Sag dem Arzt, dass man Doubao nicht mehr mit rollenden Augen ansieht.

Ende 2025 ging ich ins Krankenhaus, um mich wegen einer Erkältung behandeln zu lassen, und der Arzt stellte die Diagnose einer Wind-Kälte-Erkältung.

Ich sagte zu ihm: „Doubao hat mir mitgeteilt, dass ich eine Hitze-Erkältung habe, was meinen Sie dazu...“

Bevor ich den Satz beenden konnte, wurde ich vom Arzt unterbrochen. Die endgültige Diagnose lautete trotzdem noch auf Wind-Kälte-Erkältung, und ich hätte mich beinahe mit dem falschen Medikament behandelt.

Dieses Jahr bin ich wieder ins Krankenhaus gegangen und habe es aus Versehen wieder erwähnt: „Doubao hat mir den durchschnittlichen Blutdruck der letzten Woche ausgewertet und mir empfohlen, mich hier untersuchen zu lassen...“

Diesmal war der Arzt sehr nett zu mir und bat mich, mich zu setzen und alles in Ruhe zu schildern.

KI ist zum Störfaktor im Online-Gesundheitsmarkt geworden

Anfang 2025 leitete DeepSeek-R1 eine konzentrierte Welle der Weiterentwicklung großer KI-Modelle ein. Daten von QuestMobile zeigen, dass bis März desselben Jahres die monatlich aktiven Nutzer chinesischer KI-nativer Apps 270 Millionen erreichten, davon 194 Millionen bei DeepSeek und 116 Millionen bei Doubao. Die Nutzer luden die Apps nicht nur zum Ausprobieren herunter: Die durchschnittliche Nutzungsdauer pro Person pro Monat stieg im Jahresvergleich um 32,7 %, die Anzahl der Nutzungen um 53,1 %. Bis März 2026 erreichte die gesamte monatlich aktive Nutzerzahl der KI-nativen Apps weitere 446 Millionen, bei Doubao waren es 345 Millionen.

Als Hunderte Millionen Menschen sich daran gewöhnt haben, in ein und demselben Fenster nach Arbeitsfragen zu suchen, Materialien nachzuschlagen und Texte zu verfassen, werden auch Fragen zur körperlichen Gesundheit ganz selbstverständlich ständig an die KI gestellt. Als OpenAI im Januar 2026 ChatGPT Health veröffentlichte, gab das Unternehmen bekannt, dass weltweit bereits über 230 Millionen Menschen wöchentlich ChatGPT nutzen, um Fragen zu Gesundheit und Wellness zu stellen. Bis Juli überschritt diese Zahl 300 Millionen. Bei chinesischen Nutzern von KI lässt sich ein ähnlicher und sehr schnell verlaufender Trend beobachten.

Daten im Zusammenhang mit KI-Gesundheitseingängen (Quelle der Daten siehe im Bild)

Die chinesische Online-Gesundheitsbranche entwickelt sich seit mehr als zehn Jahren und weist vom Umsatz her noch beträchtliches Entwicklungspotenzial auf. Von 2022 bis 2025 stieg der Umsatz von JD Health von 46,736 Milliarden Yuan auf 73,441 Milliarden Yuan, die Zahl der jährlich aktiven Nutzer wuchs von 154,3 Millionen auf 217,7 Millionen, und die tägliche Anzahl an Online-Konsultationen stieg von über 300.000 auf über 500.000.

Ping An Health verfolgte einen anderen Weg: In den Jahren 2022 und 2023 erlebte das Unternehmen einen Umsatzrückgang und Verluste, 2024 gelang die Wende zur Profitabilität, und 2025 wurde wieder Wachstum erzielt. Alibaba Health ging von Verlusten im Geschäftsjahr 2022 zu Gewinnen im Geschäftsjahr 2023 über, bis zum Geschäftsjahr 2026 erreichte der Umsatz 34,255 Milliarden Yuan und der Gewinn 1,936 Milliarden Yuan.

Das bedeutet nicht, dass „die traditionelle Online-Gesundheitsbranche zurückgeht, sobald die KI aufkommt“. Die Veränderung betrifft hauptsächlich den Zugang, über den Nutzer Gesundheitsprobleme bearbeiten, und man kann beobachten, welche weiteren Dinge im selben Zeitraum stattfinden.

2025 schloss Ant die Übernahme von Haodf ab. Haodf ist seit 2006 im Bereich der Internet-Gesundheitsversorgung tätig und hatte bis 2025 95,2 Millionen Patienten mit nachgewiesenen Internet-Gesundheitsdienstleistungsaufzeichnungen angesammelt, mit insgesamt 1,16 Milliarden Kommunikationsvorgängen zwischen Arzt und Patient. Zum Zeitpunkt des Abschlusses der Übernahme verfügte die Plattform über 280.000 realnamenregistrierte Ärzte. Auf der anderen Seite verbindet der medizinische Bereich von Alipay bereits über 3600 Krankenhäuser und deckt Dienstleistungen wie Krankenversicherung, Terminbuchung und Arzneimittelkauf ab.

