KI in der Ergotherapie- und Physiotherapie-Praxis 2026: 5 Use Cases für Heilmittelerbringer

Eine Physiotherapie-Praxis mit 12 Mitarbeitern verbringt 2026 zwischen sechs und neun Bürostunden pro Mitarbeiter pro Woche mit Verordnungs-Prüfung, Dokumentation, Terminen und Abrechnung. Das sind bei zwölf Köpfen über 80 Stunden, in denen niemand am Patienten ist. Genau dort setzt KI an, aber unter Bedingungen, die in der Heilmittelbranche härter sind als in fast jeder anderen KMU-Branche. Patientendaten fallen unter Art. 9 DSGVO, dazu kommt die strafbewehrte Schweigepflicht nach § 203 StGB. Wer das ignoriert, riskiert eine DSGVO-Strafe und obendrauf ein Strafverfahren gegen die Praxisleitung.

Auf einen Blick: Ergo- und Physiotherapie-Praxen mit 5 bis 20 Mitarbeitern haben fünf konkrete KI-Hebel: Verordnungs-Prüfung auf Vollständigkeit, Befundberichte und Therapiedokumentation per lokalem Diktat, Terminmanagement, Abrechnungs-Vorbereitung, Patientenkommunikation. Patientendaten fallen unter Art. 9 DSGVO und § 203 StGB Schweigepflicht. Nur lokale KI (Whisper offline, Ollama) oder Enterprise-Tarife mit Auftragsverarbeitungsvertrag und EU-Datenresidenz. Public-ChatGPT mit Patientennamen ist Geheimnisverrat. Realistische Investition für eine typische Praxis 200 bis 600 Euro pro Monat. KI-Kompetenzpflicht nach Art. 4 EU AI Act seit 02.02.2025 in Kraft.

Warum Heilmittelpraxen besonders aufpassen müssen

Patientendaten gehören zu den besonderen Kategorien nach Art. 9 DSGVO. Diagnosen, Befunde, Therapieverläufe, körperliche Einschränkungen, psychische Belastungen, alles davon. Eine Verarbeitung in der Cloud erfordert mindestens einen Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 DSGVO, im Idealfall EU-Datenresidenz und keinen USA-Transfer.

Zusätzlich greift § 203 StGB: Berufsmäßiges Geheimnis. Wer als Therapeut oder als Angestellter einer Praxis Patientengeheimnisse offenbart, macht sich strafbar. Bis zu drei Jahre Freiheitsstrafe stehen im Gesetz. Die Schweigepflicht endet nicht beim Pausenraum, sie endet auch nicht beim Texteingabefeld eines KI-Tools. Wer Patientennamen in das Public-ChatGPT-Fenster tippt, hat das Patientengeheimnis offenbart, und zwar an OpenAI als Auftragsverarbeiter, mit dem die Praxis keinen Vertrag hat.

Das klingt nach Verhinderungs-Modus. Ist es nicht. Es ist die Bedingung, unter der die fünf Use Cases unten funktionieren. Wer die Grenzen versteht, kann den Büro-Hebel sehr groß bauen.

Use Case 1: Verordnungs-Prüfung auf Vollständigkeit

Jede zweite Verordnung, die in deine Praxis kommt, hat einen kleinen Fehler. Falsches Heilmittelpositionsnummer-Kennzeichen, fehlende ICD-10-Codierung, unklare Frequenz, vergessene Behandlungsanzahl, kein Hinweis auf vorrangige Heilmittel. Die korrigierst du im Schnitt 5 bis 10 Minuten pro Stück, indem du beim Arztkollegium anrufst oder per Fax nachfragst. Bei 200 Verordnungen pro Monat sind das 15 bis 30 Stunden Telefonieren, die nichts produzieren.

Eine KI prüft eingehende Verordnungen automatisch gegen die Heilmittel-Richtlinie (HMR) und gegen den Heilmittelkatalog. Sie erkennt Pflichtfelder, prüft Plausibilität von Diagnose zu Heilmittel, kontrolliert Frequenz und Anzahl, markiert Auffälligkeiten. Der Output ist ein einfaches Ampelsystem: grün geht ohne Rückfrage in den Therapieplan, gelb braucht eine kurze Klärung mit dem verordnenden Arzt, rot ist formal nicht abrechenbar und muss neu ausgestellt werden.

