Einführung in Generative Künstliche Intelligenz (GenAI) in der medizinischen Ausbildung
Generative Künstliche Intelligenz (GenAI) bezeichnet tiefenlernende Modelle, die in der Lage sind, qualitativ hochwertige Inhalte basierend auf den Daten zu generieren, mit denen sie trainiert wurden. Große Sprachmodelle (LLMs) sind eine Kategorie von Grundmodellen, die auf riesigen Datenmengen trainiert werden. Diese Modelle können natürliche, menschenähnliche Sprache erzeugen, was von den Nutzern als „konversationell“ wahrgenommen wird.
Potenziale von GenAI in der medizinischen Ausbildung
GenAI, einschließlich LLMs, bietet Lernenden und Dozenten im Gesundheitswesen und in der Medizin zuvor unvorstellbare Möglichkeiten für Lehre und Lernen. Die Anwendungen sind vielfältig und die Effizienz, mit der diese erreicht werden kann, nimmt rasant zu. Beispielsweise wurde die Nützlichkeit von GenAI in der kardiologischen Elektrophysiologie und der digiPathologie bereits demonstriert.
Regulatorische und ethische Überlegungen
Die Entwicklung und Implementierung von GenAI-Technologien wirft zahlreiche regulatorische und ethische Fragen auf. In der medizinischen Ausbildung ist die Notwendigkeit, die akademische Integrität zu wahren, von entscheidender Bedeutung. Es gibt Bedenken hinsichtlich der Missbrauchs und der potenziellen Abhängigkeit von GenAI, die bei Lernenden zu einem Mangel an kritischem Denken und klinischen Entscheidungsfähigkeiten führen könnte.
Regulierung und akademische Integrität
Die Erkennung des Missbrauchs von LLMs ist eine Herausforderung, insbesondere wenn Studierende diese Technologien zur Plagiaterkennung verwenden. Die Fähigkeit von GenAI, in hochrangigen Prüfungen zu bestehen, zeigt die Herausforderungen auf, die mit herkömmlichen Prüfungsformaten verbunden sind, die oft nicht die Komplexität und Vielfalt des medizinischen Wissens abbilden.
Bewertung von GenAI und LLMs in der medizinischen Ausbildung
Die Einführung von GenAI in die medizinische Ausbildung erfordert ein Umdenken in der Bewertung. Traditionelle Bewertungsmethoden sind zunehmend von obsoletem Charakter, da sie nicht mehr die Anforderungen und Fähigkeiten der modernen Lernenden widerspiegeln. Eine kontinuierliche Bewertung in praktischen oder klinischen Fähigkeiten könnte eine Lösung anbieten, um den Herausforderungen der GenAI zu begegnen.
Chancen und Herausforderungen
Die Chancen, die GenAI bietet – wie die Personalisierung von Lerninhalten und die Unterstützung bei der Kompetenzentwicklung – sind vielversprechend, während gleichzeitig die Herausforderungen in der Implementierung und Regulierung nicht zu vernachlässigen sind. Die Transparenz der Algorithmen und die Verantwortlichkeit der Benutzer sind wesentliche Aspekte, die in der Diskussion um GenAI berücksichtigt werden müssen.
Fazit
Die Implementierung von GenAI in der medizinischen Ausbildung birgt sowohl bedeutende Chancen als auch Herausforderungen. Die Notwendigkeit einer durchdachten Regulierung und die Entwicklung ethischer Standards sind entscheidend, um die Vorteile dieser Technologien zu nutzen und gleichzeitig sicherzustellen, dass die akademische Integrität und die Patientensicherheit gewahrt bleiben.
