Immer mehr Patientinnen und Patienten kommen mit KI-generierten Verdachtsdiagnosen in die Sprechstunde. Doch was taugen die Diagnosen von Dr. Chatbot? ChatGPT, Gemini und Claude liefern in vielen Fällen brauchbare Einschätzungen. Das hat die Stiftung Warentest jetzt getestet. Doch Datenschutzlücken, Prompt-Abhängigkeit und Confirmation Bias machen die ärztliche Einordnung unverzichtbar.
Symptom-Check per KI-Chatbot – Ärztliche Einordnung bleibt unverzichtbar
Patientinnen und Patienten kommen zunehmend vorinformiert in die Sprechstunde – nicht mehr nur mit Google-Ergebnissen, sondern mit KI-generierten Verdachtsdiagnosen. Doch wie belastbar sind die Einschätzungen, die ChatGPT & Co. liefern? Und wie lässt sich das Gespräch mit selbst recherchierenden Patienten konstruktiv führen?
Die Stiftung Warentest hat für ihre gleichnamige Zeitschrift 5 KI-Chatbots mit Symptomen verschiedener Erkrankungen konfrontiert (Ausgabe 8/2026). Getestet wurden jeweils die kostenlosen Standardversionen von:
- ChatGPT (OpenAI)
- Gemini (Google)
- Meta AI (Meta)
- Claude (Anthropic)
- DeepSeek (Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence)
Die Testerinnen und Tester konstruierten 5 fiktive Modellfälle. Die KI-Chatbots sollten unter anderem einen Bandscheibenvorfall, eine Angina pectoris und eine Depression erkennen und sinnvolle Handlungsempfehlungen liefern. Für die fachliche Bewertung zog das Test-Team Fachärztinnen und Fachärzte sowie eine Psychotherapeutin hinzu.
ChatGPT vorn: Drei von fünf Chatbots mit akzeptablen Antworten
Am überzeugendsten schnitt ChatGPT ab: Der Chatbot lieferte in allen 5 Fällen korrekte Verdachtsdiagnosen und passende Verhaltensempfehlungen. Insgesamt gaben 3 der 5 getesteten Systeme akzeptable Antworten. Zwei zeigten Schwächen – etwa durch widersprüchliche Hinweise, pauschale Aussagen oder übervorsichtige Reaktionen, die den klinischen Ernst eines Symptoms verwässern können.
Nur bedingt empfehlenswert
Drei von fünf getesteten KI-Chatbots liefern zwar akzeptable Verdachtsdiagnosen, doch Datenschutzmängel und Fehleranfälligkeit sprechen aus ärztlicher Sicht gegen einen unkritischen Einsatz durch Patientinnen und Patienten – insbesondere ohne fachliche Einordnung im Nachgang.
Immerhin: Bei der Schilderung von Suizidgedanken verwiesen alle 5 Chatbots auf professionelle Hilfe und lieferten keine Auskunft zu Suizidmethoden.
«Hier hat die Branche offenbar nachgebessert, nachdem einzelne Fälle bekannt geworden waren, in denen Chatbots Suizidtendenzen eher bestärkt hatten.»
— die Tester
Datenschutz-Risiken bei sensiblen Gesundheitsdaten
Ein zentraler Kritikpunkt der Warentester ist der Datenschutz. Wer einen KI-Chatbot für Gesundheitsfragen nutzt, kann nicht nachvollziehen, was mit den sensiblen Angaben geschieht. Bei allen 5 Anbietern in der Auswahl ist es möglich, dass Daten auf Servern außerhalb Europas verarbeitet werden, wo Datenschutzvorschriften schwächer sind – ein Aspekt, der bei der Patientenaufklärung in der Sprechstunde durchaus thematisiert werden sollte.
Die Stiftung Warentest rät, KI-Chatbots für Gesundheitsfragen möglichst ohne Anmeldung zu nutzen. Das ist allerdings nur bei ChatGPT und Gemini möglich. Symptom-Checker als Alternative in der Patientenberatung
Für Patientinnen und Patienten, die regelmäßig online gesundheitlichen Rat suchen, können spezialisierte Symptom-Checker eine sinnvollere Option sein. Anwendungen wie «Ada» oder «Symptomate» bieten laut Warentest besseren Datenschutz und vergleichbare diagnostische Qualität – ein Hinweis, der sich niedrigschwellig in Aufklärungsgespräche einbauen lässt. Beide Symptom-Checker schnitten bei einer Untersuchung Anfang 2025 mit der Note «gut» ab und sind kostenlos nutzbar.
Datenschutz & Alternativen auf einen Blick
Gesundheitsdaten gehören zu den sensibelsten persönlichen Informationen – wer KI-Chatbots nutzt, sollte das ohne Anmeldung tun und spezialisierte Symptom-Checker wie «Ada» oder «Symptomate» als datenschutzfreundlichere Alternative kennen.
Prompt-Qualität entscheidet über diagnostische Trefferquote
Weil KI-Chatbots auf Wahrscheinlichkeiten basieren, sind Fehldiagnosen strukturell nicht auszuschließen – erst recht, wenn anamnestisch relevante Informationen fehlen. Genau hier liegt eine typische Schwachstelle im Laieneinsatz.
«Patientinnen und Patienten nennen zum Beispiel nicht ihr Geschlecht oder Alter. Oder sie geben nur die Symptome ein, die zu ihrer Vorannahme oder Angst passen.»
— Medizininformatik-Professorin Kerstin Denecke, Biel (Schweiz)
KI-Verdachtsdiagnosen, die Patientinnen und Patienten mitbringen, sollten stets auf ihre Informationsgrundlage hinterfragt werden – ein confirmation bias ist im Prompt oft bereits angelegt.
Wer eine verlässlichere Verdachtsdiagnose erhalten möchte, muss umfassend prompten – also alle relevanten Hintergrundinformationen liefern und die gewünschte Antwortstruktur klar vorgeben
Besserer Prompt, bessere Diagnose
Unvollständige Angaben zu Alter, Geschlecht oder Vorerkrankungen führen zu unzuverlässigen Ergebnissen – strukturierte Prompts erhöhen die diagnostische Trefferquote deutlich.
«Ich bin weiblich/männlich, xx Jahre alt und habe folgende Vorerkrankungen: xx. Jetzt habe ich diese neuen Symptome: Art/Körperstelle, seit xx Tagen/Wochen/Monaten. Die Symptome treten vor allem auf, wenn xx. Antworte als erfahrener Allgemeinmediziner. Nenne wahrscheinliche Diagnosen zu meinen Symptomen, begründe sie und empfehle jeweils, wie dringend und bei welcher Art von Arzt ich sie abklären lassen sollte. Bleibe bei den Fakten und erfinde nichts. Erstelle eine nummerierte Liste, beginnend mit der wahrscheinlichsten Diagnose. Füge zu jeder Diagnose eine kurze Checkliste mit empfohlenen nächsten Schritten hinzu. Erkläre in verständlicher Sprache – ohne Fachbegriffe und mit kurzer Erklärung dazu.»