Im Juni 2025 brachte Ant die eigenständige KI-Gesundheitsanwendung AQ auf den Markt.

Den Nutzern steht zuerst nicht mehr eine Liste von Ärzten oder Krankenhausabteilungen gegenüber, sondern die KI. Gesundheitsaufklärung, Konsultationen vor der Behandlung, Auswertung von Untersuchungsberichten und persönliche Gesundheitsakten werden alle um diesen Eingang herum organisiert. Dahinter sind gleichzeitig über 5000 Krankenhäuser und fast eine Million Ärzte angeschlossen.

Wenn man nur die Oberfläche betrachtet, ähnelt AQ einem typischen KI-nativen Produkt. Viele Vorgänge, für die man früher suchen, Abteilungen finden und Materialien durchsehen musste, werden nun in einem einzigen Dialogfenster abgebildet.

Aber dahinter stehen bereits die von Alipay bereitgestellten Kapazitäten für Krankenhäuser, Krankenversicherung, Terminbuchung und Arzneimittelkauf, ergänzt um die von Haodf in fast 20 Jahren angesammelten Ressourcen an Ärzten, Patienten und Arzt-Patient-Beziehungen.

Daten zu Online-Gesundheitsplattformen und ihren Dienstleistungskapazitäten (Zählweisen verschiedener Plattformen siehe im Bild)

Im September 2025 erreichte die monatlich aktive Nutzerzahl von AQ 7,855 Millionen. Bis 2026 gab Ant bekannt, dass die Gesamtzahl der Nutzer von AQ / Afu 100 Millionen überschritten hat und täglich über 10 Millionen gesundheitsbezogene Konsultationen bearbeitet werden.

Im August 2026 wurde die Ärzteversion von Haodf zu AQ for Doctor / Afu Ärzteversion aktualisiert und mit der Verbraucherseite verbunden. Der KI-Agent für Ärzte kann vor der offiziellen Konsultation dem Patienten weitere Fragen stellen, Daten sammeln und die Krankengeschichte ordnen, bevor er die Schlüsselinformationen an den menschlichen Arzt weitergibt.

Die Oberfläche kann schnell auf KI umgestellt werden, aber viele Nutzer müssen trotzdem tief in die medizinischen Dienstleistungen eintauchen, da dahinter echte Ärzte, Krankenhäuser und medizinische Dienstleistungen zur Lösung von Gesundheitsproblemen stehen.

Vor dem Krankenhausbesuch hat man schon viel mit der KI gesprochen

Die Veränderung im Nutzerverhalten zeigt sich vor allem darin, dass der Zugang für Konsultationen vor dem Arztbesuch verlagert wurde, und „die KI fragen“ und „einen Arzt suchen“ stehen sich nicht im Widerspruch gegenüber.

In einer von Rock Health 2025 durchgeführten Umfrage unter 8000 erwachsenen US-Bürgern stieg der Anteil der Personen, die KI-Chatbots zur Beschaffung von Gesundheitsinformationen nutzen, von 16 % im Jahr 2024 auf 32 % im Jahr 2025.

42 % der Befragten suchen nach der Fragestellung an die KI weiter nach anderen Materialien, 40 % konsultieren anschließend einen Arzt oder medizinisches Fachpersonal, und 81 % der Befragten führen mindestens eine Folgehandlung durch.

In der Umfrage von KFF aus dem Jahr 2026 nutzen 65 % der Nutzer KI hauptsächlich, um schneller an Informationen zu gelangen, 41 % informieren sich zunächst, bevor sie entscheiden, ob sie einen Arzt aufsuchen. Andere nutzen sie, um Untersuchungsergebnisse zu erklären, Behandlungspläne zu verstehen oder die nächsten Schritte zu bestimmen. Unter den Personen, die KI zur Bearbeitung von Gesundheitsproblemen nutzen, haben 41 % persönliche medizinische Informationen wie Untersuchungsergebnisse und Arztaufzeichnungen hochgeladen.

Dinge, die früher verteilt auf Suche, Konsultation, persönliche Aufzeichnung und die Vorbereitung vor dem Arztbesuch erledigt wurden, können nun in ein und demselben KI-Fenster abgeschlossen werden.

Daten zum Nutzungsverhalten von KI vor dem Arztbesuch (Umfragedaten zu US-Nutzern)

Wenn man einen Laborbericht nicht versteht, kann man ihn abfotografieren und die KI fragen: „Ist dieser Wert zu hoch?“

Wenn man sich den Namen eines Medikaments nicht merken kann, fotografiert man direkt die Medikamentenpackung. Wenn sich die Haut verändert und man nicht weiß, wie man das beschreiben soll, sendet man zuerst ein Foto. Sogar wenn man noch keine vollständige Frage formuliert hat, fängt man einfach mit „Ich fühle mich in letzter Zeit irgendwie nicht gut“ an und ergänzt die Details im Laufe des Gesprächs.