Hier funktioniert das mit lokaler Texterkennung. Die Verordnung wird gescannt, per OCR ausgelesen, die Daten gehen an ein Modell, das auf der Praxis-Hardware läuft oder in einem Enterprise-Tarif mit Auftragsverarbeitungsvertrag und EU-Hosting. Patientenname und Diagnose bleiben in der geschützten Umgebung.

Für Ärzte, mit denen du regelmäßig zusammenarbeitest, baut die KI nach drei Monaten ein Profil: welche Praxis vergisst regelmäßig die HMR-Kennzeichnung, wer macht die Frequenz unklar. Daraus generiert sie eine Mahnung an die Praxis, freundlich formuliert, mit konkretem Hinweis. Du verbesserst die Zusammenarbeit, ohne dass eine Therapeutin Zeit dafür opfert.

Use Case 2: Befundberichte und Therapiedokumentation

Hier liegt der größte Zeithebel. Eine Physiotherapeutin oder Ergotherapeutin verbringt pro Patient zwischen 10 und 30 Minuten mit Dokumentation. Bei 25 Patienten pro Tag ist das ein guter Teil der Therapeuten-Arbeitszeit, die nicht am Patienten ist.

Lokales Whisper. Das ist die Empfehlung. Whisper läuft als Open-Source-Modell auf einem normalen Praxis-Rechner mit ausreichend Arbeitsspeicher oder auf einem kleinen GPU-Server für 1.500 bis 3.000 Euro einmalig. Der Therapeut diktiert nach jeder Behandlung 30 bis 60 Sekunden in ein lokales Mikrofon, das Transkript bleibt auf der Praxis-Hardware. Die KI strukturiert das Diktat anschließend in einen Befundbericht mit Anamnese-Update, Untersuchungsbefund, Therapieziel, Maßnahmen und Tagesnotiz.

Cloud-Diktat ist in der Heilmittelpraxis kein Selbstgänger. Audio mit Patientennamen, Diagnosen, körperlichen Beschreibungen ist Hochrisiko-Material. Anbieter wie Nuance Dragon Medical bieten Enterprise-Tarife mit Auftragsverarbeitungsvertrag, dann brauchst du aber zwingend dokumentiertes USA-Datenschutzniveau-Equivalent und im Zweifel eine Datenschutz-Folgenabschätzung nach Art. 35 DSGVO. Lokales Whisper ist ehrlicherweise die einfachere Lösung.

Spart pro Patient 5 bis 15 Minuten, je nachdem wie viel die Therapeutin vorher selbst getippt hat. Bei 25 Patienten pro Tag sind das 2 bis 5 Stunden, die direkt freiwerden. Wer das auf zwei Therapeuten in einer 12-Mitarbeiter-Praxis hochrechnet, hat 10 bis 20 Therapiezeit-Stunden mehr pro Woche, ohne Personalaufbau.

Use Case 3: Terminmanagement

Telefon klingelt 50 bis 80 Mal am Tag, davon die Hälfte Termin-Anfragen oder Terminverschiebungen. Eine Rezeptionskraft, die nichts anderes macht, kommt damit klar. Eine Praxis ohne dedizierte Rezeption verteilt das auf alle, was im Schnitt 30 bis 60 Minuten pro Therapeut pro Tag kostet.

Ein Voice-Agent über VAPI oder einen vergleichbaren Anbieter mit EU-Hosting und Auftragsverarbeitungsvertrag nimmt Termin-Anfragen außerhalb der Sprechzeiten und parallel zu Therapie-Zeiten an. Er prüft Kalender, bietet drei freie Termine an, vereinbart fest, schickt eine SMS-Bestätigung. Bestandspatienten erkennt er an der Telefonnummer und greift auf die Therapie-Frequenz zu, die im System hinterlegt ist.

Hier ist die Datenschutz-Frage kniffliger als bei Verordnungs-Prüfung. Der Voice-Agent verarbeitet Gesundheitsdaten in dem Moment, in dem der Patient seinen Namen sagt. Du brauchst einen Auftragsverarbeitungsvertrag mit dem Voice-Anbieter, dokumentierte EU-Datenresidenz, eine Information an alle Bestandspatienten und für Neupatienten eine Einwilligung nach Art. 9 Abs. 2 lit. a DSGVO. Eine kurze Ansage am Anfang des Gesprächs ("Hier spricht der digitale Terminservice der Praxis Bewegungsfeld. Das Gespräch wird durch ein KI-System verarbeitet, mehr dazu finden Sie auf unserer Webseite.") erfüllt die Transparenz-Pflicht nach Art. 50 KI-VO ab 02.08.2026.

