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Der Aufbruch generativer KI in der Medizin: Empathie durch Emulation

Rasche Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI) haben erhebliche Auswirkungen auf - mehrere Sektoren unserer Gesellschaft, einschließlich des Gesundheitswesens. Während die - konventionelle KI hauptsächlich bei der Lösung von Aufgaben im Bereich der Bilderkennung - erfolgreich war und so...

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Bibliographic Details
Main Authors: Amr, Ali (Author) , Meder, Benjamin (Author)
Format: Article (Journal)
Language:German
Published: 09. September 2025
In: Deutsche medizinische Wochenschrift
Year: 2025, Volume: 150, Issue: 19, Pages: 1129-1134
ISSN:1439-4413
DOI:10.1055/a-2593-7888
Online Access:Verlag, lizenzpflichtig, Volltext: https://doi.org/10.1055/a-2593-7888
Verlag, lizenzpflichtig, Volltext: http://www.thieme-connect.de/DOI/DOI?10.1055/a-2593-7888
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Author Notes:Ali Amr, Benjamin Meder
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Summary:Rasche Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI) haben erhebliche Auswirkungen auf - mehrere Sektoren unserer Gesellschaft, einschließlich des Gesundheitswesens. Während die - konventionelle KI hauptsächlich bei der Lösung von Aufgaben im Bereich der Bilderkennung - erfolgreich war und somit in gut definierten Situationen wie der Unterstützung von - diagnostischer Bildgebung eine Rolle spielt, wirkt sich das Aufkommen von generativer KI auf - eine der Hauptkompetenzen im professionellen Bereich aus: die - Arzt-Patienten-Interaktion. Eine Konvergenz von Natural Language Processing (NLP) und generativer KI zeigt sich in - intelligenten Chatbots wie ChatGPT. Eine erste Studie, welche die Empathie und die Qualität - der Antworten zwischen ChatGPT und menschlichen Ärzten im Gesundheitswesen verglichen hat, - konnte zeigen, dass ChatGPT menschliche Ärzte sowohl in der Qualität als auch in der Empathie - der Antworten auf medizinische Fragen übertreffen kann. Die Ergebnisse legen nahe, dass - generative KI-Modelle wie ChatGPT wertvolle Ergänzungen für die medizinische Beratung sein - können und somit die Patientenbindung möglicherweise verbessern und die Arbeitsbelastung von - Ärztinnen und Ärzten reduzieren könnten.
Item Description:Gesehen am 15.01.2026
Physical Description:Online Resource
ISSN:1439-4413
DOI:10.1055/a-2593-7888

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