken zum Akzent-Bias bei der Spracherkennung.
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| Geprüfte KI-verfasste Notizen mit versehentlichen Auslassungen (UC Davis, 356 Notizen) | 18% (64 Notizen) | JMIR Medical Informatics, UC Davis 2026 |
| Geprüfte Notizen mit halluzinierten Inhalten | 11,5% (41 Notizen) | JMIR Medical Informatics, UC Davis 2026 |
| Geprüfte Notizen mit versehentlichen Einfügungen versus mit Verzerrung | 9,3% (33 Notizen) versus 1,1% (4 Notizen) | JMIR Medical Informatics, UC Davis 2026 |
| Geprüfte Notizen mit Fehlern, die als ernstes oder unmittelbares Risiko eingestuft wurden (Schweregrad 4 bis 5) | 5,3% (19 Notizen) | JMIR Medical Informatics, UC Davis 2026 |
| Medianer Anteil der von Ärzten geänderten KI-generierten Wörter versus unbearbeitet belassene Notizen | 9,0% versus 14,9% (143 von 960) | JMIR Medical Informatics, UC Davis 2026 |
| Gesamtqualität der Notiz auf der PDQI-9-Skala, simulierte Fachärzte-Patientenkontakte (VA, 2 Produkte) | 36,2 von 50; Gründlichkeit als niedrigster Punkt mit 3,4 von 5 | JAMA Network Open, VA-Simulationsstudie 2026 |
| Notizen mit mindestens einem verifizierten Fehler, 3 kommerzielle Scribes, 142 Konsultationen (Preprint) | 31,3% [27,0; 35,6] | arXiv-Preprint 2026 |
| Von Ärzten bewertete Häufigkeit klinisch bedeutsamer Ungenauigkeiten, 5-Punkte-Skala (2 = selten, 3 = gelegentlich) | DAX 2,7; Nabla 2,8; ein leichtes unerwünschtes Ereignis in der Studie | NEJM AI, Lukac et al. 2025 |
Kontext: Die VA-Studie nannte die Fehlerarten, die Kliniker am meisten fürchteten, darunter erfundene Befunde der körperlichen Untersuchung und ausgelassene relevante Negativbefunde, und ein Teilnehmer aus der Hämatologie-Onkologie nannte sie “große Sicherheitsprobleme”.
7. Akzeptanz und Einwilligung der Patienten
In US-Praxen sagen Patienten selten nein. In der Wisconsin-Studie willigten 99,92% der Patienten in die Ambient-Aufzeichnung ein, es gab nur 22 Ablehnungen (NEJM AI, Afshar et al. 2025). Öffentliche Umfragen erzählen eine zurückhaltendere Geschichte, und die Lücke hat vor allem mit Information zu tun: Das Wohlbefinden sinkt, wenn Patienten erfahren, wohin das Audio geht und welche Unternehmen beteiligt sind.
Die NYU-Einwilligungsstudie zeigt den Effekt direkt. Die Einwilligung lag nach Basisinformationen zur Technologie bei 81,6%, nach einer ausführlichen Erklärung von KI-Funktionen, Datenspeicherung und Beteiligung von Unternehmen aber bei 55,3% (JAMA Network Open, NYU Langone 2025). Im Vereinigten Königreich sinkt das Wohlbefinden von 48% bei einer Routineuntersuchung auf 23% bei einer Konsultation zu häuslicher Gewalt (Healthwatch England 2026). Einwilligungsgespräche in mehrsprachigen Umgebungen fügen eine weitere Ebene hinzu, behandelt in unseren Statistiken zu medizinischen Krankenhausdolmetschern.
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| NYU-Pilotpatienten, die zu Beginn mit Ambient-Dokumentation einverstanden waren (103 Patienten) | 74,8% (77 Patienten) | JAMA Network Open, NYU Langone 2025 |
| NYU-Pilotpatienten, die nach Basisinformationen einwilligen würden versus nach ausführlicher Offenlegung von KI-Funktionen, Datenspeicherung und Beteiligung von Unternehmen | 81,6% (84) versus 55,3% (57) | JAMA Network Open, NYU Langone 2025 |
| NYU-Pilotpatienten, die nicht wollten, dass ihre Daten mit dem Anbieter geteilt werden | 59,2% (61 Patienten) | JAMA Network Open, NYU Langone 2025 |
| Kanadische Erwachsene, die einer künftigen Nutzung von KI-Scribes zurückhaltend gegenüberstehen, versus solche, die wissen, dass KI-Scribes genutzt werden (12.153 Erwachsene) | 61,8% versus 28,3% | JAMIA, Chandrasekaran und Moustakas 2026 |
| Erwachsene im Vereinigten Königreich, die wollen, dass Kliniker vor dem Einsatz eines KI-Scribes um Einwilligung bitten (4.039 Erwachsene) | 81% | Healthwatch England, YouGov-Umfrage 2026 |
| Erwachsene im Vereinigten Königreich mit kürzlichem Termin, denen nicht bekannt war, dass ein KI-Scribe eingesetzt wurde | Fast 90% von 2.795 | Healthwatch England, YouGov-Umfrage 2026 |
| Erwachsene im Vereinigten Königreich, die mit einem KI-Scribe eher oder sehr einverstanden sind: Routineuntersuchung versus Konsultation zu häuslicher Gewalt | 48% versus 23% | Healthwatch England, YouGov-Umfrage 2026 |
| Permanente-Patienten, die mit dem Scribe einverstanden versus nicht einverstanden waren (118 Patienten) | Zwei Drittel versus 8% (26% neutral) | The Permanente Medical Group, NEJM Catalyst 2025 |
Kontext: Die Unterstützung im Vereinigten Königreich für eine NHS-weite Einführung ist fast gleichmäßig gespalten, 38% dafür und 37% dagegen, und starke Ablehnung (21%) ist fast doppelt so hoch wie starke Zustimmung (11%).
