Der Kern dieser Arbeit ist, im Hintergrund alles vorzubereiten, was eine Behandlung reibungslos macht: Patient, Instrumente, Informationen, Termine. Vieles davon sind kleine, wiederkehrende Schritte, die einzeln unauffällig wirken, aber in Summe den ganzen Praxisalltag tragen.
Medizinische Assistenten übernehmen im Sprechzimmer viele kleine, wichtige Aufgaben, damit sich Ärztinnen und Ärzte auf die Behandlung konzentrieren können.
Medizinische Assistenten führen grundlegende klinische und administrative Aufgaben zur Unterstützung der Patientenversorgung unter direkter Aufsicht eines Arztes oder einer anderen Fachkraft des Gesundheitswesens durch. Zu den Aufgaben gehören - (a) Befragung von Patienten und deren Familien zur Erhebung von Informationen über ihren Gesundheitszustand und ihre Krankengeschichte; (b) Unterstützung von Ärzten und anderen Angehörigen der Gesundheitsberufe bei der Untersuchung und Behandlung von Patienten, einschließlich Messung und Dokumentation der Vitalfunktionen, Verabreichung von Medikamenten und Durchführung routinemäßiger klinischer Verfahren wie Injektionen und Entfernung von Nahtmaterial; (c) Vorbereitung der Patienten für Untersuchung und Behandlung, einschließlich Erklärung der Verfahren und Begleitung zu den Untersuchungsräumen; (d) Vorbereitung und Handhabung medizinischer Instrumente und Verbrauchsmaterialien, einschließlich Sterilisation von Instrumenten und Entsorgung kontaminierter Materialien gemäß Sicherheitsverfahren; (e) Entnahme von Blut-, Gewebe- oder anderen Proben und deren Vorbereitung für Labortests; (f) Bereitstellung von Informationen für Patienten und Familien zu Themen der Gesundheitsversorgung, einschließlich der von einem Arzt oder einer anderen Fachkraft des Gesundheitswesens verordneten Medikamente; (g) Weitergabe von Informationen zu Rezepten und Medikamenten-Nachbestellungen an Apotheken; (h) Aufrechterhaltung der Sauberkeit von Warte- und Untersuchungsräumen für Patienten; (i) Dokumentation von Informationen über Krankengeschichte, diagnostische Tests und Behandlungsverfahren sowie -ergebnisse der Patienten und andere Informationen in Systemen zur Führung medizinischer Aufzeichnungen; (j) Terminvereinbarung mit Patienten sowie Erstellung der für Abrechnung, Berichterstattung und Versicherungszwecke erforderlichen Dokumentation. Beispiele für die hier eingeordneten Berufe: - Klinischer Assistent - Medizinischer Assistent - Augenheilkundlicher Assistent Einige verwandte, anderswo eingeordnete Berufe: - Nichtärztliche medizinische Fachkraft - 2240 - Medizinischer Prothesentechniker - 3214 - Zahnmedizinischer Assistent - 3251 - Physiotherapieassistent - 3255 - Arztsekretär - 3344 - Assistent für medizinische Bildgebung - 5329 Anmerkung Für die in dieser Berufsgattung enthaltenen Berufe ist in der Regel eine formale Ausbildung im Bereich der Gesundheitsversorgung erforderlich. Klinische Betreuungskräfte mit fortgeschrittener Ausbildung und den Fähigkeiten zur eigenständigen medizinischen Diagnose und Behandlung werden der Berufsgattung 2240: Nichtärztliche medizinische Fachkräfte zugeordnet.
Arzthelfer · Arzthelferin · Medizinische Assistentin · Medizinische Fachangestellte · Medizinische Praxisassistentin · Medizinischer Assistent · Medizinischer Fachangestellter · Medizinischer Fachangestellter/Medizinische Fachangestellte · Medizinischer Praxisassistent · Praxishelfer · Praxishelferin · autopsy assistant · +13 weitere
Quelle: ESCO (European Skills, Competences, Qualifications and Occupations) — untergeordnete Occupations der ISCO-08-Gruppe 3256.