Es gibt ein Sprichwort: Wer lange krank ist, wird selbst zum Arzt. Um unnötige Wege zu vermeiden und die Krankheit schnell heilen zu lassen, muss man viel Wissen selbst erlernen, viele Materialien durchsehen und verstehen, welcher Indikator im Bericht auffällig ist und wie das Medikament heißt.

Multimodalität und Echtzeit-Sprache senken diese Verständniskosten: Man kann viele Originalmaterialien direkt an die KI übergeben, und Nutzer, die das ausprobiert haben, entwickeln schnell eine Nutzungsgewohnheit.

Mit der Weiterentwicklung der KI, die über stärkere Gedächtnisleistung und längere Kontextverarbeitungskapazitäten verfügt, stellen viele Nutzer im Gespräch fest, dass die KI viele ihrer persönlichen Situationen merken kann. Viele Daten und Untersuchungsergebnisse, die man früher selbst in den Laborberichten nachschlagen musste, kennt man nun, wenn man die regelmäßig genutzte KI fragt.

ChatGPT Health erlaubt den Nutzern bereits, aktiv medizinische Aufzeichnungen und Daten wie Apple Health zu verbinden, um neue und alte Untersuchungen zu vergleichen und Veränderungen bei Schlaf, Aktivität und Bewegung über einen bestimmten Zeitraum zu betrachten. Das liefert eine Datenbasis, um den körperlichen Zustand umfassend zu vergleichen und zu bewerten.

Darstellung von fortlaufendem Dialog und Gedächtnis: Informationen aus dem vorherigen Gespräch in die nächste Unterhaltung einfließen lassen

Beim Besuch des Arztes können diese Fähigkeiten der KI eine praktische Hilfe leisten: die Informationen vor der Konsultation zu ordnen.

Afu von Ant kann Gesundheitsberichte aus mehreren Jahren zusammen lesen, Veränderungen von Schlüsselindikatoren vergleichen und die Daten in die persönliche Gesundheitsakte speichern. Die Patientenakte von Tencent Health kann von der KI zu Zeitachsen des Krankheitsverlaufs, früheren Krankengeschichten, Untersuchungsberichten und Indikatorentrends geordnet werden. Die intelligente Vorkonsultation erstellt durch mehrfache Nachfragen einen Bericht vor dem Arztbesuch. Seit 2024 nutzt JD Health KI zur Unterstützung bei der Erfassung des Krankheitszustands von Patienten. Der Patient gibt zuerst eine einfache Hauptbeschwerde an, dann fragt die KI nach Zeit, Ort und Begleitsymptomen der Beschwerden und erstellt eine Übersicht zum Krankheitszustand, die an den Arzt weitergegeben wird.

Hier gibt es eine sehr wichtige Einschränkung: JD hat klar festgelegt, dass die KI für Nachfragen und Ordnung zuständig ist, und die diagnostische Empfehlung wird weiterhin vom Arzt erteilt. Auch OpenAI hält bei der Positionierung von ChatGPT Health an dieser Regel fest: Die KI unterstützt die medizinische Versorgung, ersetzt aber nicht die medizinische Diagnose und Behandlung.

Bei meiner eigenen Erkältung habe ich schon die andere Seite erlebt: Wenn die KI eine falsche Bewertung abgibt und der Mensch die Antwort direkt als Diagnose nimmt, kann es passieren, dass man das falsche Medikament einnimmt und weitere Probleme verursacht.

Darstellung der Vorbereitung vor der Konsultation: Die KI liest, fragt nach und ordnet, die diagnostische Empfehlung wird weiterhin vom Arzt erteilt

Zwischen den beiden Malen, bei denen ich dem Arzt von Doubao erzählt habe, liegt fast ein Jahr. Die Installationsrate von KI ist schnell gestiegen, und die Fähigkeiten der KI werden ebenfalls ständig stärker. Auch Ärzte sind selbst Nutzer bestimmter KI-Tools, das ist vielleicht einer der Gründe für die veränderte Einstellung mir gegenüber.

KI antwortet nicht mehr nur auf Fragen

Früher stammten die meisten Gesundheitsinformationen aus einer jährlichen Untersuchung, einer Konsultation oder einer aktiven Aufzeichnung, nachdem der Körper deutliche Beschwerden zeigte. Heute können Uhren über lange Zeit Daten wie Herzfrequenz, Sauerstoffgehalt im Blut, HRV und Schlaf erfassen. Beispielsweise verbessert Huawei ständig die PPG-Technologie, Mehrfachlichtwegsensoren und die langfristige Gesundheitsüberwachung. Im Wesentlichen wird dadurch der körperliche Zustand von einzelnen isolierten Zeitpunkten zu kontinuierlich beobachtbaren Daten umgewandelt.

Wenn diese langfristigen Daten in die KI eingespeist werden, gewinnt der Kontext erst wirklich an Wert.

Ein einzelner erhöhter Herzfrequenzwert hat nur begrenzte Bedeutung, wenn man Daten aus mehreren Monaten zusammen