gms | German Medical Science

Jahrestagung der Gesellschaft für Medizinische Ausbildung (GMA)

15.09. - 17.09.2022, Halle (Saale)

Chatbots for FutureDocs: Der Einsatz von Chatbots in der Arzt-Patient-Kommunikation als Mikro-Lerneinheit für Studierende der Medizin in Tübingen, Lübeck und der offenen Lernplattform KI-Campus

Meeting Abstract

  • presenting/speaker Julia-Astrid Moldt - Universitätsklinikum Tübingen, TIME – Tübingen Institute for Medical Education i.G., Tübingen, Deutschland
  • Teresa Loda - Universitätsklinikum Tübingen, TIME – Tübingen Institute for Medical Education i.G., Tübingen, Deutschland
  • Anne Herrmann-Werner - Universitätsklinikum Tübingen, TIME – Tübingen Institute for Medical Education i.G., Tübingen, Deutschland; Universitätsklinikum Tübingen, Abteilung Innere Medizin VI/Psychosomatische Medizin und Psychotherapie, Tübingen, Deutschland
  • Amir Madany Mamlouk - Universität zu Lübeck, Institut für Neuro- und Bioinformatik, Lübeck, Deutschland

Gemeinsame Jahrestagung der Gesellschaft für Medizinische Ausbildung (GMA) und des Arbeitskreises zur Weiterentwicklung der Lehre in der Zahnmedizin (AKWLZ). Halle (Saale), 15.-17.09.2022. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2022. DocV-22-05

doi: 10.3205/22gma148, urn:nbn:de:0183-22gma1482

Veröffentlicht: 14. September 2022

© 2022 Moldt et al.
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Gliederung

Text

Fragestellung/Zielsetzung: Digitale (Sprach-) Assistenzsysteme (z.B. Chatbots) werden in Zukunft einen immer größeren Stellenwert in der Arzt-Patient-Kommunikation einnehmen [1]. Um das Potential dieser technischen Innovation auszuschöpfen und eine optimierte Versorgung für Patientinnen und Patienten in Zukunft sicher zu stellen, sollten angehende Ärztinnen und Ärzte mit entsprechenden Kompetenzen ausgestattet werden. Dementsprechend muss der Umgang mit und die Anpassung von digitalen Assistenzsystemen einen angemessenen Platz im Lehrplan der medizinischen Ausbildung finden. Ziel der hier vorgestellten Lehrveranstaltung ist es, dass die Teilnehmenden ein Verständnis dafür entwickeln wie sich Künstliche Intelligenz auf ihren Arbeitsalltag auswirken und wann diese in der Arzt-Patient-Kommunikation sinnvoll eingesetzt werden kann [2].

Methoden: Im Rahmen des Verbundvorhabens der Universität zu Lübeck und des Universitätsklinikums Tübingen wurde eine hybride Lehrveranstaltung entwickelt. Neben der klassischen Vermittlung von theoretischem Wissen, bearbeiteten die Teilnehmenden auch praktische Aufgaben. Dies wurde ergänzt durch asynchrone Tutorials zwischen den Veranstaltungen sowie kompetitiven und interaktiven Übungen zu technischen Grundlagen und Gelingensbedingungen für KI-gestützte Sprachassistenzsysteme [3]. Parallel wurde die Einstellung der Teilnehmenden zum Thema KI in der Medizin quantitativ mittels Fragebogen und qualitativ basierend auf Gruppendiskussionen erfasst.

Ergebnisse: An der Lehrveranstaltung nahmen N=12 Studierende teil. Die Auswertung des Fragebogens ergab, dass die Teilnehmenden eine hohe Technikakzeptanz aufwiesen sowie ihren Umgang mit Technik als kompetent einschätzten. 50,0% der Studierenden gaben an, die wichtigsten Eigenschaften und Anwendungen von KI erklären zu können. Vor dem Kurs haben 69,2% der Studierenden noch nie ein medizinisches digitales KI-Dialogsystem genutzt. 50,0 % wären damit einverstanden, dass ein Chatbot gesundheitsbezogene Fragen beantwortet, zusätzliche Informationen bereitstellt (50,0%) oder mit ihnen Termine vereinbart (83,3%). Weiterführende Analysen stehen bei der Tagung zur Verfügung.

Diskussion: Die Teilnehmenden konnten ein Verständnis dafür entwickeln, wie sich Künstliche Intelligenz und Chatbots auf ihren späteren Arbeitsalltag auswirken. Obgleich der positiven Grundhaltung gegenüber dem Einsatz von KI, äußerten die Studierenden auch Sorgen bezüglich des Datenschutzes oder dem Verlust des persönlichen Kontakts zu Patienten und Patientinnen.

Take Home Messages: Die Evaluationen zeigen auf, dass zukünftige Medizinerinnen und Mediziner sich intensiver mit KI in der Medizin beschäftigen wollen. Im Hinblick auf zukünftige Entwicklungen sollten KI- und Datenkompetenzen während des Medizin-Curriculums strukturiert vermittelt und in die curriculare Lehre integriert werden.

Förderung: Das Projekt wurde im Rahmen der KI Campus-Initiative des BMBF gefördert.


Literatur

1.
Liebrich F. Digitale Medienprodukte in Der Arzt-Patienten-Kommunikation. Heidelberg, Berlin: Springer; 2017.
2.
Srivastava TK, Waghmare L. Implications of Artificial Intelligence (AI) on Dynamics of Medical Education and Care: A Perspective. J Clin Diagn Res. 2020;14(3):JI01-JI02. DOI: 10.7860/JCDR/2020/43293.13565 Externer Link
3.
Nadarzynski T, Miles O, Cowie A, Ridge D. Acceptability of artificial intelligence (AI)-led chatbot services in healthcare: A mixed-methods study. Digit Health. 2019;5:2055207619871808. DOI: 10.1177/2055207619871808 Externer Link