gms | German Medical Science

Fragestellung/Zielsetzung: Die schnell voranschreitende Entwicklung von künstlicher Intelligenz spielt eine immer größere Rolle in der Medizin und stellt vielfältige neue Einsatzmöglichkeiten in allen Bereichen der Gesundheitsversorgung in Aussicht [1]. Eine Grundvoraussetzung für eine effiziente Nutzung von KI im medizinischen Kontext ist dabei nicht nur eine entsprechende technologische Entwicklung, sondern auch eine qualifizierte Anwendungskompetenz [2]. Um diese Expertise in Zukunft sicherstellen zu können, sollte KI kompetent und kompakt in die medizinische Ausbildung integriert werden [3]. Im Rahmen des Projekts TüKITZMed (Tübinger Künstliche Intelligenz Trainingszentrum für die Medizin) wurde daher eine Bedarfsanalyse mittels qualitativer Interviews durchgeführt, um entsprechende Curriculumsinhalte zu entwickeln. Ziel der Interviews war es, relevante KI-Kompetenzen und Lehrformate zu identifizieren, um eventuelle Bedarfslücken und Herausforderungen bei der Implementierung von Lernangeboten in der medizinischen Ausbildung zu adressieren.

Methoden: Mit Hilfe eines teilstandardisierten qualitativen Leitfragebogens wurden verschiedene involvierte Akteursgruppen (Kliniker*innen, Studierende und Dozierende der Medizin, KI-Expert*innen sowie strukturelle Akteur*innen) zu ihren Erfahrungen und persönlichen Beurteilungen bezüglich KI in der Medizin befragt. Anschließend erfolgte eine softwaregestützte (MAXQDA) qualitative Auswertung der Inhalte.

Ergebnisse: Im Zeitraum Juli 2022 bis voraussichtlich März 2023 wurden mit N=38 Akteur*innen (6 Dozierende, 9 Kliniker*innen, 10 Studierende, 6 Expert*innen und 7 strukturelle Akteur*innen) leitfadengestützte Interviews geführt. Die Evaluation erfolgte anhand der übergeordneten Kategorien: Verständnis von KI, Erfahrungen mit KI, Bedarf von KI-bezogenen Kompetenzen in der Medizin & im Curriculum, Gestaltung eines KI-bezogenen Fachs in der Medizin, Entwicklung von KI in der Medizin in Zukunft und demographische Daten. Die Ergebnisse liefern Erkenntnisse zu Inhalt und Konzeption eines KI-Curriculums als auch potentielle Chancen und Herausforderungen bezüglich KI In der Medizin. Weiterführende Analysen stehen bei der Tagung zur Verfügung.

Diskussion: Die Abbildung von KI-bezogenen Veranstaltungen und KI-Kompetenzen sind bisher noch unzureichend im Medizin-Curriculum verankert. Ein höherer Automatisierungsgrad datengetriebener Prozesse sowie die Ermöglichung neuer Anwendungsgebiete von KI erfordern eine möglichst frühe Vermittlung entsprechender Kompetenzen für die angehenden Mediziner*innen. So sollen sie Aspekte von KI genauso nutzen, interpretieren und anwenden können, wie jede andere Technologie.

Take Home Message: Eine umfassende KI-Qualifizierung zukünftiger Mediziner*innen ist erforderlich um diese auf die wachsenden Anforderungen vorzubereiten und um eine bessere Versorgung von Patient*innen gewährleisten zu können.

Förderung: Das Projekt wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF), Förderkennzeichen 16DHBKI086, gefördert.