Zusammenfassung: Ambient-KI-Scribe in Zahlen
| Metrik | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| Burnout vor versus nach 30 Tagen Scribe-Nutzung (6 Systeme) | 51,9% auf 38,8% | JAMA Network Open, Olson et al. 2025 |
| Fachkräfte oberhalb der hohen Erschöpfungsschwelle bei der Arbeit, Studienbeginn versus Studienende | 56,1% auf 35,4% | NEJM AI, Afshar et al. 2025 |
| Dokumentationszeit pro 8 geplante Patientenstunden, Nutzer versus Nichtnutzer | -16,0 Minuten (etwa -10%) | JAMA, Multizenterstudie 2026 |
| Veränderung der durchschnittlichen Notizzeit: Nabla-Arm versus Kontrolle (randomisiert) | -41 Sekunden versus -18 Sekunden | NEJM AI, Lukac et al. 2025 |
| Arbeit nach Feierabend pro Tag, Penn Medicine | 50,6 auf 35,4 Minuten | JAMA Network Open, Duggan et al. 2025 |
| Pajama Time am Tag 150, Primärversorgung (Preprint) | -19% | medRxiv-Preprint, Washington University 2026 |
| Kliniker, die an 5 akademischen Systemen einen Scribe eingeführt haben | 21,1% | JAMA, Multizenterstudie 2026 |
| Aktive Nutzer der Ambient-KI bei Providence, Jan. 2024 versus März 2025 | 0,1% auf 28,8% | JAMA Network Open, Husa et al. 2026 |
| Ärzte, die KI für Abrechnungscodes, Krankenakten oder Konsultationsnotizen nutzen | 28% | AMA, Physician Survey on Augmented Intelligence 2026 |
| RVU pro Woche, Nutzer versus Nichtnutzer (UCSF) | +1,81 | JAMA Network Open, UCSF 2026 |
| Geschätzter Zusatzumsatz pro Arzt und Jahr (UCSF) | Etwa 3.044 USD | JAMA Network Open, UCSF 2026 |
| Geprüfte KI-Notizen mit Auslassungen / Halluzinationen / Fehlern mit ernstem oder unmittelbarem Risiko | 18% / 11,5% / 5,3% | JMIR Medical Informatics, UC Davis 2026 |
| Notizen mit einem verifizierten Fehler, 3 kommerzielle Scribes (Preprint) | 31,3% | arXiv-Preprint 2026 |
| Einwilligung der Patienten in die Ambient-Aufzeichnung (US-Studie) | 99,92% | NEJM AI, Afshar et al. 2025 |
| Einwilligung der Patienten nach ausführlicher versus grundlegender Offenlegung (NYU) | 55,3% versus 81,6% | JAMA Network Open, NYU Langone 2025 |
| Kanadische Erwachsene, die einer künftigen Nutzung von KI-Scribes zurückhaltend gegenüberstehen | 61,8% | JAMIA 2026 |
| Erwachsene im Vereinigten Königreich, die um Einwilligung gebeten werden wollen | 81% | Healthwatch England 2026 |
Methodik und Quellen
Wir haben randomisierte Studien und begutachtete Studien aus Gesundheitssystemen bevorzugt, Pressemitteilungen nur verwendet, wenn sie eine benannte Veröffentlichung zusammenfassten, und Preprints sowie anbieterspezifische Berichte als solche gekennzeichnet. Keine Zahl in dieser Zusammenstellung stammt aus VoxBooster-Daten.
