Klartext ·
Soll ich heute noch Radiolog:in werden? Das ist die falsche Frage!
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„Sollte ich heute noch Radiologie wählen?"
Das stand als Kommentar unter einem meiner Videos. Und mir war sofort klar: Das ist kein Ja-oder-Nein. Das ist ein ganzes Video.
Also — reden wir heute genau darüber. Ehrlich. Ohne Schönfärberei, aber auch ohne unnötige Apokalypse.
Der Agten-Artikel: die Raketen-Analogie
Den Ausgangspunkt für dieses Video hat mir tatsächlich ein Kollege geliefert — Christoph Agten, MSK-Radiologe, der gerade in Abu Dhabi lebt. Er hat einen Artikel geschrieben, der mich wirklich beschäftigt hat. Und zwar nicht, weil ich allem zustimme, was er schreibt — sondern weil er etwas benennt, das die meisten von uns ungern laut aussprechen.
Er beschreibt, wie er mit seiner Familie in Abu Dhabi lebt — mitten im Alltag, alles normal — und dann, von einem Moment auf den nächsten, Raketen. Einschläge. Abfangmanöver. Keine Vorwarnung, kein langsames Abdriften. Einfach: plötzlich.
Und genau das, sagt er, wird KI mit der Radiologie machen.
Nicht graduell. Nicht linear. Sondern in Stufen — und eine dieser Stufen könnte uns kalt erwischen, bevor wir uns überhaupt richtig darauf vorbereitet haben.
Ich finde diese Analogie stark. Den Artikel lohnt es sich zu lesen.
Aber — und jetzt kommt meine Perspektive — ich glaube, Christoph beschreibt nur einen Teil des Problems.
Meine These: Die Welle kommt — aber der Boden ist schon morsch
Er beschreibt KI als die Welle, die uns überrollt. Ich sehe das anders.
Die Welle kommt — das stimmt. Aber der Boden, auf dem wir stehen, ist vielerorts schon jetzt extrem morsch. Und das hat relativ wenig mit KI zu tun.
Und was machen die Zuweiser? Sie schauen sich die Bilder selbst an — und hoffen, alles zu sehen. Obwohl sie darin nicht ausgebildet wurden. Nicht weil sie es nicht besser wüssten, sondern weil ihnen schlicht nichts anderes übrig bleibt. Das haben mir in der letzten Zeit so viele Zuweiser erzählt, dass es erschreckend war.
Und das hat mich ehrlich gesagt mehr beschäftigt als jeder KI-Artikel, den ich in letzter Zeit gelesen habe.
Und jetzt die Frage, die ich mir dabei gestellt habe: Wenn Patienten keinen Zugang mehr zu uns haben, wenn Zuweiser unsere Befunde umgehen und die Bilder lieber selbst beurteilen — was genau schützt diesen Teil der Radiologie vor KI?
Genau hier wird's unbequem. Denn die Antwort ist: nicht viel.
Das ist kein Randphänomen. Das ist der Alltag in vielen Praxen — und in vielen Kliniken auch.
Das strukturelle Problem — nicht das individuelle
Ich sage das nicht, um Kolleginnen und Kollegen zu kritisieren. Denn das Problem ist nicht individuell — es ist strukturell.
Fangen wir mit einer Tatsache an, die viele vielleicht überrascht: In Deutschland wird nicht der Befund vergütet. Vergütet wird die technische Leistungserbringung — also die Produktion des Bildes. Das Denken dahinter, die klinische Integration, die Kommunikation — das ist, abrechnungstechnisch gesehen, quasi umsonst.
Und jetzt kommt der zweite Teil des Problems. In investorengetragenen Praxen — und das werden immer mehr — wird das Gespräch mit dem Patienten in vielen Fällen komplett abgeschafft. Kein ausführliches Vorgespräch, kein Nachgespräch. Der Patient kommt, das Bild wird gemacht, der Patient geht.
Das klingt erstmal nach Effizienz. Aber was dabei verloren geht, ist medizinisch entscheidend: der klinische Kontext. Denn ohne das Gespräch mit dem Patienten — ohne zu wissen, was er hat, was ihn beschäftigt, was der Zuweiser eigentlich wissen will — ist die Bildinterpretation oft nur schwer möglich. Diese Botschaft geht natürlich auch an unsere Zuweiser - denn wenn diese ihre konkrete Fragestellung wenigstens in der Überweisung oder Anforderung richtig ausformulieren würden, wären die Radiologen ja auch schon deutlich schlauer. Passiert aber viel zu selten. Wir befunden dann nicht einen Menschen, sondern ein Bild. Und das ist ein grundlegender Unterschied.
Das Ergebnis: eine Radiologie, die sich systematisch von dem entfernt, was sie eigentlich ausmacht. Und eine Radiologie, die sich selbst so weit entwertet, macht es KI sehr leicht.
Das echte Gegenargument — und warum es ein Verfallsdatum hat
Okay, jetzt zum Gegenargument. Und das ist ein echtes Argument — kein Trostpflaster.
In Deutschland, Österreich, der Schweiz haftet der Arzt, der den Befund unterschreibt. Immer. Egal, was die KI gemacht hat, egal wie der Befund entstanden ist — die Verantwortung liegt bei dem Menschen, der seinen Namen daruntersetzt. Das ist ein echter Schutzwall. Und er ist nicht nichts.
Aber — und das ist entscheidend — dieser Schutzwall funktioniert nur so lange, wie die Person, die unterschreibt, auch wirklich versteht, was sie unterschreibt.
Und genau hier wird's heikel.
