Satellitenmobilfunk: So will die EU neue Anbieter auswählen

Guten Morgen. Kopfschmerzen sind nicht gleich Kopfschmerzen. Ärztinnen und Ärzte wissen das und lernen auch, wann und wie sie im Gespräch mit Patientinnen und Patienten nachbohren müssen, um herauszufinden, was ihnen wirklich fehlt. KI scheinen solche Fähigkeiten bei der Interaktion mit Laien zu fehlen. So zeigt eine Studie, die im Fachjournal Nature Medicine veröffentlicht wurde, dass die Interaktion von Patientinnen und Patienten mit großen Sprachmodellen die Antworten der KI-Anwendungen schlechter machte.

Arbeiteten die Chatbots allein, diagnostizierten sie in 94,9 Prozent der Fälle demnach die zugrunde liegende Erkrankung in verschiedenen medizinischen Szenarien und empfahlen in durchschnittlich 56,3 Prozent die korrekte Vorgehensweise – von Zu‑Hause‑Bleiben bis zum Rufen eines Krankenwagens. Wurde die KI aber von Patientinnen und Patienten genutzt, identifizierten sie die Erkrankung in weniger als 34,5 Prozent der Fälle richtig und empfahlen in weniger als 44,2 Prozent die richtige Vorgehensweise.

Die Transkripte der Chatgespräche zeigten, dass die Studienteilnehmenden teils unvollständige Informationen lieferten. Teilweise interpretierten die Sprachmodelle die Nutzendenanfragen aber auch falsch. Dazu kam noch, dass sich die Teilnehmenden nicht konsequent an die Empfehlungen hielten. „Wir sehen Nutzendeninteraktionen als eine Herausforderung für den Einsatz von LLMs zur medizinischen Beratung an“, schlussfolgern die Autorinnen und Autoren.