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Hintergrund: Der Impact Künstlicher Intelligenz (KI) in der Ausbildung und Versorgung nimmt rasant zu. Ein klinischer Einsatzbereich von KI ist die Entscheidungsunterstützung. Das KI-gestützte Entscheidungstool Isabel kann differentialdiagnostische Prozesse optimieren. In diesem Lehrprojekt erlernen Studierende die Grundlagen des Clinical Reasoning anhand komplexer Kasuistiken, wobei sie auch die Möglichkeiten und Grenzen des KI-gestützten Tools Isabel erlernen.

Fragestellung: Das neue Lehrkonzept wird in drei Dimensionen evaluiert: 1) Kenntnisstand zu Clinical Reasoning; 2) Fähigkeiten, dies auf komplexe Patientenfälle ohne und mit Einsatz des KI-Tools anzuwenden und kritisch zu diskutieren; 3) Akzeptanz des neuen Lehrformats.

Methoden: Die Studierenden erhalten Inputs zu Clinical Reasoning, auch als Kurzfilme. Sie trainieren in Kleingruppen Clinical Reasoning anhand von Kasuistiken (z.B. Patient mit komplexer Reiseanamnese, Patient mit angeborener seltener Erkrankung, Patientin mit häufiger Erkrankung aber seltener Ätiologie). Dabei geht es um das Generieren von diagnostischen Hypothesen und das fallbezogene Abwägen ihrer Wahrscheinlichkeiten. Im zweiten Schritt nutzen die Studierenden das KI-gestützte Differentialdiagnose-Tool, wobei sie die Kongruenz/Differenz der eigenen und KI-gestützten Ergebnisse diskutieren. Die dreidimensionale Evaluation (Kenntnisstand, Anwendungsfähigkeiten, Akzeptanz) erfolgt per eKlausur ergänzt durch standardisierte Fragen.

Ergebnisse: Das neue Lehrkonzept wird im Sommersemester 2024 erstmalig mit ca. 140 Studierenden des 6. Klinischen Semesters durchgeführt. Bis zum Kongress werden die Ergebnisse vorliegen.

Diskussion: Das Lehrprojekt und seine Evaluation werden ermitteln, ob die Lehre zu Clinical Reasoning durch das KI-gestützte Differentialdiagnosetool sinnvoll ergänzt werden kann.

Take Home Message für die Praxis: KI-Tools wie Isabel haben das Potential, den differentialdiagnostischen Prozess und das Clinical Reasoning zu unterstützen, doch ist wenig über den Einsatz in Lehrszenarien bekannt. Das hier dargestellte Konzept untersucht dies mehrdimensional.