Wer auf den Voice-Agent verzichten will, baut stattdessen einen Chatbot auf der Webseite und in WhatsApp Business. Selbe Mechanik, niedrigere Datenschutz-Hürde, weil schriftlich ist.

Use Case 4: Abrechnungs-Vorbereitung

GKV-Abrechnung läuft über die Datenannahmestellen der Krankenkassen-Verbände nach § 302 SGB V. PKV-Abrechnung läuft über den Beleg, oft mit Therapeutennummern und Heilmittelpositionsnummern, die exakt stimmen müssen. Fehler in der Abrechnung kosten in der Praxis 4 bis 8 Wochen Liquidität pro betroffenem Beleg, weil die Kasse zurückweist und der Vorgang neu eingereicht werden muss.

Eine KI prüft erbrachte Leistungen gegen die ursprüngliche Verordnung, generiert die abrechenbaren Positionen nach GKV-Schema (Heilmittelvereinbarung der jeweiligen Kassenart) oder PKV-Schema (in der Regel GebüH-orientiert) und legt einen Vorschlag ab. Die Bürokraft prüft das Ergebnis, korrigiert Auffälligkeiten, gibt frei. Der eigentliche Datentransfer an die Krankenkasse läuft weiter über die zugelassene Praxis-Software (Theorg, Starke Praxis, Buchner Therapie-Office, Optica) und deren KIM-Anbindung oder Datenannahmestellen-Schnittstelle.

KI ersetzt hier nicht die Branchen-Software, sie sitzt davor und macht die Vorbereitung. Theorg und Starke Praxis haben 2025 und 2026 angefangen, eigene KI-Module zu integrieren, vor allem für Dokumentation und Terminmanagement. Wer eine dieser Software-Lösungen nutzt, sollte vor dem Aufbau eines parallelen KI-Workflows prüfen, was die Branchen-Software inzwischen mit AVV und EU-Hosting anbietet. Die Diskussion mit dem Hausanbieter ist oft die billigere Lösung als ein paralleler Aufbau.

Spart pro Abrechnungslauf realistisch 30 bis 60 Prozent Zeit, bei 200 Verordnungen pro Monat also 4 bis 10 Stunden Bürozeit, plus weniger Rückläufer.

Use Case 5: Patientenkommunikation

Eine PV-Anlage verkauft sich einmal und steht 20 Jahre. Eine Physio- oder Ergotherapie-Praxis lebt von wiederkehrenden Patienten, von der Empfehlungsrate, von der Erinnerung an Hausaufgaben. Die Kommunikation außerhalb der Praxis ist 2026 noch eine Lücke in den meisten Praxen.

Erinnerungs-Mails und SMS sind Standard. Was KI ergänzt: personalisierte Übungspläne als PDF oder Video-Verlinkung nach der Behandlung, automatische Antworten auf Standard-Fragen über die Webseite oder Praxis-App (Öffnungszeiten, Rezept-Hinweise, Anfahrt, Wartezeiten), Nachfass-Mailings bei Patienten, die seit 6 Monaten nicht mehr da waren. Alles ohne Patientennamen in die KI zu geben, alles aus Templates, die im Voraus erstellt sind und in der Praxis-Software stehen.

Eine wichtige Trennlinie: Übungspläne sind okay, weil sie generisch sind und der Patient sie aus der Behandlung kennt. Eine personalisierte Empfehlung, die auf der Diagnose basiert, ist Therapie. Therapie macht der Therapeut, nicht die KI. Wer das vermischt, läuft in Heilkundegesetz und MPG hinein.

ChatGPT Enterprise mit Auftragsverarbeitungsvertrag und EU-Datenresidenz ist hier nutzbar, weil die Texte keine Patientennamen oder Diagnosen enthalten. Vorlagen-basierte Mail-Drafts, FAQ-Texte für die Webseite, allgemeine Übungsanleitungen, das ist alles unproblematisch. Sobald aber der Name "Max Müller" oder die Diagnose "Bandscheibenvorfall L4/L5" ins Eingabefenster kommt, ist die Linie überschritten.

