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Gemeinsame Jahrestagung der Gesellschaft für Medizinische Ausbildung (GMA) und des Arbeitskreises zur Weiterentwicklung der Lehre in der Zahnmedizin (AKWLZ)

05.08. - 09.08.2024, Freiburg, Schweiz

Kompetenzen im Umgang mit Künstlicher Intelligenz in der medizinischen Ausbildung – ein Scoping Review

Meeting Abstract

  • presenting/speaker Florian Wisser - Medizinische Fakultät Mannheim der Universität Heidelberg, GB Studium und Lehrentwicklung, Abteilung Medizinische Ausbildungsforschung, Mannheim, Deutschland
  • Angelika Homberg - Medizinische Fakultät Mannheim der Universität Heidelberg, GB Studium und Lehrentwicklung, Abteilung Medizinische Ausbildungsforschung, Mannheim, Deutschland
  • Katrin Schüttpelz-Brauns - Medizinische Fakultät Mannheim der Universität Heidelberg, GB Studium und Lehrentwicklung, Abteilung Medizinische Ausbildungsforschung, Mannheim, Deutschland

Gemeinsame Jahrestagung der Gesellschaft für Medizinische Ausbildung (GMA) und des Arbeitskreises zur Weiterentwicklung der Lehre in der Zahnmedizin (AKWLZ). Freiburg, Schweiz, 05.-09.08.2024. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2024. DocV-30-01

doi: 10.3205/24gma125, urn:nbn:de:0183-24gma1251

Published: July 30, 2024

© 2024 Wisser et al.
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Text

Fragestellung/Zielsetzung: Künstliche Intelligenz (KI) wird künftig in vielen Bereichen die Patientenversorgung prägen. Die Einbindung von KI kann Versorgungsprozesse beschleunigen und optimieren, wirft jedoch auch viele rechtliche und prozessuale Fragen auf, insbesondere in Bezug auf die Patient*innensicherheit. In diesem Kontext ist es wichtig, Medizinstudierende mit Kompetenzen auszustatten, welche für den verantwortungsvollen Umgang mit KI wichtig sind. Zur Entwicklung eines entsprechenden Curriculums werden diese Kompetenzen zunächst aus bestehender Literatur zusammengefasst.

Methoden: Es wurde ein Scoping Review anhand der fünf Stadien nach Arksey und O’Malley [1] durchgeführt, mit dem Ziel, Kompetenzen im Umgang mit KI in der medizinischen Ausbildung zu identifizieren. Hierfür wurden die Datenbanken MEDLINE und ERIC mit Schlagwörtern zu den drei Bereichen undergraduate medical education, competence und artificial intelligence durchsucht. Artikel, die sich mit medizinischer Ausbildung und KI beschäftigen, wurden in die Volltextanalyse eingeschlossen. Die Auswertung erfolgte mittels Thematischer Analyse nach Braun und Clarke [2].

Ergebnisse: Von den 280 identifizierten Artikeln wurden 225 beim Abstractscreening ausgeschlossen. Nach dem Volltextscreening verblieben neun Artikel zur Datenextraktion. Durch die Thematische Analyse konnten daraus vier Kompetenzbereiche (patientenbezogene, KI-bezogene, interprofessionelle und informationsbezogene Kompetenzen) mit insgesamt zwölf Subkategorien identifiziert werden (siehe Abbildung 1 [Abb. 1]). Zu den Subkategorien gehören unter anderem Teilbereiche der Mathematik, des Maschinenbaus und der Informatik. Weiterhin wurden kommunikative Fähigkeiten durch die Nutzung von KI im Umgang mit Patient*innen und anderen professionellen Bereichen als relevante Subkategorien identifiziert.

Diskussion: Die identifizierten Kompetenzen beziehen sich nicht nur auf den direkten Umgang mit KI, sondern betreffen auch den interprofessionellen und patientenbezogenen Bereich. Der größte Teil der identifizierten KI-bezogenen und informationsbezogenen Kompetenzen ist bisher nicht explizit in der medizinischen Ausbildung verankert.

Take Home Message: Das umfangreiche Spektrum der ermittelten Kompetenzen weist darauf hin, dass ein KI-Curriculum sowohl umfassende Grundlagen als auch die Verknüpfung mit bereits implementierter interprofessioneller Lehre und dem patientenbezogenen Unterricht enthalten sollte.


Literatur

1.
Arksey H, O’Malley L. Scoping studies: towards a methodological framework. Int J Soc Res. 2005;8(1):19-32. DOI: 10.1080/1364557032000119616 External link
2.
Braun V, Clarke V. Using thematic analysis in psychology. Qual Res Psychol. 2006;3(2):77-101. DOI: 10.1191/1478088706qp063oa External link