DR. ChatGPT: EIN NEUER PARTNER FÜR DIAGNOSTISCHE GENAUIGKEIT

Eine neue Studie, die von Forschern des Beth Israel Deaconess Medical Center (BIDMC) in Boston geleitet wurde, testete OpenAIs ChatGPT-4 im Vergleich zu 50 Ärzten, von Assistenzärzten bis hin zu leitenden Ärzten, bei der Diagnose von echten Patientenfällen. Die Studie verwendete eine Methodik zur Bewertung des klinischen Denkens und bewertete die Teilnehmer hinsichtlich ihrer Fähigkeit, Patientendaten zu synthetisieren, Differenzialdiagnosen zu erstellen und ihre Schlussfolgerungen zu rechtfertigen.

Die Ergebnisse waren bemerkenswert: ChatGPT erzielte allein eine beeindruckende diagnostische Genauigkeit von 90 %, im Vergleich zu 75 % für Ärzte, die unabhängig arbeiteten. Selbst als die Ärzte Zugriff auf den Chatbot als unterstützendes Werkzeug hatten, verbesserte sich ihre Genauigkeit nur geringfügig auf 76 %.

Dieser kleine Verbesserungsunterschied kann durch zwei Faktoren erklärt werden:

- Viele Ärzte hielten fest an ihren ursprünglichen Diagnosen, selbst als ChatGPT potenziell bessere Alternativen vorschlug.

- Einige behandelten den Chatbot wie eine grundlegende Suchmaschine und verpassten seine Fähigkeit, komplexe Fälle ganzheitlich zu analysieren.

Interessanterweise könnte dieser letzte Punkt die Stärke der KI hervorheben, kohärente Analysen komplexer Daten bereitzustellen. Sie könnte auch helfen, die Herausforderungen zu bewältigen, die sich aus fragmentierten medizinischen Disziplinen und der Konsultation mehrerer Experten ergeben, um zu einer abschließenden Diagnose zu gelangen.

KI-Tools wie ChatGPT, mit ihrer Fähigkeit, gesamte Krankengeschichten zu verarbeiten und Daten aus verschiedenen Wissensbereichen effektiv zu aggregieren, haben das Potenzial, diese Lücken zu schließen und die diagnostische Genauigkeit zu verbessern.

Wie würden Sie "Dr." ChatGPT verwenden? Könnten KI, abgesehen davon, dass sie Werkzeuge für medizinische Fachkräfte sind, Patienten dazu befähigen, Experten für ihre Erkrankungen zu werden und Ärzte in ihrer Arbeit zu unterstützen? Und wie würden wir in einem Bereich von Hypothesen "Fakten prüfen"...? Wir sind gespannt auf Ihre Gedanken...