- NEJM AI, Lukac et al. 2025, Ambient-KI-Scribes in der klinischen Praxis: eine randomisierte Studie (UCLA), mit der Mitteilung von UCLA Health
- NEJM AI, Afshar et al. 2025, eine pragmatische randomisierte kontrollierte Studie zur Ambient-KI für das Wohlbefinden von Fachkräften im Gesundheitswesen (University of Wisconsin)
- JAMA 2026, Veränderungen von Zeitaufwand und Konsultationsmenge der Kliniker bei Einführung KI-gestützter Scribes: eine Multizenterstudie
- JAMA Network Open, Olson et al. 2025, Einsatz von Ambient-KI-Scribes zur Verringerung von Verwaltungsaufwand und beruflichem Burnout
- JAMA Network Open, Duggan et al. 2025, Erfahrungen von Klinikern mit Ambient-Scribe-Technologie (Penn Medicine)
- JAMA Network Open, Husa et al. 2026, Einsatz von Ambient-KI und Dokumentationsaufwand, Produktivität und Effizienz der Kliniker (Providence)
- JAMA Network Open 2026, Ambient-KI-Scribes und finanzielle Produktivität von Ärzten (UCSF)
- medRxiv-Preprint 2026, Längsschnitteffekte der Nutzung von Ambient-KI-Scribes in der Primärversorgung (Washington University), nicht begutachtet
- The Permanente Medical Group, einjährige Auswertung in NEJM Catalyst 2025, zusammengefasst von der Forschungsabteilung von Kaiser Permanente
- AMA, Physician Survey on Augmented Intelligence 2026
- AMA, Bericht zu KI-Anwendungen von Ärzten und zum Pilotprojekt der Hattiesburg Clinic 2025
- AMA, Bericht zum 10-wöchigen Permanente-Pilotprojekt 2024
- Mass General Brigham, Mitteilung zu You et al. JAMA Network Open 2025 (Mass General Brigham und Emory)
- JMIR Medical Informatics 2026, Qualität klinischer Notizen, die von generativer KI mit Ambient-Zuhören erstellt wurden (UC Davis)
- JAMA Network Open 2026, Ambient-Scribe-Technologie in simulierten Patientenkontakten über Fachgebiete hinweg (Veterans Health Administration)
- arXiv-Preprint 2026, eine von drei Notizen: eine verifizierte Erhebung von drei im Einsatz befindlichen KI-Scribes, nicht begutachtet
- JAMA Network Open 2025, informierte Einwilligung für Ambient-Dokumentation mit generativer KI in der ambulanten Versorgung (NYU Langone)
- JAMIA 2026, Einstellungen von Patienten zu Ambient-KI-Scribes in der klinischen Versorgung (Umfrage in Kanada)
- Healthwatch England 2026, was die Öffentlichkeit über den Einsatz von KI-Scribes im Gesundheitswesen denkt (YouGov-Umfrage)
- KLAS Research, Suki ROI Validations 2026, anbieterspezifischer Bericht, wie von HIT Consultant berichtet
- Daten-Hinweis: Die meisten Effektgrößen hier stammen aus nicht randomisierten Vorher-Nachher-Designs oder Beobachtungsdesigns mit selbst ausgewählten Nutzern, sind also Zusammenhänge und kein Beweis für Ursächlichkeit; nur die Studien von UCLA und Wisconsin sind randomisiert. Die Penn-Arbeit nennt in ihrer Zusammenfassung eine Verringerung der Arbeit nach Feierabend um 30,0%, in ihrer Tabelle 2 aber -16,9%, und ihre Zusammenfassung sagt “pro Arbeitstag”, wo die Tabelle “pro geplantem Tag” sagt. Die Olson-Studie rechnet ihre wöchentliche Veränderung der Arbeit nach Feierabend in 10,8 Minuten pro Arbeitstag um, eine abgeleitete Schätzung, und mehrere ihrer Autoren haben Verbindungen zum Anbieter, dessen Scribe untersucht wurde. Die VA-Simulationsarbeit nennt den Wert für Neurologie im Text mit 42,2 und in ihrer Tabelle mit 41,2. Die Burnout-Umfragen bei Mass General Brigham und Emory hatten Rücklaufquoten von 11% bis 30%. Die Studien der Washington University und von arXiv sind Preprints und können sich vor der Begutachtung ändern, und die KLAS-Zahlen beschreiben die Kunden eines einzelnen Anbieters. Die Zahlen der Permanente-Ärzteumfrage (102 Befragte) und der Patientenumfrage (118 Befragte) sind kleine Stichproben einer einzigen Ärztegruppe. Die nächste AMA-Umfrage zu erweiterter Intelligenz und eine längere Nachbeobachtung der Fünf-Systeme-Kohorte aus JAMA, deren robusteste Schätzungen nur etwa 5 Monate nach der Einführung reichen, sind die wichtigsten erwarteten neuen Daten.
Zuletzt aktualisiert: 24. Oktober 2026. Wir aktualisieren diese Zusammenstellung vierteljährlich, und die nächste Aktualisierung wird erwartet, wenn die AMA ihre Physician Survey on Augmented Intelligence 2027 veröffentlicht.