Entwicklung personalisierter Gesundheitspläne mithilfe agentischer KI im nationalen Präventivprogramm Singapurs: eine Pilotstudie

Warum ein intelligenter Gesundheitscoach jetzt wichtig ist

Da Menschen länger leben, kämpfen viele Länder damit, wachsende Zahlen älterer Menschen mit chronischen Erkrankungen wie Diabetes und Herzerkrankungen zu versorgen. Singapur bildet hier keine Ausnahme. Das Programm Healthier SG zielt darauf ab, Einwohner zu helfen, gesund zu bleiben, bevor schwere Krankheiten entstehen. Ärztinnen und Ärzte sowie Pflegekräfte haben jedoch nur begrenzt Zeit, um für jede Person detaillierte Lebensstil-Empfehlungen zu erarbeiten. Diese Studie prüft, ob eine fortgeschrittene Form künstlicher Intelligenz (KI) als personalisierter digitaler Coach dienen kann, indem sie die allgemeinen ärztlichen Ratschläge in konkrete tägliche Pläne für Ernährung und Bewegung übersetzt, die Menschen auch tatsächlich befolgen möchten.

Ein digitaler Helfer für Alltagsentscheidungen

Die Forschenden entwickelten ein System namens HealthGuide@Home, einen konversationellen digitalen Assistenten, betrieben von einem sogenannten „agentischen“ großen Sprachmodell. Statt nur Einzelanfragen zu beantworten, arbeitet diese KI nach einem strukturierten Prozess: Sie fragt die Teilnehmenden nach ihren Zielen, Gesundheitszuständen, Essvorlieben und Bewegungsgewohnheiten; kombiniert diese Angaben mit offiziellen nationalen Leitlinien zu chronischen Erkrankungen; und erstellt daraus einen „Basisplan“ für Mahlzeiten und körperliche Aktivität. Die Bewohnerinnen und Bewohner können diesen Plan dann im Dialog weiter verfeinern, nach Alternativen fragen, Anpassungen an kulturelle Präferenzen verlangen oder einfachere Optionen wählen. Im Hintergrund nutzt das System einen Routing-Mechanismus, der entscheidet, ob der Fokus auf dem Sammeln von Präferenzen, der Personalisierung von Details, dem Vorschlagen neuer Optionen oder dem Einholen von Feedback liegen soll.

Wie die KI-Engine unter der Haube funktioniert

Um HealthGuide@Home anzutreiben, verglich das Team zwei hochmoderne Sprachmodelle und mehrere Multi-Agenten-Frameworks. Sie wählten ein Modell aus, das bessere Ergebnisse beim Befolgen von Anweisungen, der Nutzung von Werkzeugen und der Erzeugung flexibler, kohärenter Antworten erzielte, und kombinierten es mit einem graphbasierten Agenten-Framework, das komplexe Aufgaben in kleinere Schritte aufteilen kann. Der Assistent stützt sich auf vertrauenswürdige Quellen: Materialien des singapurischen Gesundheitsministeriums und der Health Promotion Board sowie geprüfte freie Ressourcen zu Muskelgruppen und Übungsarten. Wenn Nutzer beispielsweise nach einem Trainingsplan fragen, prüft das System zuerst Gesundheitszustände und Sicherheitsregeln, ruft relevante Übungen aus diesen Wissensbeständen ab und stellt dann einen Wochenplan zusammen, der weiter personalisiert werden kann.

Was Bewohner und Kliniker dazu sagten

Die Pilotstudie umfasste 20 in Singapur lebende Personen im Alter von 40–59 Jahren und sieben Kliniker, darunter Hausärztinnen und -ärzte sowie politische Expertinnen und Experten. Die Teilnehmenden bewerteten den Assistenten hinsichtlich Angemessenheit, Nützlichkeit, Umsetzbarkeit und Personalisierung der Pläne auf einer fünfstufigen Skala, wobei der mittlere Wert „neutral“ bedeutete. Sowohl Bewohner als auch Kliniker bewerteten das System bei den meisten Kriterien deutlich über diesem neutralen Niveau. Die Medianwerte der Bewohner lagen bei 4,0 für Angemessenheit, 3,75 für Nützlichkeit, 4,0 für Umsetzbarkeit und 4,0 für Personalisierung. Besonders geschätzt wurden klare Schritt-für-Schritt-Vorschläge, rezeptartige Essensanleitungen und Links zu Übungsvideos. Kliniker hoben die „Safety-first“-Ausrichtung hervor und sahen das Werkzeug als praktisches Ergänzungsangebot zu ihren Ratschlägen, insbesondere für Personen mit gut eingestellten chronischen Erkrankungen.

Persönliche Note, detaillierte Anleitung, wenige Vertrauensbedenken

Über die reinen Zahlen hinaus analysierte das Team die schriftlichen Kommentare der Teilnehmenden. Die meisten Rückmeldungen unterstützten die Idee, dass Menschen stark zugeschnittene Ernährungs- und Bewegungspläne wünschen und detaillierte Anleitungen schätzen; häufig wurden noch mehr Individualisierung, visuelle Hilfen und konkrete Vorschläge für Restaurantbesuche gewünscht. Die Erwartung, dass viele Personen gegenüber KI-Ratschlägen misstrauisch seien, bestätigte sich nicht in großem Maße. Nur ein Viertel der Bewohner äußerte bedeutende Bedenken bezüglich der Befolgung KI-generierter Pläne, und ihre Fragen richteten sich eher auf die Entstehung der Empfehlungen als auf eine pauschale Ablehnung. Sentiment-Analysen der Rückmeldungen zeigten besonders positive Reaktionen auf die Trainingsanleitungen und auf die Gesamtpläne, nachdem die Bewohner diese im Dialog mit dem Assistenten verfeinert hatten. Personen mit bestehenden, aber gut kontrollierten Erkrankungen reagierten tendenziell besonders positiv, was darauf hindeutet, dass sie sowohl motiviert sind als auch Bedarf an dieser Art von Unterstützung haben.

Potenzial und nächste Schritte für Alltagsgesundheit

Für eine nichtfachliche Leserschaft lautet die Quintessenz, dass ein KI-gestützter Assistent grundsätzlich in der Lage ist, allgemeine medizinische Ratschläge in konkrete, tagtägliche Maßnahmen umzusetzen, die viele Menschen als relevant, praktisch und motivierend empfinden. Diese frühe Studie ist klein und beweist noch keine langfristigen gesundheitlichen Vorteile, zeigt aber, dass Bewohner und Kliniker in einem nationalen Präventionsprogramm bereit sind, mit einem solchen Werkzeug zu arbeiten und dessen detaillierte, personalisierte Anleitung oft schätzen. Bestätigt zukünftige Forschung, dass diese digitalen Pläne zu nachhaltigen Verhaltensänderungen führen und gleichzeitig sicher, aktuell und fair bleiben, könnten Systeme wie HealthGuide@Home dazu beitragen, den Druck auf Gesundheitsfachkräfte zu verringern und Einzelpersonen einen klareren Fahrplan für ein gesünderes Leben zu geben.

Zitation: Goh, H.L., Sancenon, V., Chu, B.M.X. et al. Personalised health plan development using agentic AI in Singapore’s national preventive care programme: a pilot study. npj Digit. Med. 9, 332 (2026). https://doi.org/10.1038/s41746-026-02514-8

Schlüsselwörter: präventive Gesundheitsversorgung, personalisierte Gesundheitspläne, KI-Gesundheitsassistenten, Lebensstil-Coaching, Singapore Healthier SG