Die Arbeit am Patienten — untersuchen, beraten, dokumentieren — bleibt unverändert, während die Terminorganisation daneben zur am klarsten belegten Verschiebung gehört.
Medizinische Assistenten liegt im mittleren Bereich — von Fahrzeugreiniger · am wenigsten bis Datenerfasser · am stärksten betroffen.
| Eigene Auswertung | ILO-Einstufung | In der Berufsgruppe |
|---|---|---|
| oberes Mittelfeld von 411 Berufen | am unteren Rand der von generativer KI berührten Berufe | Von 16 verglichenen Berufen sind 14 weniger betroffen als dieser. Gruppe: Gesundheitsberufe, assistierend |
Ähnlich eingeordnet: Immobilienmakler und -verwalter · Produktionsleiter bei der Herstellung von Waren · Techniker für Rundfunk und audiovisuelle Medien
Die Ergebnisse schwanken stark, und es bleibt offen, woran das liegt — ob an der Beratung, der Dokumentation oder der Organisation lässt sich nicht auseinanderhalten. Zudem gilt der Befund nur für sprach- und textbasierte KI, nicht für medizinische Bild- und Entscheidungssysteme oder für die körperlichen Anteile der Arbeit. Nach heutigem Stand also wenig betroffen, ohne dass sich diese weiteren Technikfelder schon beurteilen liessen.
Eigene Auswertung (SapientShift-Tätigkeitsanalyse) auf Basis der ILO-Einstufung · Quelle der Einstufung: ILO, Generative AI and Jobs (Working Paper 140), 2025 · Stand 2026-07-19 · Methodik
Medical Assistants sind der einzige Gesundheitsberuf, den die Studienlage überhaupt als — wenn auch nur gering — betroffen führt; getrieben wird das nicht von der Arbeit am Patienten, sondern von einzelnen Nebenaufgaben. Am Patienten selbst — untersuchen, beraten, den Verlauf dokumentieren — ist keine Verschiebung dokumentiert. Die liegt allein in der Termin- und Ablauforganisation: Das Planen von Terminen kann deutlich von KI-Unterstützung profitieren, und die Trägerberufe der Terminkoordination gehören zu den am stärksten betroffenen überhaupt — die Rolle ist damit innerlich gespalten. Ein Vorbehalt bleibt: Die ursprünglich sehr hohen Werte für die Terminplanung wurden ausdrücklich nach unten korrigiert, weil viele dieser Aufgaben weiterhin erhebliche menschliche Arbeit verlangen.
Die körperliche Reinigungsarbeit bleibt, die Rolle der Robotik ist noch offen.
Das Reinigen von Räumen, Flächen und Fahrzeugen lebt vom körperlichen Tun, und genau daran stößt die heutige KI an ihre Grenze: Systeme für Text und Bild haben auf diese physische Arbeit keinen Zugriff. Gleich drei unabhängige Untersuchungen ordnen die Reinigungsberufe übereinstimmend ganz unten bei der KI-Betroffenheit ein. Ob Robotik großflächige Bodenreinigung künftig übernimmt und sich die Tätigkeit stärker zu Nacharbeit, Kontrolle und Gerätebetreuung verschiebt, ist eine begründete Vermutung, aber noch nicht belegt.
Das Verabreichen am Patienten findet mit den Händen statt — daran reicht die heutige KI nicht.
Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.
Medikamente zu geben und Behandlungen durchzuführen ist körperliche Arbeit unmittelbar am Menschen. Genau hier stößt die heutige KI an ihre Grenze: Sie ist stark im Verarbeiten von Sprache, Daten und Informationen, hat auf die physische Ausführung aber keinen Zugriff. Die Pflegeberufe, die diese Aufgabe tragen, zählen deshalb zu den am wenigsten berührten — auch wenn einzelne Randtätigkeiten wie das Dokumentieren stärker streuen als der Kern der Arbeit.
