Blutdruckmessgeräte: KI erkennt Validierungsstatus nur in 63 bis 83 Prozent

Künstliche Intelligenz kommt im Gesundheitsbereich zunehmend auch bei der Recherche zu Medizingeräten zum Einsatz. Eine wissenschaftliche Untersuchung, die im Rahmen der AHA Hypertension Scientific Sessions vom 7. bis 11. Oktober 2026 in Arlington im US-Bundesstaat Virginia präsentiert wurde, zeigt jedoch deutliche Schwächen gängiger Systeme auf.

Demnach erkannten KI-Suchplattformen wie Google Gemini, Microsoft Copilot, ChatGPT und Perplexity AI den Validierungsstatus von Heim-Blutdruckmessgeräten insgesamt nur in 63% bis 83% der Fälle korrekt.

Große Leistungsunterschiede zwischen den Plattformen

Im Rahmen des Tests traten zwischen den einzelnen Systemen messbare Unterschiede zutage. Die höchste Trefferquote erzielte Google Gemini: Das System erreichte eine Quote von 85,8% bis 90,7% bei der korrekten Zuordnung des Validierungsstatus.

Die übrigen untersuchten Anwendungen – Microsoft Copilot, ChatGPT und Perplexity AI – schnitten schwächer ab. Diese drei Systeme lagen zusammengenommen bei einer korrekten Erkennungsrate zwischen 63% und 82,7%. Bei einem beträchtlichen Anteil der Abfragen lieferten die KI-Modelle somit unzutreffende oder unvollständige Einschätzungen zur Zuverlässigkeit der geprüften Modelle.

Methodischer Aufbau und überraschende Erkennungsmuster

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Die der Auswertung zugrundeliegende Studie wurde im Zeitraum von April bis Mai 2026 durchgeführt. Die Forscher testeten die vier KI-Plattformen anhand eines Datensatzes von insgesamt 324 Geräten. Diese Stichprobe umfasste 145 validierte Oberarm- und Handgelenk-Messgeräte, die in offiziellen Registern wie Stride BP, Validate BP sowie Hypertension Canada gelistet sind, sowie 179 nicht validierte Geräte aus der Datenbank Medaval.

Bei der Analyse zeigte sich ein unerwartetes Ergebnis: Nicht validierte Geräte wurden von den KI-Werkzeugen häufiger korrekt als solche eingestuft als validierte Modelle. Obwohl die geprüften validierten Geräte in den einschlägigen Registern verzeichnet waren, hatten die KI-Suchtools Schwierigkeiten, deren Status fehlerfrei zuzuordnen.

Risiken von Fehleinschätzungen und Handlungsempfehlungen

Die mangelnde Zuverlässigkeit der automatisierten Abfragen birgt praktische Risiken für Anwender und Patienten. Wenn fehlerhafte oder unpräzise Messgeräte zum Einsatz kommen, kann dies zu verfälschten Werten und in der Folge zu falschen Diagnosen oder Fehlentscheidungen bei der medizinischen Behandlung führen.

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Vor diesem Hintergrund raten die Studienautoren Patientinnen und Patienten dazu, sich bei der Auswahl eines Heim-Blutdruckmessgeräts nicht allein auf automatisierte Suchsysteme zu verlassen, sondern direkt die offiziellen Registrierungen für validierte Geräte heranzuziehen.

Aus der Berichterstattung zur Studie geht zudem hervor, dass künftig auf eine Kombination aus menschlicher Expertise und Künstlicher Intelligenz gesetzt werden sollte, um verlässliche Auskünfte sicherzustellen.