GenAI: Nicht Diagnose, sondern Orientierung
GenAI kann für die Prävention eine wichtige Rolle spielen – nicht als Diagnoseinstrument, sondern als Orientierungsschicht. Die Technologie übersetzt Messwerte in verständliche Sprache, erklärt Muster und personalisiert Empfehlungen. Daten werden so nicht als abstrakter Score zusammengefasst, sondern als alltagsnaher Hinweis: „Dein Gewicht schwankt im Wochenverlauf. Im Zusammenhang mit Zyklus, Flüssigkeitshaushalt oder Training kann das normal sein.“ So wird digitale Prävention weniger zahlengetrieben und stärker unterstützend.
Gesetzliche Krankenversicherer verfügen über Routinedaten, etwa zu Diagnosen, Arzneimittelverordnungen, Krankenhausaufenthalten oder Vorsorgeleistungen. Diese Daten zeigen vor allem, was im Versorgungssystem bereits passiert ist. Wearables und Gesundheits-Apps ergänzen diese Perspektive um Alltagssignale wie Bewegung, Schlaf, Puls, Gewicht, Blutdruck oder Belastung.
Für personalisierte Prävention braucht es deshalb die Verbindung beider Welten: vorhandene Versorgungsdaten, freiwillig geteilte Gesundheitsdaten und eine klare Einwilligungs- und Governance-Struktur. Für die GKV schafft § 25b SGB V in bestimmten Fällen Möglichkeiten zur datengestützten Erkennung individueller Gesundheitsrisiken. Gleichzeitig gilt: Krankenversicherer haben grundsätzlich keinen freien Zugriff auf Daten der elektronischen Patientenakte. Für private Krankenversicherer gelten andere regulatorische Rahmenbedingungen. Die strategische Frage ist jedoch ähnlich: Wie lassen sich Daten nutzen, ohne Vertrauen zu gefährden?
Kontrolle vs. Prävention
Sinnvoll eingesetzt, können Krankenversicherer Daten zunächst auf Populationsebene nutzen. So lassen sich Versichertengruppen mit erhöhtem Risiko identifizieren, fehlende oder selten wahrgenommene Vorsorgeleistungen sichtbar machen und Chronikerprogramme herausarbeiten, die bislang zu wenig genutzt werden. Welche Versichertengruppen haben erhöhte Risiken? Wo fehlen Vorsorgeuntersuchungen? Welche Chronikerprogramme werden zu wenig genutzt? Auf individueller Ebene können daraus freiwillige, passgenaue Angebote entstehen – etwa Hinweise auf Vorsorge, Bewegungsprogramme, Ernährungsberatung, Stressmanagement oder Blutdruck-Coachings.
Ein Beispiel: Ein Versicherter nutzt ein vernetztes Blutdruckmessgerät und teilt seine Werte freiwillig mit einem Präventionsservice. Statt nur Werte zu speichern, erhält er verständliche Hinweise, Erinnerungen zur ärztlichen Abklärung bei Auffälligkeiten und Zugang zu einem Bewegungs- oder Ernährungsprogramm. Der Versicherer bewertet nicht den Kunden, sondern bietet einen Service zur Risikoreduktion. Darin liegt der Unterschied zwischen Kontrolle und Prävention.
Datenhoheit statt gläserner Versicherter
Der kritische Punkt bleibt Vertrauen. Digitale Prävention darf nicht den Eindruck erzeugen, dass Nicht-Tracking zum Nachteil wird. Versicherte müssen verstehen, welche Daten wofür genutzt werden und welchen Nutzen sie erhalten. Gleichzeitig braucht es klare Grenzen. Je stärker KI-Systeme Gesundheitsdaten interpretieren, desto wichtiger werden Validierung, Transparenz und Verantwortlichkeit. Nutzer müssen erkennen können, ob sie eine allgemeine Orientierung, eine Präventionsempfehlung oder eine medizinisch relevante Entscheidungshilfe erhalten. Wenn diese Voraussetzungen erfüllt sind, entsteht kein gläserner Kunde, sondern mehr Datenhoheit.
Die Zukunft der Prävention liegt nicht im Sammeln möglichst vieler Gesundheitsdaten. Entscheidend ist, ob aus den richtigen Daten zur richtigen Zeit verständliche, freiwillige und wirksame Services entstehen. Für Krankenversicherer liegt darin die Chance: Prävention wird vom Bonusprogramm zum Gesundheitsservice, dem Versicherte vertrauen.
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Susanna Krämer 
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