Der Einsatz künstlicher Intelligenz im medizinischen Bereich hat in den vergangenen Jahren erheblich zugenommen. Insbesondere datengetriebene Verfahren zur Analyse großer medizinischer Datensätze gelten als vielversprechend, um Diagnosen zu präzisieren, Risiken besser einzuschätzen und Behandlungsentscheidungen zu unterstützen. Neben klassischen Anwendungsfeldern wie Radiologie oder personalisierter Medizin gewinnt auch der Bereich der Reproduktionsmedizin zunehmend an Bedeutung. Dort kommen KI-gestützte Verfahren nicht nur zur Optimierung medizinischer Abläufe zum Einsatz, sondern berühren grundlegende Fragen der Entstehung menschlichen Lebens.
Ein prominentes Beispiel hierfür ist das genetische Embryo-Screening im Rahmen der In-vitro-Fertilisation. Dabei handelt es sich nicht um pränatale Diagnostik im engeren Sinne, sondern um sogenannte Präimplantationsdiagnostik. Untersucht werden bereits befruchtete Embryonen in einem sehr frühen Entwicklungsstadium, bevor sie in die Gebärmutter eingesetzt werden. Technisch erfolgt dies durch die Entnahme weniger Zellen aus dem Embryo, die anschließend genetisch analysiert werden. Auf dieser Grundlage wird entschieden, welcher Embryo transferiert wird.
Moderne Anbieter kombinieren diese etablierten Verfahren mit KI-gestützten Auswertungsmethoden. Mithilfe von Machine-Learning- und statistischen Modellen werden genetische Varianten analysiert und zu Risikoprofilen zusammengeführt. Neben der Erkennung monogener Erkrankungen und Chromosomenabweichungen werden zunehmend sogenannte polygenetische Risikoscores berechnet. Diese beruhen auf statistischen Zusammenhängen zwischen vielen genetischen Faktoren und bestimmten Krankheitsrisiken. Ziel ist es, einen Embryo auszuwählen, der im Vergleich zu anderen eine geringere statistische Wahrscheinlichkeit für bestimmte Erkrankungen aufweist.
Die eingesetzte künstliche Intelligenz trifft dabei keine autonomen Entscheidungen. Sie liefert Wahrscheinlichkeitswerte und Vergleichsdaten, auf deren Grundlage Ärztinnen, Ärzte und die betroffenen Paare ihre Entscheidung treffen. Gleichwohl verschiebt sich durch diese Form der algorithmischen Unterstützung der Charakter reproduktionsmedizinischer Entscheidungen. Während genetische Diagnostik traditionell der Information und Vorbereitung diente, wird sie hier unmittelbar selektiv wirksam. Die Grenze zwischen medizinischer Vorsorge und aktiver Auswahl wird dadurch unschärfer.
Aus ethischer Perspektive wirft diese Entwicklung grundlegende Fragen auf. Zentral ist zunächst die Frage der Menschenwürde. Wenn Embryonen anhand genetischer Risikoprofile verglichen werden, besteht die Gefahr, dass menschliches Leben implizit nach Optimierbarkeitskriterien bewertet wird. Auch wenn keine Eigenschaften wie Intelligenz oder Leistungsfähigkeit ausgewählt werden, werden normative Vorstellungen darüber wirksam, was als gesund, normal oder wünschenswert gilt.
Hinzu kommt eine Verantwortungsverschiebung. Die Nutzung algorithmischer Modelle verleiht Entscheidungen den Anschein objektiver Rationalität. Tatsächlich beruhen die Ergebnisse jedoch auf Annahmen, Trainingsdaten und statistischen Modellen, die von Menschen entwickelt wurden und gesellschaftliche Vorverständnisse widerspiegeln. Die Entscheidung bleibt formal menschlich, ist jedoch faktisch stark vorstrukturiert.
Ein weiterer zentraler Aspekt betrifft die Herkunft der Daten, auf denen diese Modelle basieren. Polygenetische Risikoscores werden aus großen medizinischen Forschungsdatensätzen, klinischen Studien und populationsbezogenen Genomdaten gewonnen. Diese Daten wurden primär erhoben, um Krankheiten zu erforschen, Therapien zu verbessern und Patientinnen und Patienten zu helfen. Ihre Nutzung für reproduktive Auswahlentscheidungen stellt daher eine Zweckverschiebung dar, die ethisch nicht unproblematisch ist.
Insbesondere die Frage der informierten Einwilligung ist hier von Bedeutung. Viele der Menschen, deren genetische Daten in solche Modelle einfließen, haben nicht ausdrücklich zugestimmt, dass ihre Daten zur Unterstützung reproduktiver Selektion verwendet werden. Gleichzeitig entsteht eine Machtasymmetrie zwischen denjenigen, die Daten bereitstellen, und denjenigen, die daraus Entscheidungslogiken mit gesellschaftlicher Tragweite entwickeln
Quellen:
Deutscher Ethikrat, Eingriffe in die menschliche Keimbahn, Stellungnahme, Berlin 2019.
Harvard Law School, Petrie-Flom Center for Health Law Policy, Biotechnology, and Bioethics, Ethical and Regulatory Challenges of Polygenic Embryo Screening, 2024.
IMABE, Institut für medizinische Anthropologie und Bioethik, Embryo-Screening: Wenn Start-ups bestimmen, welches Leben lebenswert ist, 2023.
Orchid Health, Offizielle Website, abrufbar unter: https://www.orchidhealth.com (abgerufen am 08.01.2026).
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Wikipedia, Orchid Health, abrufbar unter: https://en.wikipedia.org/wiki/Orchid_Health (abgerufen am 08.01.2026).