Das persönliche Beraten zu Gesundheit bleibt menschliche Arbeit, auch wenn Privatpersonen einfache Fragen zunehmend an KI richten.
Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.
Die medizinischen und pflegerischen Kernberufe gelten in den vorliegenden Einschätzungen als kaum bis gar nicht von KI berührt; selbst dort, wo einzelne Teilaufgaben — etwa bei medizinischen Fachangestellten — durchaus erfassbar wären, ruht die Tätigkeit im Ganzen auf Aufgaben mit geringem Automatisierungspotenzial. Sichtbar ist zugleich, dass Privatpersonen ausserhalb der Arbeit zunehmend Gesundheitsfragen an KI-Assistenten stellen — das ersetzt aber nicht das ärztliche oder pflegerische Gespräch, in dem Einschätzung und Verantwortung zusammenkommen. Die Beratung von Patienten und Angehörigen bleibt damit eine menschliche Aufgabe.
Das Überwachen des Patientenzustands bleibt eng an Mensch und Gerät gebunden und von der heutigen KI kaum berührt.
Die ärztlich und pflegerisch Ausführenden liegen durchgängig in der niedrigsten Berührungs-Kategorie, ebenso die apparative Überwachung an Bildgebungs- und Therapiegeräten — das Beobachten und Festhalten am Krankenbett ruht auf Aufgaben, die die heutige KI kaum erreicht. Einschränkend zeigt sich bei den pflegerischen Assistenzberufen eine breite Streuung bei niedrigem Mittel, sodass einzelne Teilaufgaben berührbarer sein können als andere. Deutlich stärker in Bewegung gerät dagegen erst die nachgelagerte Akten- und Informationsführung — eine eigene Aufgabe, die vom Überwachen selbst zu trennen ist.
Das Durchführen von Untersuchungen bleibt bislang unverändert, obwohl KI-Anwendungen gerade an der Diagnostik ansetzen.
Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.
Die ärztlich und technisch untersuchenden Berufe zählen zu den am wenigsten betroffenen — bei der Bildgebung streuen selbst die einzelnen Teilaufgaben kaum. Zwar konzentrieren sich KI-Anwendungen im Gesundheitswesen betrieblich genau auf die Diagnostik, doch eine Verschiebung der Tätigkeit selbst ist bislang nicht gemessen; am Arbeitsmarkt fällt der Effekt für Gesundheitsberufe sogar leicht positiv aus. Stärker berührt ist allein der assistierende Rand der Tätigkeit.
Das Abstimmen von Terminen und Reisen bekommt viel Unterstützung, ganz abnehmen kann die KI es aber noch nicht.
KI hilft beim Planen von Terminen, beim Zusammenstellen von Reisen und beim Organisieren von Veranstaltungen spürbar mit — frühere Erwartungen, sie könne solche Aufgaben vollständig übernehmen, haben sich als zu optimistisch erwiesen, weil weiterhin viel menschliche Abstimmung nötig bleibt. Zugleich geht die Nachfrage nach klassischen Büro- und Sekretariatsaufgaben zurück, und Arbeitgeber rechnen gerade in diesen Rollen mit spürbarem Rückgang. Das Koordinieren verschiebt sich damit vom reinen Verwalten hin zum Steuern der Fälle, die nicht glattlaufen.
Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.
