Die Ära der Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Medizin beginnt gerade erst. Sie wird begleitet von großen Hoffnungen für Fortschritte in der medizinischen Versorgung, die sich auf neue Formen der Behandlung genauso beziehen wie auf den besseren Zugang zu therapeutischen Angeboten. Die Komplexität von KI-Gesundheitssystem-Netzwerken und die Dynamik der Datenzirkulation innerhalb dieser Netzwerke sind jedoch selbst von etablierten Expertinnen und Experten auf diesem Gebiet kaum zu erfassen. Allein die Frage, wo die Grenzen zwischen Behandlung, medizinischer Forschung, Technikentwicklung und Kommerzialisierung verlaufen, ist schwer zu entscheiden. Die Unübersichtlichkeit von KI-Anwendungen und -Effekten in der Medizin droht auch das Patientinnen-/ Patientenrecht auf einen Informed Consent zu unterminieren, demgemäß über eine Behandlung informiert und aufgeklärt werden muss, bevor ein Behandlungsauftrag ergeht. In diesem Artikel wird anhand der methodisch kontrollierten Kartierung von Patientinnen-/Patientendaten gezeigt, inwiefern es möglich und lohnenswert ist, neue Formen der Aufklärung zu etablieren. Die These ist, dass eine Strategie, die das Ziel von Datensouveränität in KIGesundheitssystem-Netzwerken verfolgt, nicht auf uninformierter Freigabe von Patientinnen-/Patientendaten gründen sollte. Vielmehr ist die Neubestimmung des Informed Consent notwendig – und möglich.The era of applied Artificial Intelligence (AI) in medicine is just beginning. It is accompanied by great hopes for advances in medical care, in terms of both new forms of treatment and better access to therapeutic services. The complexity of AI health system networks and the dynamics of data circulation within these networks can hardly be grasped even by established experts in this field. The very question of what differentiates treatment, medical research, technological development and commercialisation is difficult to determine. The complexity of AI in medicine threatens to undermine the patients’ rights to informed consent, which implies an adequate explanation of the process, treatment, risks and rights preceding the patient’s agreement thereto. In this article, a methodologically controlled mapping of patient data is used to show the extent to which it is worthwhile establishing new forms of informed consent. The argument is that a strategy aiming for data sovereignty within AI health should not be based on uninformed release of patient data. Instead, the redefinition of informed consent is necessary – and possible