Praxis-Beispiel: Bewegungsfeld GmbH in Erlangen

Die fiktive Physiotherapie-Praxis Bewegungsfeld GmbH in Erlangen: 12 Mitarbeiter, davon 9 Therapeuten (7 Physio, 2 Manualtherapie-Schwerpunkt), eine Rezeption auf 30-Stunden-Basis, eine Bürokraft für Abrechnung und Verwaltung, die Inhaberin in der Praxisleitung mit eigener Patientenliste. Jahresumsatz 2025 rund 950.000 Euro, davon 78 Prozent GKV, der Rest PKV und Selbstzahler.

Im Januar 2026 lag die durchschnittliche Bürozeit pro Mitarbeiter bei 8 Stunden pro Woche. Therapeuten dokumentierten 25 bis 40 Minuten pro Behandlungstag, die Rezeption telefonierte 4 bis 6 Stunden am Tag, die Bürokraft brauchte 3 volle Tage für die Monatsabrechnung. Die Inhaberin selbst saß abends 6 bis 8 Stunden pro Woche an Verordnungs-Prüfung und Korrespondenz mit Arztpraxen.

Im Februar Start mit lokalem Whisper auf einem Mini-PC für 1.400 Euro einmalig, plus 90 Euro für eine kommerzielle Lizenz der Praxis-Integration. Therapeuten bekamen ein Headset, 20 Minuten Schulung, dann lief das Diktat. Nach vier Wochen sank die Dokumentationszeit pro Patient von 10 auf 4 Minuten. Hochgerechnet auf 9 Therapeuten und 22 Patiententage pro Monat: 200 Stunden Therapeutenzeit frei pro Monat.

Im April folgte die Verordnungs-Prüfung über eine Enterprise-KI mit AVV und Frankfurt-Hosting, 80 Euro pro Monat. Verordnungs-Rückfragen sanken von 35 auf 12 pro Monat, die Inhaberin gewann 4 Stunden pro Woche zurück. Im Juni kam der Voice-Agent für Termine, 150 Euro pro Monat. Die Rezeption-Telefonate halbierten sich.

Im September kam die KI-Abrechnungsvorbereitung als Modul der Branchen-Software, 45 Euro pro Monat zusätzlich. Monatsabrechnung verkürzte sich von 3 Tagen auf 1,5 Tage, Rückläufer-Quote sank von 6 auf 2 Prozent.

Bilanz nach acht Monaten: Bürozeit pro Mitarbeiter von 8 auf 4 Stunden pro Woche, also 48 Stunden frei pro Woche bei 12 Köpfen, Tool-Kosten 365 Euro pro Monat plus 1.400 Euro Einmal-Investition für Whisper, Personal identisch. Die Inhaberin hat ihren Abend zurück, die Therapeuten haben mehr Zeit am Patienten.

Datenschutz, EU AI Act und ein konservativer Stolperstein

Heilmittelpraxen sind nicht der Ort für KI-Experimente. Patientendaten sind besondere Kategorien nach Art. 9 DSGVO. Eine Verarbeitung ohne ausdrückliche Rechtsgrundlage (in der Regel Einwilligung nach Art. 9 Abs. 2 lit. a) ist unzulässig. Dazu kommt § 203 StGB, der ein echtes Strafverfahren bringen kann, wenn Patientendaten an einen Dritten ohne Schweigepflicht-Bindung gelangen. Public-ChatGPT, Public-Claude, Public-Gemini sind solche Dritte. OpenAI, Anthropic und Google haben keine Schweigepflicht nach deutschem Berufsrecht.

Für jede KI-Anwendung, die Patientendaten berührt, brauchst du drei Dinge: einen schriftlichen Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 DSGVO, dokumentierte EU-Datenresidenz (idealerweise mit Standort-Angabe), eine schriftliche Einwilligung des Patienten vor Beginn der Verarbeitung. Wer das aufsetzt, kann viele Use Cases sauber bauen. Wer es überspringt, riskiert Abmahnung und im schlimmsten Fall ein Strafverfahren.

Eine ausführlichere Darstellung der AVV-Anforderungen für KI-Tools findest du im Beitrag zum KI-Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 DSGVO. Die dort beschriebenen Mindestklauseln gelten 1:1 auch für Heilmittelpraxen, mit dem zusätzlichen Hinweis auf besondere Kategorien.