Stell dir vor, du befundest täglich hundert KI-generierte Vorberichte. Neunzig davon sind korrekt, vielleicht sogar fünfundneunzig. Du nickst ab, du korrigierst gelegentlich, alles läuft. Was passiert nach einem Jahr? Nach drei Jahren? Du verlernst, die Ausreißer zu erkennen. Nicht weil du schlechter geworden bist — sondern weil dein Gehirn sich angepasst hat. Das nennt sich Automation Bias. Und dazu gibt es inzwischen solide Forschung, auch aus unserem Feld — ich habe selbst dazu publiziert.
Deskilling ist keine Science-Fiction. Es passiert schleichend, fast unmerklich. Und der medicolegale Schutzwall — so real er ist — funktioniert eben nur, solange wir noch wissen, was wir tun. Solange wir die 5% erkennen, die die KI falsch eingeschätzt hat. Solange wir nicht einfach nur unterschreiben, sondern tatsächlich beurteilen.
Das ist der Punkt, an dem aus einem Schutzwall eine Illusion wird.
Und jetzt kommt noch eine Dimension, die ich für mindestens genauso wichtig halte — vielleicht sogar für wichtiger.
Beim Deskilling reden wir meistens über uns. Über die Generation, die das Handwerk noch gelernt hat und es nun möglicherweise verlernt. Aber was ist mit dem Nachwuchs?
Assistenzärzte, die heute anfangen, lernen von Anfang an mit KI-Unterstützung. Sie haben keine Skills zu verlieren — weil sie sie nie richtig aufgebaut haben. Wer nie gelernt hat, ein Bild systematisch zu durchdenken, ohne dass ihm ein Algorithmus schon die halbe Arbeit abgenommen hat, der kann auch nicht erkennen, wann der Algorithmus falsch liegt.
Das ist keine Kritik an den Menschen — das ist eine Kritik an den Bedingungen, unter denen sie ausgebildet werden. Und diese Ausbildung wird nicht besser, um hier gegenzusteuern - sondern immer schlechter. Das erzählen uns unsere Kunden bei LernRad.
Und genau deshalb wird Lehre und Weiterbildung in den nächsten Jahren wichtiger, nicht unwichtiger. Wir brauchen Radiologen, die wirklich verstehen, was sie tun. Die ein Bild interpretieren können — nicht weil die KI es ihnen zeigt, sondern weil sie es selbst sehen. Und das lernt man nur, wenn es jemanden gibt, der es vermittelt. Systematisch. Mit Anspruch. Auf Augenhöhe.
Die eigentliche Antwort — welche Radiologie?
Also — zurück zur ursprünglichen Frage. Sollte man heute noch Radiologie wählen?
Ich glaube, das ist die falsche Frage. Die richtige Frage ist: Welche Radiologie sollte man wählen?
Denn die Radiologie, die Befunde produziert wie eine Fabrik Schrauben — schnell, ohne klinischen Kontext, ohne Kommunikation, ohne Patientenkontakt — die hat keine Zukunft, davon bin ich genau wie Christoph Agten überzeugt. Nicht wegen KI. Sondern weil sie ihren Wert schon jetzt nicht mehr verteidigen kann. Die KI beschleunigt diesen Prozess nur.
Aber die Radiologie, die klinisch denkt, die Bildgebung in einen echten klinischen Zusammenhang setzt, die mit Zuweisern spricht und mit Patienten — die wird gebraucht. Mehr denn je. Weil Bildgebung nicht weniger wird. Sie wird mehr.
Und wichtig: Wir bleiben nur Ärzte, wenn wir wieder Ärzte sind. Das klingt banal — aber es ist der Kern. Ein Arzt untersucht, kommuniziert, übernimmt Verantwortung. Ein Arzt spricht mit dem Menschen, der auf dem Tisch liegt. Die interventionelle Radiologie lebt das vor — und kein Mensch redet ernsthaft davon, dass sie wegfällt. Weil dort jemand am Tisch steht, der eine Entscheidung trifft, der haftet, der präsent ist.
Das ist das Modell. Nicht die Bildfabrik.
Und das gilt übrigens nicht nur für Radiologen. Für Neurologen, Orthopäden, Internisten — alle, die Bilder sehen und Entscheidungen treffen. Wer versteht, was er sieht, wer Verantwortung trägt und kommuniziert, ist nicht ersetzbar. Wer darauf hofft, dass KI das für ihn erledigt — der macht sich selbst ersetzbar.
Agten schreibt am Ende seines Artikels: „Prepare for the worst, hope I'm wrong."
Ich sehe das so: Der Worst Case ist nicht unvermeidlich. Aber er erfordert, dass wir aufhören, uns auf Systeme zu verlassen, die Quantität belohnen und Qualität gleichgültig gegenüberstehen. Und er erfordert, dass wir nicht verlernen — und erst gar nicht verlernen lassen — was wir können.
Und jetzt zur ursprünglichen Frage — kann ich jemandem guten Gewissens empfehlen, heute Radiologie zu wählen?
Ehrlich gesagt: Ich weiß es nicht. Nicht in diesen Zeiten der Ungewissheit. Ich wäre nicht ehrlich, wenn ich einfach Ja sagte.
Aber ich weiß etwas anderes. Die Radiologie ist ein wunderbares Fach. Ein Fach, das medizinisches Denken, Technologie und direkte klinische Relevanz auf eine Art verbindet, die wirklich einzigartig ist. Und es braucht Menschen, die das erkennen — und die bereit sind, es aktiv in die richtige Richtung zu formen. Nicht zu warten, bis andere entscheiden, wie das Fach aussieht. Sondern mitzugestalten.
Wer das will — der soll Radiologie wählen.
Quellen
- Der Artikel von Christoph Agten, der den Ausgangspunkt für diese Folge geliefert hat
- Die Publikation zu Automation Bias, an der ich mitgewirkt habe
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