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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| Hauptverfasser: | , |
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| Dokumenttyp: | Article (Journal) |
| Sprache: | Deutsch |
| Veröffentlicht: |
09. September 2025
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| In: |
Deutsche medizinische Wochenschrift
Year: 2025, Jahrgang: 150, Heft: 19, Pages: 1129-1134 |
| ISSN: | 1439-4413 |
| DOI: | 10.1055/a-2593-7888 |
| Online-Zugang: | 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 |
| Verfasserangaben: | Ali Amr, Benjamin Meder |
| Zusammenfassung: | 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. |
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| Beschreibung: | Gesehen am 15.01.2026 |
| Beschreibung: | Online Resource |
| ISSN: | 1439-4413 |
| DOI: | 10.1055/a-2593-7888 |