Zuletzt geprüft 2026-07-19
Amtliche Bezeichnung nach ISCO-08: Medizinische Assistenten · 3256
Not Exposed 9112 Cleaners and Helpers in Offices, Hotels and Other Establishments 0.12 0.02 / Not Exposed 9123 Window Cleaners 0.11 0.03 / Not Exposed 9129 Other Cleaning Workers 0.1 0.01 / Not Exposed 7133 Building Structure Cleaners 0.09 0.01 / Not Exposed 9122 Vehicle Cleaners 0.09 0.01 / Not Exposed 9111 Domestic Cleaners and Helpers 0.14 0.08 / Not Exposed 9613 Sweepers and Related Labourers 0.09 0.03 / Minimal Exposure 5153 Building Caretakers 0.27 0.16 / Not Exposed 5151 Cleaning and Housekeeping Supervisors in Offices, Hotels and Other Establishments 0.22 0.1
Not Exposed Occupations that don't meet any of the above conditions. […] Occupations where most tasks remain relatively unaffected by GenAI, with low task variability and a stable low mean exposure score. / the lowest category of Not Exposed occupations, where GenAI currently has no observable potential to automate tasks.
In occupations dominated by manual and physical tasks, such as Craft and Related Trades Workers, Plant and Machine Operators, and Farmers, Gardeners, Foresters, and Fishers, experts consistently assigned lower scores compared to the survey respondents, reflecting the practical limitations of automating tasks that require physical manipulation or manual dexterity. / These technologies excel in tasks involving data processing, language understanding, and information generation but do not possess capabilities for physical task execution / the highest exposure to GenAI is typically observed among groups with the largest share of tasks of cognitive nature and it declines with tasks of physical nature, which are more prominent among occupational groups 4-9
In contrast, ‚Cleaners, helpers', ‚Agriculture, forestry and fishery workers', ‚Food preparation assistants', ‚Labourers', ‚Refuse workers and other elementary workers' are the least exposed to AI. Therefore, high-skill, white collar occupations are the ones most exposed to recent progress in AI.
Table A.2: Top and bottom 25 occupations by average AI exposure — 25 Most Exposed Occupations | 25 Least Exposed Occupations […] Maids and Housekeeping Cleaners […] Janitors and Cleaners / These rankings are based on the computed AI exposure scores, which leverage task-level similarities between AI applications and occupational descriptions.
Not Exposed 2221 Nursing Professionals 0.25 0.13 / Not Exposed 5321 Health Care Assistants 0.14 0.06 / Not Exposed 5329 / Personal Care Workers in Health Services Not Elsewhere / Classified 0.15 0.03 [norm.]
the lowest category of Not Exposed occupations, where GenAI currently has no observable potential to automate tasks. / Occupations where most tasks remain relatively unaffect ed by GenAI, with low task variability and a stable low mean exposure score. [norm.]
Minimal / Exposure 3221 Nursing Associate Professionals 0.22 0.21 [norm.]
Gradient 1 3256 Medical Assistants 0.35 0.23 / Low overall GenAI exposure at the occupational level, but high variability across tasks. Some tasks within these occu pations have an elevated automation potential, even if the occupation as a whole remains strongly reliant on tasks that have a low potential of automation. [norm.]
In occupations dominated by manual and physical tasks, such as Craft and Related Trades Workers, Plant and Machine Operators, and Farmers, Gardeners, Foresters, and Fishers, experts consistently assigned lower scores compared to the survey respondents, reflecting the practical limitations of automating tasks that require physical manipu lation or manual dexterity. [norm.] / These technologies excel in tasks involving data pro cessing, language understanding, and information genera tion but do not possess capabilities for physical task execution [norm.]
Not Exposed 2211 Generalist Medical Practitioners 0.29 0.1 / Not Exposed 2212 Specialist Medical Practitioners 0.27 0.12 / Not Exposed 2221 Nursing Professionals 0.25 0.13 / Not Exposed 2240 Paramedical Practitioners 0.23 0.13 / Not Exposed Occupations that don't meet any of the above conditions. Occupations where most tasks remain relatively unaffected by GenAI, with low task variability and a stable low mean exposure score.
