KI und HIV: Effizienzgewinn oder Ethikfalle?

KI und IT verbessern die HIV-Versorgung für Patient*innen durch bessere Therapiebegleitung, höhere Medikamentenadhärenz und schnellere Interventionen. Apps und Chatbots nutzen Algorithmen zur Symptomüberwachung und Erinnerungen, was die Lebensqualität steigern kann.

Der Einsatz von KI in der HIV-Versorgung birgt jedoch ethische Risiken wie Bias-Verstärkung, Datenschutzverletzungen und mangelnde Empathie, die stigmatisierte Gruppen besonders gefährden. KI-Systeme, trainiert auf unbalancierten Daten, können bestehende Vorurteile gegen marginalisierte HIV-Gruppen (z. B. LGBTQ+ oder Migranten) verstärken, indem sie falsche Risikobewertungen oder inadäquate Empfehlungen geben. Unter politischen Einflüssen wie der zweiten Trump-Regierung werden sensible HIV-Themen aus Modellen entfernt und durch konservative Bias ersetzt. In Tools wie der ePA oder Beratungsbots besteht das Risiko ungewollter Offenlegung sensibler HIV-Daten, was zu Diskriminierung bei Jobs, Versicherungen oder Reisen führt; Opt-out-Mechanismen erfordern aktive Nutzeraktion und sind oft unzureichend. Deepfakes und KI-simulierte Interaktionen erhöhen zudem Missbrauchsrisiken in sexualisierten Kontexten. Des Weiteren liefert KI bis zu 45 Prozent fehlerhafte Antworten und kann keine empathische Beratung zu "Nichtgesagtem" leisten, was in der HIV-Versorgung zu falschen Infos oder Therapieabbrüchen führt. Abhängigkeit von KI könnte die menschliche Expertise verdrängen und partizipative Entscheidungen in Aidshilfe-Projekten unterlaufen.

Andererseits kann KI die HIV-Versorgung durch effiziente Datenanalyse, personalisierte Unterstützung und barrierearme Zugänge, besonders in ressourcenarmen Regionen deutlich optimieren. 

Apps wie COMTRAC-HIV ermöglichen kontinuierliche Datenübertragung von Vitalparametern und schlagen Alarm bei Abweichungen, was telemedizinische Chat- oder Videointeraktionen erleichtert. KI-basierte Chatbots in Projekten wie in Nigeria bieten Reminder für Medikamente, Informationen zu HIV und emotionale Beratung, besonders in Regionen mit Stigma und begrenzter Infrastruktur. Dies fördert Compliance und reduziert Krankenhausaufenthalte. KI vereinfacht Resistenztests, Befundanalysen und Dokumentation, hebt relevante Abweichungen hervor und erstellt patientengerechte Handouts – Ärzt*innen sparen Zeit für empathische Gespräche und Triagierung. Ferner erkennt KI Muster in Kohorten, unterstützt Studien zu Therapien und könnte multimodale Daten für Vorhersagen nutzen, was Versorgung in HIV-Hochrisikogebieten optimiert.

Sollte der Einsatz von KI in der HIV-Versorgung trotz erheblicher ethischer Risiken wie Bias, Datenschutzlücken und Stigma-Verstärkung priorisiert werden, um durch personalisierte Medikamentenadhärenz, effiziente Diagnosen und barrierearme Prävention langfristig mehr Leben zu retten und die globale Epidemie einzudämmen? Oder setzen wir auf herkömmliche Angebotsstrukturen, da menschliche Expertise und partizipative Entscheidungen unabdingbar für eine gute Versorgung von Menschen mit HIV sind?

Referent*innen
Simon Herchenbach | Deutsche Aidshilfe (angefragt)
Prof. Dr. Jannik Schaaf | Universitätsklinikum Frankfurt (agefragt)

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