Forschungsergebnisse: Dr. KI unter der Lupe
Neue Studien der TU Berlin zeigen Stärken und Schwächen von KI-gestützten Tools zur digitalen Gesundheitsberatung wie ChatGPT oder Symptom-Checker-Apps
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Patient*innen greifen immer häufiger auf digitale Tools zurück, um Krankheiten zu erkennen und Handlungsempfehlungen zu erhalten. Zwei aktuelle Studien der TU Berlin haben nun die Qualität und Wirksamkeit solcher digitalen Gesundheitsempfehlungen untersucht. Die Ergebnisse zeigen sowohl Potenziale als auch Risiken auf. Die Studien sind in den Fachzeitschriften Journal Scientific Reports und npj Health Systems Journal erschienen.
In der ersten Studie entwickelte ein Team um Dr. Marvin Kopka aus dem Fachgebiet Arbeitswissenschaft an der TU Berlin eine neue Testmethode, um die Genauigkeit von Gesundheitsempfehlungen durch ChatGPT und andere KI-Modelle wie Meta’s LLaMa sowie speziell entwickelte Symptom-Checker-Apps, die Symptome abfragen und darauf basierend Handlungsempfehlungen geben, zu bewerten. Während frühere Tests auf idealisierten Lehrbuchfällen basierten, die in der Realität so kaum vorkommen, setzt die neue Methode auf echte Patientenfälle, mit denen die Wissenschaftler*innen der TU Berlin verschiedene digitale Tools testeten. Dadurch lässt sich realistischer einschätzen, wie präzise und hilfreich die digitalen Tools in der Praxis sind. „Man kann unsere standardisierte Methode als eine Art ‚Stiftung Warentest‘ ansehen, da wir mit ihr die Genauigkeit von verschiedenen Apps vergleichen können, aber auch ihre Stärken und Schwächen finden“, sagt Studienleiter Marvin Kopka…
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