KI Neuigkeiten
07 Dez. 2025
Read 7 min
KI in der medizinischen Ausbildung: Risiken mindern
KI in der medizinischen Ausbildung: KI-freie Prüfungen und Datenschutz sichern das kritische Denken.
KI in der medizinischen Ausbildung verbreitet sich rasant, doch Expertinnen und Experten warnen: Übermäßiges Vertrauen in GenAI kann kritisches Denken und Gedächtnis schwächen und Vorurteile verstärken. Ein Editorial im British Medical Journal fordert klare Leitplanken, Prüfungen ohne KI sowie feste Regeln zu Datenschutz und Governance.
KI in der medizinischen Ausbildung: Chancen und Grenzen
Ein Editorial im British Medical Journal, verfasst von Autorinnen und Autoren der University of Missouri, mahnt zu Wachsamkeit. Lehrende sollen Curricula und Trainings anpassen, weil es an klaren Richtlinien und institutionellen Vorgaben fehlt. Ohne Leitplanken drohen Fehlanreize bei der Nutzung generativer Systeme.Welche Risiken bestehen
Die Autorinnen und Autoren benennen mehrere Gefahren, wenn Studierende und junge Ärztinnen und Ärzte sich zu stark auf Automatisierung verlassen:- Automation Bias: Menschen bevorzugen automatisierte Antworten, selbst wenn diese zweifelhaft sind.
- Deskilling: Kernfähigkeiten bauen sich ab, wenn man sie selten übt.
- Cognitive Offloading: Das Denken wird ausgelagert; eigene Analyse tritt in den Hintergrund.
- Outsourcing of Reasoning: Klinische Begründungen werden an Tools „abgegeben“.
Datenschutz und Governance
Medizinische Daten sind besonders sensibel. Das Editorial warnt vor Sicherheitslücken und Verstößen gegen Datenschutz und Daten-Governance. Fehlendes Regelwerk gefährdet Patientinnen und Patienten und schwächt das Vertrauen in digitale Werkzeuge.Wie Lehrpläne reagieren sollten
Empfohlen werden Prüfungsformate, die Kernkompetenzen ohne Unterstützung durch Automatisierung messen. Dazu gehören überwachte Stationen oder Präsenzprüfungen mit Fokus auf:- Gespräch am Bett und klinische Kommunikation,
- körperliche Untersuchung,
- Teamarbeit,
- professionelles Urteilsvermögen.
Konkrete Schritte für Fakultäten
- Klare Nutzungsregeln für Studien- und Prüfungssituationen definieren.
- Transparente Datenschutzstandards durchsetzen und regelmäßig prüfen.
- KI-freie Leistungsnachweise für Kernfähigkeiten etablieren.
- Module zu Datenkompetenz und zur Bewertung von Modellen verpflichtend machen.
Was Studien bereits zeigen
Laut einer Reihe von Studien aus führenden US- und britischen Universitäten können große Sprachmodelle in der Medizin Symptome von Frauen tendenziell weniger schwer gewichten. Zudem zeigten die Systeme weniger „Empathie“ gegenüber schwarzen und asiatischen Patientinnen und Patienten. Solche Verzerrungen machen eine kritische Nutzung und die Schulung zur Bewertung der Systeme unverzichtbar.Entwicklungen in Irland
In Irland nimmt der Einsatz zu, besonders in der Bildgebung und Diagnostik. Das Mater Hospital in Dublin hat ein Zentrum für KI und digitale Gesundheit gestartet. Der Medical Council veröffentlichte im Oktober ein Positionspapier und betonte „signifikante“ ethische, rechtliche, regulatorische und berufliche Herausforderungen. Diese Dynamik erhöht den Druck, KI in der medizinischen Ausbildung mit klaren Regeln, Prüfungen ohne Automatisierung und starker Daten-Governance zu begleiten. Am Ende zählt die Balance: Lernende sollen die Chancen nutzen, aber Ausgaben und Empfehlungen stets hinterfragen. Das BMJ-Editorial und die Hinweise der University of Missouri machen deutlich, was jetzt nötig ist: klare Lernziele, KI-freie Prüfungen, strenger Datenschutz und eine reflektierte Einbettung in den Klinikalltag. So stärkt KI in der medizinischen Ausbildung Wissen und Urteilskraft – statt sie zu verdrängen.For more news: Click Here
FAQ
Q: Was sind die Hauptgefahren bei übermäßigem Einsatz von KI in der medizinischen Ausbildung?