Die KI-Kompetenzpflicht nach Art. 4 EU AI Act gilt seit dem 02.02.2025. Jede Praxis mit KI muss eine dokumentierte Mitarbeiterschulung vorweisen können. Für 12 Mitarbeiter reicht eine zwei- bis dreistündige interne Schulung mit Anwesenheits- und Inhaltsprotokoll. Hochrisiko-Anwendungen nach Anhang III (greifen ab 02.12.2027 nach EU-Omnibus-Trilog 07.05.2026) sind bei den fünf oben beschriebenen Use Cases nicht einschlägig. Art. 50 Transparenz für Chatbots und Voice-Agents greift ab 02.08.2026.

Die Berufsverbände ZVK (Zentralverband der Physiotherapeuten), Physio-Verband (Deutscher Verband für Physiotherapie) und die ergotherapeutischen Berufsverbände DVE und VDPE haben in 2025 und 2026 begonnen, eigene Hinweise zur KI-Nutzung zu veröffentlichen. Diese sind nicht rechtlich bindend, aber sie geben einen Korridor vor, an dem sich Praxen orientieren können. Wer Verbands-Mitglied ist, sollte die jeweiligen Stellungnahmen vor der KI-Einführung lesen, weil sie oft konkretere Hinweise enthalten als die DSGVO selbst.

Tool-Empfehlungen und Investition

Lokales Whisper als Diktat-Lösung läuft auf einem Mini-PC mit ausreichend Arbeitsspeicher und einer kleinen GPU, einmalige Investition zwischen 50 Euro (selbst aufgesetzt auf vorhandener Hardware) und 1.500 Euro (kompletter neuer Mini-PC mit GPU). Die Open-Source-Variante ist kostenlos. Kommerzielle Praxis-Integrationen kosten 50 bis 150 Euro einmalig pro Lizenz.

Theorg, Starke Praxis und Buchner Therapie-Office sind die drei verbreiteten Praxis-Softwares im deutschen Markt. Alle drei haben 2025 oder 2026 KI-Module ergänzt, vor allem für Dokumentation und Terminmanagement. Die Module kosten zwischen 30 und 80 Euro pro Monat zusätzlich, AVV und EU-Hosting sind in der Regel mit dabei. Frag vor jeder Eigenentwicklung beim Hausanbieter nach, was schon da ist.

Voice-Agent über VAPI mit EU-Hosting und Auftragsverarbeitungsvertrag liegt bei 100 bis 300 Euro pro Monat, je nach Anrufvolumen. Alternative: ein einfacher WhatsApp-Business-Chatbot über ManyChat oder einen vergleichbaren Anbieter, der die Datenschutz-Hürde niedriger setzt, weil schriftlich.

ChatGPT Enterprise oder Claude Team mit Auftragsverarbeitungsvertrag und EU-Datenresidenz, 22 bis 30 Euro pro Nutzer pro Monat, nur für Texte ohne Patientennamen oder Diagnosen. Das ist die Grenze, an der niemand schludern darf.

Gesamtbudget für eine typische Heilmittelpraxis realistisch zwischen 200 und 600 Euro pro Monat plus einmalige Hardware-Investition von 50 bis 1.500 Euro. Wer alle fünf Use Cases parallel startet, scheitert. Die Reihenfolge ist Diktat zuerst (größter Hebel), dann Terminmanagement, dann Verordnungs-Prüfung, dann Abrechnungs-Vorbereitung, zum Schluss Patientenkommunikation.

Eine eigene Einschätzung

Heilmittelpraxen müssen besonders konservativ mit KI umgehen, weil Patientendaten und Schweigepflicht zusammenwirken. Genau diese Vorsicht macht den Büro-Hebel umso größer, sobald die Tools einmal sauber stehen. Wir sehen bei unseren Teilnehmern aus dem Gesundheitsbereich regelmäßig, dass die ersten vier Wochen zäh sind, weil viel Datenschutz-Klärung läuft. Ab Woche fünf laufen die Workflows stabil, und ab Monat drei fragt niemand mehr in der Praxis, ob man wieder auf den alten Stand zurück will. Wer die Compliance vorne sauber baut, hat hinten ein robustes System.

Was in der Praxis oft unterschätzt wird, ist die Aufklärung der Mitarbeiter. Eine Physiotherapeutin, die zehn Jahre mit Stift und Papier dokumentiert hat, ist beim ersten Diktat skeptisch. Vier Wochen begleitete Einführung, klare Ansage zu Datenschutz und Schweigepflicht, ein offenes Ohr für Fragen, dann läuft das. Wer die Einführung als Tech-Projekt aufzieht und nicht als Veränderungs-Projekt, scheitert an der Akzeptanz, nicht an der Technik.

