Häufige Fehler und wie du sie vermeidest

Wichtiger Hinweis: Alle in diesem Kurs vorgestellten Programme dienen ausschließlich dem Erlernen von Prompting-Techniken. Sie sind nicht für die Anwendung am Patienten gedacht. Insbesondere medizinische Tools könnten einem Medizinprodukt gleichkommen und dürfen ohne regulatorische Zulassung nicht im klinischen Alltag eingesetzt werden.

Beim Beobachten von Ärzten, die mit KI arbeiten, tauchen immer wieder dieselben Fehler auf. Keiner davon ist schwer zu beheben – aber man muss sie erst einmal erkennen. Diese Lektion ist deine Checkliste: Geh sie durch, bevor du einen wichtigen Prompt abschickst.

Fehler 1: Zu vage formulieren

Vorher:

Schreib einen Patientenbrief.

Die KI weiß nicht: Welcher Patient? Welches Thema? Welcher Ton? Welches Format? Das Ergebnis ist generisch und unbrauchbar.

Nachher:

Schreibe einen kurzen Brief an eine 58-jährige Patientin,
die ihre Mammographie-Ergebnisse erwartet. Das Ergebnis ist
unauffällig. Erkläre in 2-3 Sätzen, dass alles in Ordnung ist,
und nenne den Zeitpunkt der nächsten empfohlenen Untersuchung.
Ton: freundlich und beruhigend.

Die Regel: Je spezifischer dein Prompt, desto brauchbarer das Ergebnis.

Fehler 2: Zu wenig Kontext geben

Vorher:

Was ist die richtige Therapie für diesen Patienten?

Die KI hat keine Informationen über den Patienten. Sie kann nur raten.

Nachher:

Patient: 67 Jahre, männlich, Typ-2-Diabetes seit 12 Jahren,
aktuelle Medikation: Metformin 1000mg 1-0-1, HbA1c 8,2%
(Vorwert 7,9%), GFR 52 ml/min, BMI 31.
Patientenwunsch: kein Insulin.
Welche Therapieeskalation ist leitliniengerecht?

Die Regel: Kontext ist das, worin die meisten Ärzte am wenigsten investieren – aber es hat den größten Effekt auf die Qualität.

Fehler 3: Zu viel auf einmal verlangen

Vorher:

Erstelle ein komplettes Diabetes-Schulungsprogramm mit
Informationsblättern, Quizfragen, einem 12-Wochen-Plan,
einem Ernährungsratgeber und Übungsvideos-Beschreibungen.

Das Ergebnis: Alles wird oberflächlich behandelt, nichts ist wirklich brauchbar.

Nachher:

Prompt 1: Liste die 8 wichtigsten Themen auf, die ein
neu diagnostizierter Typ-2-Diabetiker verstehen muss.

Prompt 2: Erstelle ein Informationsblatt zum ersten Thema:
"Was ist Typ-2-Diabetes?" Maximal eine DIN-A4-Seite,
Laiensprache.

Prompt 3: Erstelle 5 Verständnisfragen zu diesem
Informationsblatt.

Die Regel: Ein Ergebnis pro Prompt. Bei komplexen Projekten: aufteilen und nacheinander abarbeiten.

Fehler 4: Kein Ausgabeformat angeben

Vorher:

Fasse diesen Fall zusammen.

Die KI produziert einen langen Fließtext – wahrscheinlich nicht das, was du wolltest.

Nachher:

Fasse diesen Fall in drei Stichpunkten zusammen:
1. Hauptbeschwerde (maximal 1 Satz)
2. Wichtigste Befunde (maximal 2 Sätze)
3. Empfohlener nächster Schritt (maximal 1 Satz)
Insgesamt maximal 50 Wörter.

Die Regel: Gib immer an: Länge, Format (Stichpunkte, Tabelle, Fließtext, nummerierte Liste) und Struktur.

Fehler 5: Echte Patientendaten eingeben

Vorher:

Herr Müller, geb. 15.03.1958, wohnhaft Hauptstr. 12,
97070 Würzburg, war heute in meiner Sprechstunde...

Der Name, das Geburtsdatum, die Adresse – all das wird von der KI in der Cloud verarbeitet. Das ist ein Datenschutzverstoß.

Nachher:

Patient, 67 Jahre, männlich, war heute in meiner Sprechstunde
wegen zunehmender Belastungsdyspnoe...

Die klinische Fragestellung funktioniert identisch – ohne personenbezogene Daten.

Die Regel: Vor jedem Prompt mit Patientenbezug: Namen, Geburtsdaten, Adressen und alle anderen identifizierenden Merkmale entfernen. Die medizinische Analyse funktioniert genauso gut mit anonymisierten Daten.

Checkliste vor jedem wichtigen Prompt

Bevor du einen Prompt abschickst, prüfe:

1. Datenschutz: Enthält der Prompt echte Patientendaten? Falls ja: anonymisieren.
2. Klarheit: Weiß die KI genau, was sie tun soll? Verwende Aktionsverben (erstelle, schreibe, vergleiche, liste auf).
3. Kontext: Hat die KI alle relevanten Informationen?
4. Format: Hast du angegeben, wie das Ergebnis aussehen soll?
5. Umfang: Verlangst du nur ein Ergebnis pro Prompt?

Zusammenfassung

Die fünf häufigsten Fehler lassen sich auf eine einfache Formel bringen: Sei konkret, gib Kontext, fordere ein Format, arbeite in Schritten und schütze Patientendaten. Wenn ein KI-Ergebnis nicht brauchbar ist, liegt das fast immer an einem dieser fünf Punkte – nicht an der KI selbst.