Minimal Exposure 2265 Dieticians and Nutritionists 0.41 0.07 / Minimal Exposure 2262 Pharmacists 0.33 0.09 / Minimal Exposure 2264 Physiotherapists 0.28 0.14 / Minimal Exposure 3221 Nursing Associate Professionals 0.22 0.21 / Minimal Exposure (Low exposure, moderate task variability) μ < 0.5 and μ + σ > 0.4 Occupations with low GenAI exposure, where some tasks show moderate automation potential, but overall occupational exposure remains limited. / we introduce a more granular distinction of Minimal Exposure, where some interaction with GenAI may occur, but without significantly altering the nature of these roles
Gradient 1 3256 Medical Assistants 0.35 0.23 / Exposed: Gradient 1 (Low exposure, high task variability) μ < 0.4 and μ + σ ≥ 0.5 Low overall GenAI exposure at the occupational level, but high variability across tasks. Some tasks within these occupations have an elevated automation potential, even if the occupation as a whole remains strongly reliant on tasks that have a low potential of automation.
Not Exposed 3253 Community Health Workers 0.22 0.08 / Not Exposed 5321 Health Care Assistants 0.14 0.06
Outside the workweek, users' conversations shift from business correspondence, marketing copy, and slide decks to emotional support, medical questions, and investment advice. This shift is biggest for high-income countries.
Not Exposed 2221 Nursing Professionals 0.25 0.13 / Not Exposed 2211 Generalist Medical Practitioners 0.29 0.1 / Not Exposed 2240 Paramedical Practitioners 0.23 0.13
Not Exposed 5321 Health Care Assistants 0.14 0.06
Not Exposed 3211 Medical Imaging and Therapeutic Equipment Technicians 0.22 0.03
Minimal Exposure 3221 Nursing Associate Professionals 0.22 0.21
Gradient 3 3252 Medical Records and Health Information Technicians 0.52 0.1
Not Exposed 2211 Generalist Medical Practitioners 0.29 0.1 / Not Exposed 2212 Specialist Medical Practitioners 0.27 0.12
Not Exposed 3211 Medical Imaging and Therapeutic Equipment Technicians 0.22 0.03 / Minimal Exposure 3212 Medical and Pathology Laboratory Technicians 0.31 0.16
Gradient 1 3256 Medical Assistants 0.35 0.23
certain applications are more sector-specific: ‚Financial Risk Modeling‘ in Finance, ‚Personalized Recommendation Engines‘ in Retail, ‚De-mand [norm.] and Sales Forecasting‘ in Utilities, and ‚Healthcare Diagnostics and Genomics‘ in Health.
Healthcare Practitioners 29 4.61 -1.77 -0.060 2.77 1.85
Gradient 3 4120 Secretaries (general) 0.58 0.1 / Gradient 3 4226 Receptionists (general) 0.57 0.17 / Gradient 3 4221 Travel Consultants and Clerks 0.56 0.07 / Gradient 3 3343 Administrative and Executive Secretaries 0.54 0.14 / Gradient 3 4224 Hotel Receptionists 0.51 0.07 / Gradient 2 3332 Conference and Event Planners 0.48 0.14 / Gradient 2 3341 Office Supervisors 0.43 0.11
While tasks such as taking meeting notes or scheduling appointments can significantly benefit from GenAI support, our 2023 scores for such tasks, which reached 0.9 in some cases, reflected an overly optimistic assessment of full automation potential. In reality, many of these tasks still require substantial human effort.
Skills and tasks that can be roughly described as clerical tasks were the sub-group of skills that saw the largest reduction in demand. Demand for clerical skills declined by slightly more than 2 percentage points for a one standard deviation increase in establishment-level AI exposure (Figure 4.3, Panel B). […] The most frequently demanded skills in clerical tasks are administrative support and record keeping, and this subgrouping includes the use of general office tools as well.
By contrast, respondents expect the fastest-declining roles to include various clerical roles, such as Cashiers and Ticket Clerks, alongside Administrative Assistants and Executive Secretaries, Printing Workers, and Accountants and Auditors. Broadening digital access, AI and information processing technologies, and robots and autonomous systems are the primary drivers for this decline. Aging and declining working-age populations and slower economic growth also contribute to the decline in clerical roles.
