Diagnosen mit KI? Studien zeigen klare Grenzen der Technologie
KI kann große Datenmengen schnell verarbeiten, stößt aber in der medizinischen Praxis an Grenzen. Studien zeigen, dass erfahrene Ärzte komplexe Fälle besser beurteilen als KI-Modelle. Besonders problematisch sind Verzerrungen in den Trainingsdaten. Experten sehen KI daher eher als unterstützendes Werkzeug, nicht als Ersatz für Diagnostiker.
- IT
- Medizin
- QM
Die Nutzung von KI in der Neurologie wächst, doch Experten warnen vor blinder Euphorie. Während KI-Systeme riesige Datenmengen analysieren können, bleibt die klinische Expertise unverzichtbar. Studien belegen: Bei komplexen Diagnosen schneiden menschliche Ärzte deutlich besser ab als KI-Modelle.
Ein Problem ist die Abhängigkeit der KI von der Qualität der Eingaben. Fehlerhafte oder unvollständige Daten können zu fehlerhaften Diagnosen führen. Zudem zeigen Untersuchungen, dass KI-Modelle anfällig für Verzerrungen sind – besonders, wenn Trainingsdaten nicht repräsentativ für die Gesamtbevölkerung sind.
In Tests zur Facharztprüfung schnitten Sprachmodelle wie ChatGPT zwar besser als frühere Versionen ab, erreichten jedoch keine akzeptable Genauigkeit. Experten sehen die KI daher eher als unterstützendes Werkzeug – beispielsweise zur Erklärung medizinischer Zusammenhänge für Patienten – nicht aber als Ersatz für ärztliches Fachwissen…
esanum.de
Gebündelt, stets aktuell und immer handverlesen werden alle Neuigkeiten gesammelt und anwenderbezogen aufbereitet.