Häufige Fragen

Darf ich ChatGPT mit Patientennamen nutzen? Nein, jedenfalls nicht im Public-Account und nicht im Standard-Tarif. Sobald ein Patientenname oder eine konkrete Diagnose im Eingabefeld steht, hast du Patientendaten an einen Dritten ohne Auftragsverarbeitungsvertrag und ohne Schweigepflicht-Bindung weitergegeben. Das ist ein klarer Verstoß gegen Art. 9 DSGVO und nach § 203 StGB sogar strafbar. Wenn du Texte zu Patienten brauchst, arbeite mit Templates ohne Namen oder nutze ChatGPT Enterprise mit schriftlichem AVV, EU-Datenresidenz und einer Einwilligung des Patienten.

Was ist mit Diktat in der Cloud? Cloud-Diktat ist in der Heilmittelbranche kein Selbstgänger. Audio-Daten enthalten Stimme, Namen, Diagnosen, körperliche Beschreibungen und sind damit hochsensibel. Anbieter wie Nuance Dragon Medical bieten Cloud-Diktat mit AVV an, aber die Datenschutz-Folgenabschätzung nach Art. 35 DSGVO ist Pflicht und die USA-Datentransfer-Frage muss explizit geklärt sein. Lokales Whisper auf einem Praxis-Rechner ist die einfachere und ehrlichere Lösung, weil die Daten den Praxis-Server nie verlassen.

Brauche ich neue Einwilligungen von meinen Patienten? Bei Bestandspatienten reicht eine schriftliche Information über die neuen Verarbeitungswege und ein Widerspruchsrecht nach Art. 21 DSGVO, sofern die Verarbeitung sich auf den ursprünglichen Behandlungsvertrag stützt. Bei neuen Verarbeitungszwecken (zum Beispiel Voice-Agent für Termine, der die Stimme und Anliegen aufzeichnet) brauchst du eine explizite Einwilligung nach Art. 9 Abs. 2 lit. a DSGVO, weil es um besondere Kategorien geht. Neupatienten bekommen die Einwilligung als Standard-Bestandteil der Aufnahme-Unterlagen.

Wie steht es mit Telefon-Bots? Voice-Agents für Termine sind machbar, aber unter strengen Bedingungen. Du brauchst einen Anbieter mit EU-Hosting (Frankfurt, Dublin oder vergleichbar), schriftlichem AVV, dokumentierter Sicherheitsarchitektur, eine Eingangsansage, die das KI-System transparent macht (ab 02.08.2026 nach Art. 50 KI-VO ohnehin Pflicht) und eine Einwilligung des Patienten. VAPI und Bland AI bieten EU-Optionen an, aber prüfe den Vertrag und den Hosting-Standort konkret, weil sich die Standardverträge oft auf USA-Hosting beziehen. Wer den Aufwand scheut, baut stattdessen einen WhatsApp-Chatbot mit ManyChat, weil schriftliche Kommunikation einfacher zu dokumentieren ist.

Was sagt die Berufsordnung? ZVK, Physio-Verband sowie die ergotherapeutischen Verbände DVE und VDPE haben 2025 und 2026 eigene Hinweise zur KI-Nutzung veröffentlicht. Diese sind nicht direkt rechtlich bindend wie eine ärztliche Berufsordnung, geben aber einen klaren Korridor vor: Schweigepflicht hat Vorrang, lokale Lösungen sind Cloud-Lösungen vorzuziehen, jede KI-Anwendung mit Patientendaten braucht eine vorherige Datenschutz-Folgenabschätzung. Frag deinen Verband nach der aktuellsten Stellungnahme, sie wird mehrfach pro Jahr aktualisiert.

Wer die fünf Use Cases nicht nur einkaufen, sondern verstehen und in der eigenen Praxis sauber aufsetzen will, findet im Lehrgang zum Digitalisierungsmanager den Werkzeugkasten, der über das Bildungsgutschein-Verfahren der Arbeitsagentur förderbar ist. Wer erst in Ruhe ausprobieren will, wie KI im eigenen Praxisalltag wirkt, ist im KI-Schnupperkurs richtig. Beides liefert die Bausteine, mit denen aus den fünf Use Cases ein eingespielter Büroapparat wird, der dir Therapeutenzeit zurückgibt, ohne die Schweigepflicht zu gefährden.