Preisgestaltungsmodelle für diagnostische KI basierend auf qualitativen Erkenntnissen von Entscheidungsträgern im Gesundheitswesen

Warum der Preis für medizinische KI eine Rolle spielt

Da künstliche Intelligenz Ärztinnen und Ärzten zunehmend dabei hilft, komplexe Laborwerte, Bildbefunde und Anamnesen zu interpretieren, stellt sich eine praktische Frage: Wer bezahlt diese Werkzeuge und wie? Wenn Preise verwirrend oder unvorhersehbar sind, könnten Krankenhäuser und Praxen zögern, KI einzusetzen, selbst wenn sie die Versorgung verbessern könnte. Dieser Artikel untersucht, wie Verantwortliche im Gesundheitswesen meinen, dass diagnostische KI preislich gestaltet sein sollte, damit sie verständlich, bezahlbar und fair ist — und somit eher echte Patientinnen und Patienten erreicht, statt eine auffällige, aber wenig genutzte Technologie zu bleiben.

Zuhören bei denjenigen, die neue Tools absegnen

Die Forschenden führten Interviews mit 17 Entscheidungsträgern aus Krankenhäusern, ambulanten Praxen, Laboren und Gesundheitstechnologieunternehmen in Deutschland, Österreich und der Schweiz. Es handelte sich um Personen, die mitentscheiden, welche digitalen Werkzeuge angeschafft, wie sie integriert und wie sie langfristig finanziert werden. Statt einer quantitativen Umfrage nutzte das Team ausführliche Gespräche, um herauszufinden, wie diese Expertinnen und Experten Kosten, Budgets und Wertvorstellungen in Bezug auf KI-Systeme sehen, die die medizinische Diagnostik unterstützen. Die Antworten wurden dann in zehn wiederkehrende Themen gruppiert, die vier übergeordnete Bereiche abdecken: wie Preise strukturiert sind, wie sie zu Erstattungsregeln passen, wie gut sie in den Arbeitsalltag passen und was sie für langfristige Unterstützung und Gerechtigkeit bedeuten.

Warum metergenaue KI-Preise in Kliniken falsch wirken

Eine der klarsten Botschaften aus den Interviews war die deutliche Ablehnung rein technischer „Bezahlung pro Nutzung“-Modelle, etwa Abrechnung nach Datentokens, Serveraufrufen oder Sekunden Rechenzeit. Solche Maße mögen für Softwarefirmen und Cloud-Anbieter Sinn ergeben, wirkten für Krankenhäuser und Labore, die Budgets pro Patient, pro Test oder pro Behandlungsfall planen, jedoch abstrakt und unbeherrschbar. Die Entscheidungsträger wünschten sich Preise, die sie aus ihrer normalen Arbeitslast vorhersagen konnten und die im Verhältnis zum klinischen Nutzen fair erscheinen. Sie zogen transparente Verträge und mehrjährige Stabilität vor vergünstigten Preisen, die stark mit der Nutzung schwanken oder technische Details verschleiern könnten.

Hybride Vereinbarungen und Erstattung in der Praxis

Die meisten Teilnehmenden tendierten zu hybriden Preisstrukturen: eine feste Grundgebühr für den Betrieb der KI-Dienstleistung plus ein variabler Anteil, der an klinische Alltagseinheiten wie Patientinnen und Patienten oder Diagnosefälle gekoppelt ist. Diese Mischung bietet sowohl Planungssicherheit als auch eine Möglichkeit, die Kosten an die tatsächliche Nutzung anzupassen. Außerdem betonten sie, dass KI-Werkzeuge möglichst in bestehende Abrechnungs- und Erstattungsstrukturen eingebunden werden sollten. Wenn ein KI-gestützter Diagnoseschritt über vertraute nationale Gebührenordnungen abrechenbar ist, ist er leichter zu rechtfertigen und zu verwalten als ein separates, eigenständiges Technikabonnement. Viele zeigten sich interessiert an der Idee, Zahlungen an bessere Ergebnisse zu koppeln, etwa genauere Diagnosen oder schnellere Behandlungen, zweifelten jedoch daran, dass die derzeitigen Daten- und Rechtsrahmen bereits ausgereift genug sind, um zuverlässig nachzuweisen, dass die KI allein diese Verbesserungen verursacht hat.

