gms | German Medical Science

Hintergrund: In der pränatalmedizinischen Diagnostik spielt die Ultraschalluntersuchung eine zentrale Rolle. Sie ermöglicht nicht nur die Beurteilung der fetalen Entwicklung, sondern ist auch entscheidend für die frühzeitige Erkennung potenzieller Komplikationen. Mit der fortschreitenden technischen Entwicklung in der bildgebenden Diagnostik steigen allerdings auch die Anforderungen an die diagnostische Kompetenz der Mediziner. In diesem Kontext gewinnt die Ausbildung von Medizinstudierenden und Fachärzten zunehmend an Bedeutung.

Methoden: Das adaptive Lernmodul beinhaltet Lernblöcke zu fetaler Anatomie, Biometrie und Pathologien. Teilnehmer waren Medizinstudierende der Universität Bonn, die einen dreistufigen Prozess durchliefen: einen initialen Test (Test 1), die Bearbeitung der Lernmodule und einen abschließenden Test (Test 2). Dieser Ansatz ermöglichte es, Verbesserungen in der Bilderkennungsfähigkeit zu quantifizieren. Ergänzend wurde eine Umfrage zur Sammlung von Feedback nach dem Training durchgeführt. Die Datenanalyse stützte sich auf deskriptive Statistiken und verschiedene statistische Tests, unter Beachtung ethischer Standards.

Ergebnisse: Die Ergebnisse zeigten eine signifikante Steigerung in der Geschwindigkeit und Genauigkeit der Bilderkennung bei den Studierenden nach der Nutzung von AdaptUS. Die quantitativen Verbesserungen wurden durch den Vergleich der Testergebnisse vor und nach dem Training ermittelt.

Diskussion: Die Studie unterstreicht die Bedeutung adaptiver Bilderkennungssysteme in der medizinischen Ausbildung. Die Ergebnisse liefern wichtige Einblicke für die Weiterentwicklung des Lehrplans in der pränatalmedizinischen Bildung und illustrieren das Potenzial solcher Technologien zur effektiven Schulung zukünftiger Ärzte im Bereich des Point-of-Care Ultrasounds. Die Integration dieser Technologien in Lehrpläne könnte einen wesentlichen Beitrag zur Steigerung der Ausbildungsqualität leisten. Zukünftige Forschungsrichtungen könnten die Übertragbarkeit der erworbenen Fähigkeiten in die klinische Praxis untersuchen, um die Auswirkungen auf die medizinische Praxis weiter zu verstehen.

Insgesamt demonstriert die Studie das Potenzial moderner Bilderkennungstechnologien zur Verbesserung der medizinischen Ausbildung und legt nahe, dass deren Integration in medizinische Curricula die Kompetenzen von Medizinstudierenden signifikant erhöhen könnte.