Seit Chat-GPT im November 2022 lanciert wurde, gibt es darum einen regelrechten Hype. Wie aber können KI-Modelle wie ChatGPT Mediziner im klinischen Alltag unterstützen? Oder können sie eines Tages gar Ärzte bei der Diagnose ersetzen?

Künstliche Intelligenz (KI) hat sich bereits heute in vielen Bereichen der Medizin durchgesetzt und kommt, laut einer Medinside Umfrage, in allen befragten Schweizer Spitälern zum Einsatz. Vor allem in der medizinischen Bildgebung wird KI heute bereits regelmässig verwendet und ist damit zu einem wichtigen Bestandteil der Krebsdiagnostik geworden. Ein Forschungsteam des US-amerikanischen Gesundheitssystems Mass General Brigham (MGB) hat sich nun mit der Frage auseinandergesetzt, wie ChatGPT den Spitalalltag unterstützen könnte.

In ihrer im «Journal of Medical Internet Research» erschienenen Studie, setzten sie ChatGPT während des gesamten klinischen Arbeitsablaufs ein: vom Beginn der Arbeit mit Patienten, über die Diagnosestellung bis zum gesamten Pflegeszenario, einschliesslich des Pflegemanagements nach der Diagnose. Erstaunlich: die finalen Diagnosen des KI-Chatbots waren in 77 Prozent der Fälle richtig. Wenn es allerdings um die Differenzialdiagnose ging, sackte die Erfolgsquote auf 60 Prozent ab.

Insgesamt lage ChatGPT bei 72 Prozent der getroffenen klinischen Entscheidungen richtig. Heisst aber auch: in 28 Prozent der Fälle, also fast jedem dritten, lag die KI daneben. Die Autoren betonen, dass die Erfolgsrate bei der Diagnostik auf 80 bis 90 Prozent steigen müsste, um ChatGPT oder ähnliche KI-Sprachmodelle in Spitälern oder Praxen einzusetzen. Zugleich müsse die Lücke zwischen einer nützlichen KI-Unterstützung in der Theorie zu einem tatsächlichen Einsatz in der klinischen Praxis geschlossen werden.

Laut den Forschern sei der Einsatz von ChatGPT derzeit in den frühen Phasen der Versorgung am sinnvollsten. Dann, wenn nur wenige Informationen vorhanden sind und eine Liste verfügbarer Diagnosen benötigt wird.

Bis es so weit komme, seien aber weitere wissenschaftliche Untersuchungen und regulatorische Vorgaben seitens der Politik notwendig. Kritiker sind zudem der Meinung, dass sich KI-Studien im klinischen Bereich zu wenig an den tatsächlichen Anforderungen des Klinikalltags orientierten.