Not Exposed 2211 Generalist Medical Practitioners 0.29 0.1 / Not Exposed 2212 Specialist Medical Practitioners 0.27 0.12 / Not Exposed 2221 Nursing Professionals 0.25 0.13 / Not Exposed 2240 Paramedical Practitioners 0.23 0.13 / Not Exposed 2261 Dentists 0.15 0.06 / Not Exposed 2250 Veterinarians 0.14 0.05 / Not Exposed 3240 Veterinary Technicians and Assistants 0.14 0.02
Not Exposed | Occupations that don't meet any of the above conditions. | Occupations where most tasks remain relatively unaffected by GenAI, with low task variability and a stable low mean exposure score.
μ < 0.5 and μ + σ > 0.4
By contrast, nearly half of the proportional reduction in work tasks done by humans alone in the Medical and Healthcare Services and Government and Public sectors are instead expected to be driven by increased augmentation and human-machine collaboration.
Untersuchen, Beraten und Dokumentieren am Patienten sind als unverändert gemessen — die Terminorganisation daneben ist die am klarsten belegte Verschiebung des ganzen Korpus
Unter allen Gesundheitsberufen der ILO-Tabelle ist „Medical Assistants" (3256) der einzige in einer Exposed-Kategorie: Gradient 1 mit einem Mittelwert von 0,35 und mit 0,23 der höchsten Streuung des gesamten Medizin-Clusters, was nach ILO-Definition heißt, dass der Beruf insgesamt gering exponiert ist, einzelne Teilaufgaben aber erhöhtes Automatisierungspotenzial tragen — welche das sind, benennt die Quelle ausdrücklich nicht. Für die untersuchenden, beratenden und patientennahen Anteile ist auf Tätigkeitsebene keine Verschiebung dokumentiert (zum Vergleich: Bildgebungstechnik 0,22 bei SD 0,03, Pflegeassistenz 0,14 bei SD 0,06), für die Termin- und Ablauforganisation dagegen sehr wohl: Die ILO führt „scheduling appointments" als eigens bewertete Aufgabe, die „significantly benefit from GenAI support" kann, hat ihre Werte von bis zu 0,9 aus dem Jahr 2023 jedoch nach unten korrigiert, weil „many of these tasks still require substantial human effort". Unabhängig davon misst die OECD gut 2 Prozentpunkte weniger Nachfrage nach clerical skills je Standardabweichung betrieblicher KI-Exposition, und die Trägerberufe der Terminkoordination liegen mit 0,51 bis 0,58 in Gradient 3 — die Rolle ist damit innerlich gespalten, nicht einheitlich betroffen.
Welche Teilaufgaben die hohe Streuung bei 3256 erzeugen, weist keine Quelle aus — ob die Beratung, die Dokumentation oder die Organisation dahintersteht, ist offen; zudem gilt der „unverändert"-Befund nur für generative KI und nicht für medizinische Bild- und Entscheidungs-KI oder für physische Anteile der Arbeit.
Bewusst abgesetzt von der belegten KI-Schicht oben: Anwendungsideen, keine quellenbelegten Befunde. Sie inspirieren, sie beweisen nichts.
Diese Seite beschreibt Medizinische Assistenten allgemein — mit Tätigkeiten wie „Räume, Flächen und Fahrzeuge reinigen“ oder „Medikamente und Behandlungen verabreichen“.
Für diesen Beruf liegt die gemessene Betroffenheit im Mittelfeld.
Ihre Rolle ist bereits übernommen. Für eine Einschätzung, die zu Ihrer Lage passt, fragen wir noch nach Branche und Berufserfahrung — dieselbe Rolle bedeutet in unterschiedlichen Branchen Unterschiedliches.
SapientShift (2026): Medizinische Assistenten — KI-Betroffenheit nach Tätigkeiten. Stand 19.07.2026. https://sapientshift.com/berufe/medizinische-assistenten
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Wie diese Aussagen entstehen — Methodik & Evidenzklassen · Datensatz Version 1.0