A: Das Editorial nennt Automation Bias, Deskilling, Cognitive Offloading und Outsourcing of Reasoning als zentrale Risiken, die kritisches Denken und Gedächtnis schwächen können. KI in der medizinischen Ausbildung kann dadurch zu unkritischem Vertrauen in automatisierte Antworten führen.
Q: Warum fordern die Autorinnen und Autoren des BMJ mehr Leitplanken für KI in der medizinischen Ausbildung?
A: Sie warnen vor fehlenden institutionellen Richtlinien und regulatorischer Orientierung sowie vor Datenschutz- und Governance-Risiken. KI in der medizinischen Ausbildung brauche deshalb klare Regeln, um Fehlanreize und Sicherheitslücken zu vermeiden.
Q: Welche Prüfungsformate schlagen die Expertinnen und Experten vor, um Kernkompetenzen zu sichern?
A: Das Editorial empfiehlt Prüfungen ohne KI, etwa überwachte Stationen oder Präsenzprüfungen mit Fokus auf Gespräch am Bett, körperliche Untersuchung, Teamarbeit und professionelles Urteilsvermögen. Solche Formate sollen sicherstellen, dass zentrale Fertigkeiten in der medizinischen Ausbildung nicht verloren gehen.
Q: Wie sollte der Umgang mit KI selbst in Lehrplänen behandelt werden?
A: Die Autorinnen und Autoren schlagen vor, die Bewertung von KI als eigene Kompetenz in die Curricula aufzunehmen und Datenkompetenz sowie Grundlagen zu Design, Entwicklung und Evaluation zu lehren. KI in der medizinischen Ausbildung sollte dabei Stärken und Schwächen der Systeme erklären und Anwendungsgrenzen verdeutlichen.
Q: Welche Datenschutz- und Governance-Risiken werden im Artikel genannt?
A: Das Editorial hebt Sicherheitsprobleme und mögliche Verstöße gegen Datenschutz und Daten-Governance hervor, weil medizinische Daten besonders sensibel sind. KI in der medizinischen Ausbildung erfordert daher transparente Standards und regelmäßige Prüfungen der Datenschutzmaßnahmen.
Q: Welche Hinweise geben Studien zur Verzerrung von KI-Systemen im medizinischen Kontext?
A: Mehrere Studien zeigen, dass große Sprachmodelle Symptome bei Frauen tendenziell weniger schwer gewichten und gegenüber schwarzen und asiatischen Patientinnen und Patienten weniger Empathie zeigen können. KI in der medizinischen Ausbildung muss diese Verzerrungen kritisch thematisieren, um sichere und gerechte Versorgung zu fördern.
Q: Welche konkreten Schritte für Fakultäten werden empfohlen, um den Einsatz von KI in der medizinischen Ausbildung zu regulieren?
A: Empfohlene Maßnahmen umfassen die Definition klarer Nutzungsregeln für Studium und Prüfungen, verbindliche Datenschutzstandards, KI-freie Leistungsnachweise und verpflichtende Module zu Datenkompetenz und Modellbewertung. KI in der medizinischen Ausbildung sollte so konsistent und überprüfbar eingesetzt werden.
Q: Welche Entwicklungen in Irland werden im Text erwähnt und welche Bedeutung haben sie für KI in der medizinischen Ausbildung?
A: Der Text nennt den zunehmenden Einsatz von KI in Bildgebung und Diagnostik, das neue Zentrum für KI und digitale Gesundheit am Mater Hospital in Dublin sowie ein Positionspapier des Medical Council. KI in der medizinischen Ausbildung in Irland steht damit unter wachsendem Handlungsdruck, Leitlinien und Ausbildungsanpassungen voranzutreiben.
Contents