KI in den Arbeitsalltag einpassen und die Last teilen

Ein weiteres zentrales Thema war, wie gut KI-Werkzeuge in den klinischen Alltag passen. Entscheidungsträger waren eher bereit, für Systeme zu bezahlen, die sich nahtlos mit vorhandener Laborsoftware, elektronischen Patientenakten und Berichtstools verbinden, sodass das Personal keine zusätzlichen Bildschirme oder manuellen Arbeitsschritte handhaben muss. Sie betrachteten Integration, Anwenderschulung und langfristigen Support nicht als optionale Extras, sondern als wesentliche Produktbestandteile, die im Preis enthalten sein sollten. Viele befürworteten auch das Bündeln häufig genutzter und spezialisierter KI-Funktionen in Paketen. Das kann den Einkauf vereinfachen und Einnahmen aus weit verbreiteten Funktionen dazu verwenden, seltene, aber klinisch wichtige Funktionen — etwa Tools für seltene Erkrankungen — zu unterstützen, die sonst unerschwinglich wären.

Kleinere Anbieter vor dem Abgehängtwerden bewahren

Einige Interviewte äußerten Bedenken hinsichtlich der Gerechtigkeit. Kleinere Praxen und ländliche Labore arbeiten oft mit geringeren Margen und haben größere Unsicherheiten bezüglich zukünftiger Finanzierung. Wenn KI-Preise zu stark auf nutzungsbasierte Gebühren oder hohe Anfangsinvestitionen setzen, könnte dies die Kluft zwischen gut finanzierten Universitätskliniken und kleineren Anbietern vergrößern, die ohnehin mit der Einführung neuer Technologien kämpfen. Die Autorinnen und Autoren plädieren dafür, dass Preisgestaltungen Schutzmechanismen vorsehen sollten, etwa gestufte Optionen oder stufenweise Rollouts, damit unterfinanzierte Organisationen an KI-getriebenen Verbesserungen teilhaben können, statt durch Kosten und Risiko ausgeschlossen zu werden.

Was das für die Zukunft medizinischer KI bedeutet

Kurz gesagt kommt die Studie zu dem Schluss, dass diagnostische medizinische KI nur dann verantwortungsvoll skaliert werden kann, wenn ihr Preis an der alltäglichen Realität des Gesundheitswesens ausgerichtet ist. Das bedeutet: in vertrauten Einheiten wie Patientinnen/Patienten oder Tests abrechnen, feste Grundgebühren mit flexiblen Nutzungsbestandteilen kombinieren, Integration und Support in das Angebot einbeziehen und Zahlungen nur dort an Outcomes koppeln, wo die Messung robust ist. Ebenso wichtig ist die Beachtung von Gerechtigkeit, damit kleine Praxen und ländliche Krankenhäuser nicht abgehängt werden. Wenn sich Politik, Kostenträger und Anbieter an diesen Gestaltungsprinzipien orientieren, können sie von experimentellen Pilotprojekten zu nachhaltigen, breit eingesetzten KI-Werkzeugen übergehen, die die diagnostische Versorgung verbessern, ohne das Budget zu sprengen oder bestehende Ungleichheiten zu vertiefen.

Zitation: Kirchhoff, J., Berns, F., Schieder, C. et al. Pricing models for diagnostic AI based on qualitative insights from healthcare decision makers. npj Digit. Med. 9, 231 (2026). https://doi.org/10.1038/s41746-026-02501-z

Schlüsselwörter: Preisgestaltung für diagnostische KI, Erstattung im Gesundheitswesen, klinische Entscheidungsunterstützung, Digitale Gesundheitspolitik, gerechter Zugang